Используйте Cursor IDE с AI моделями через AITUNNEL

Cursor — это AI-powered IDE на базе VS Code. С AITUNNEL вы можете использовать Cursor в России без VPN.

## Настройка Cursor с AITUNNEL

1. Откройте настройки Cursor (Cmd/Ctrl + ,)
2. Найдите раздел "AI" или "Models"
3. Настройте OpenAI API:
   - API Key: `sk-aitunnel-xxx`
   - Base URL: `https://api.aitunnel.ru/v1/`

## Конфигурация через settings.json

```json
{
  "cursor.aiProvider": "openai",
  "cursor.openai.apiKey": "sk-aitunnel-xxx",
  "cursor.openai.baseUrl": "https://api.aitunnel.ru/v1/"
}
```

## Рекомендуемые модели для Cursor

- **GPT-5.2 Codex** — лучший выбор для программирования
- **GPT-5.1 Codex Max** — для сложных задач
- **Claude Sonnet 4.5** — отличное понимание контекста
- **DeepSeek V3.2** — экономичный вариант

## Возможности с AITUNNEL

- Автодополнение кода
- Рефакторинг
- Объяснение кода
- Генерация тестов
- Поиск по кодовой базе

Настройка Cursor IDE с AITUNNEL в России. Используйте GPT-5.2, Claude 4.5 для программирования без VPN. Оплата в рублях.

Cursor IDE в России | AI редактор кода | GPT-5, Claude | AITUNNEL

Cursor IDE

Cursor IDE с AI в России

Aider — терминальный AI-ассистент для программирования

Aider — это мощный AI pair programming инструмент для терминала. Он может редактировать файлы, понимать git и работать с большими кодовыми базами.

## Установка

```bash
pip install aider-chat
```

## Настройка с AITUNNEL

```bash
# Экспортируйте переменные окружения
export OPENAI_API_BASE=https://api.aitunnel.ru/v1/
export OPENAI_API_KEY=sk-aitunnel-xxx

# Запустите aider
aider --model gpt-5.2-codex
```

## Конфигурация .aider.conf.yml

```yaml
openai-api-base: https://api.aitunnel.ru/v1/
openai-api-key: sk-aitunnel-xxx
model: gpt-5.2-codex
```

## Использование

```bash
# Добавить файлы в контекст
aider src/main.py src/utils.py

# В чате:
# > Добавь логирование во все функции
# > Напиши тесты для класса User
# > Исправь баг в функции calculate
```

## Рекомендуемые модели

- **gpt-5.2-codex** — лучший для кода
- **claude-sonnet-4.5** — большой контекст (1M токенов)
- **deepseek-v3.2** — экономичный вариант

Aider — AI pair programming в России. Настройка с AITUNNEL, GPT-5 Codex, Claude. Программирование с AI в терминале.

Aider в России | AI Pair Programming | GPT-5 Codex | AITUNNEL

Aider

Aider AI Pair Programming

Claude Code — мощный AI агент для программирования через AITUNNEL

Claude Code — это мощный агентный инструмент от Anthropic для программирования. С AITUNNEL вы можете использовать Claude Code в России без VPN с любыми моделями.

## Что такое Claude Code?

Claude Code — это AI-агент для программирования, который работает прямо в вашем терминале. В отличие от обычных чат-ботов, Claude Code может:

- **Читать и редактировать файлы** — автоматически вносит изменения в код
- **Выполнять команды** — запускает скрипты, тесты, билды
- **Управлять браузером** — автоматизирует веб-взаимодействия
- **Работать с Git** — создает коммиты, ветки, pull requests
- **Понимать контекст проекта** — анализирует структуру и зависимости

## Почему Claude Code популярен?

Claude Code стал одним из самых популярных инструментов для AI-программирования благодаря:

1. **Агентная архитектура** — не просто отвечает на вопросы, а выполняет задачи
2. **Model Context Protocol (MCP)** — динамически подключает инструменты по мере необходимости
3. **Lazy loading инструментов** — экономит контекст, загружая только нужные tools
4. **Глубокая интеграция с кодом** — понимает зависимости, импорты, типы

