Coreness Flow

🌐 Язык: Русский | English

Большинство AI-ассистентов — это чат. Coreness Flow другой.

Агент не ждёт сообщения — он реагирует на события: входящий webhook, расписание, сигнал от плагина. Получив событие, запускает сценарий — цепочку шагов с вызовами LLM, переходами и действиями сторонних сервисов. Логика описана в YAML и меняется без правок кода.

Всё локально. Windows. Один пользователь под полным контролем.

🏗️ Как это устроено

Событие (чат / webhook / cron / API)
         ↓
Движок сценариев — матчит триггеры, запускает цепочку шагов
         ↓
Плагины — выполняют действия, вызывают LLM, пишут в хранилище
         ↓
UI получает результат через API Bus

Слои не знают друг о друге напрямую. UI — React поверх Electron, общается с бэкендом только через WebSocket и API Bus. Плагины — изолированные Python-модули; ядро находит их по config.json, регистрирует actions и передаёт управление. Новая интеграция — новая папка, без изменений в ядре.

✨ Что умеет

📋 Сценарии на YAML
Триггеры (сообщение, webhook, cron), шаги, условные переходы, вызовы между сценариями. Данные передаются через _cache и плейсхолдеры — для простых цепочек код не нужен.

⚡ Async-действия
Долгие операции запускаются в фоне через call_nowait, сценарий продолжается без блокировки. Готовность проверяется через плейсхолдеры _async_action.

🔌 Плагинная система и контрибьюты в UI
Архитектура как у VS Code: config.json описывает metadata, settings, actions и contributes. Через contributes плагин добавляет вкладки, пункты сайдбара, секции настроек — фронт строит UI по данным одним вызовом get_contributions. Модель по аналогии с VS Code Contribution Points, адаптирована под приложение.

🤖 LLM и RAG
Роутинг запросов по сложности: простые задачи на дешёвую модель, сложные — на мощную. RAG локально: BGE-M3 ONNX INT8 + Qdrant embedded, без обязательных внешних сервисов.

🛠 Стек

Компонент	Технология
Frontend	Electron + React
Backend	Python 3.11
Транспорт	WebSocket, API Bus (actions + events)
LLM	OpenAI-совместимый API (агрегаторы)
RAG	BGE-M3 ONNX INT8 + Qdrant embedded
Хранилище	SQLite + JSON (конфиг) + YAML (сценарии)

🎬 Демо

Загрузка и главный чат

Сплеш-интро: запуск приложения, переход в главный чат — можно сразу задать вопрос.

Чат

Удаление история чата и новые диалоги.

Общие настройки

Общие настройки и возможности.

AI и векторное хранилище

Настройки AI-провайдера, векторное хранилище и управление им: просмотр и удаление чанков.

👥 Для кого

• Технари и аналитики — персональная автоматизация без SaaS-подписок
• Менеджеры и тимлиды — единая точка для рутины: статусы, отчёты, мониторинг
• Разработчики — пример event-driven десктопного приложения с плагинами и контрибьютами в UI

🚀 Быстрый старт

Из исходников (нужны Python 3.11, Node.js, Windows):

pip install -r requirements.txt
cd frontend && npm install && cd ..
.\scripts\run-dev.ps1

Backend и окно приложения поднимаются одной командой с hot reload.

Или установка из релизов: перейдите в блок Releases на странице репозитория, скачайте установщик для Windows и следуйте инструкциям в описании релиза.

📖 Документация

Раздел	Документ
Архитектура	ARCHITECTURE.md
Плагины	PLUGINS.md
Сценарии	SCENARIO_CONFIG_GUIDE.md
Контрибьюты в UI	CONTRIBUTION_REFERENCE.md
UI-гайдлайны	UI_GUIDELINES.md

Навигация по разделам — docs/README.md.

📄 Лицензия

Распространяется под лицензией MIT.

Coreness — Create. Automate. Scale.