## Установка Claude Code

### macOS и Linux

```bash
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
```

### Windows PowerShell

```powershell
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
```

### Через npm (кроссплатформенно)

```bash
# Требуется Node.js 18+
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
```

### Через Homebrew (macOS)

```bash
brew install anthropic/tap/claude-code
```

## Настройка Claude Code с AITUNNEL

### Способ 1: Переменные окружения (рекомендуется)

Добавьте в ваш профиль оболочки (~/.bashrc, ~/.zshrc, ~/.config/fish/config.fish):

```bash
# Обязательные переменные
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.aitunnel.ru"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-aitunnel-xxx"
export ANTHROPIC_API_KEY=""  # ВАЖНО: должен быть пустым!
```

**Почему ANTHROPIC_API_KEY должен быть пустым?** Если эта переменная не установлена (null), Claude Code попытается аутентифицироваться на серверах Anthropic. Установка пустой строки предотвращает это.

### Способ 2: Файл настроек проекта

Создайте `.claude/settings.local.json` в корне проекта:

```json
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.aitunnel.ru",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-aitunnel-xxx",
    "ANTHROPIC_API_KEY": ""
  }
}
```

Этот способ удобен для командной работы — можно добавить файл в .gitignore и использовать разные настройки для разных проектов.

### Способ 3: Глобальный конфиг

Создайте `~/.claude/settings.json`:

```json
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.aitunnel.ru",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-aitunnel-xxx",
    "ANTHROPIC_API_KEY": ""
  },
  "defaultModel": "sonnet"
}
```

## Запуск и основные команды

### Запуск сессии

```bash
cd /path/to/your/project
claude
```

### CLI команды

```bash
# Запустить с начальным промптом
claude "Добавь тесты для всех функций в src/utils.ts"

# Запустить и сразу выйти (для скриптов)
claude -p "Проверь код на ошибки" --exit

# Продолжить последнюю сессию
claude -c

# Возобновить конкретную сессию
claude -r "session-id" "Продолжи работу"

# Настроить MCP серверы
claude mcp add filesystem
```

### Slash-команды внутри Claude Code

| Команда | Описание |
|---------|----------|
| /status | Проверить подключение и конфигурацию |
| /clear | Очистить историю диалога |
| /compact | Сжать контекст для экономии токенов |
| /model | Переключить модель |
| /tools | Показать доступные инструменты |
| /help | Справка по командам |

## Использование любых моделей через AITUNNEL

Claude Code по умолчанию использует модели Anthropic (Sonnet, Opus, Haiku), но через AITUNNEL вы можете переопределить их на любые другие модели:

```bash
# Переопределение моделей по уровням
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="gpt-5.2-codex"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="gpt-5.2-pro"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="gemini-2.5-flash"
```

### Примеры конфигураций

**Для максимальной производительности:**
```bash
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="claude-opus-4.5"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="gpt-5.2-pro"
```

**Для экономии:**
```bash
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="deepseek-v3.2"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="gpt-5-mini"
```

**Для программирования:**
```bash
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="gpt-5.2-codex"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="gpt-5.1-codex-max"
```

## Проверка подключения

После настройки проверьте подключение командой `/status`:

```
> /status
Auth token: ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
Anthropic base URL: https://api.aitunnel.ru
Model: sonnet (gpt-5.2-codex via override)
```

Также проверьте Панель активности AITUNNEL — запросы должны отображаться в реальном времени.

## Создание кастомных навыков (Skills)

Claude Code позволяет расширять функциональность через файлы `SKILL.md`:

```markdown

# Deploy Skill

## Описание
Деплой приложения на production сервер.

## Команда
/deploy

## Инструкции
1. Запустить тесты: npm test
2. Собрать проект: npm run build
3. Загрузить на сервер: rsync -avz dist/ user@server:/app
4. Перезапустить сервис: ssh user@server "sudo systemctl restart app"
```

## GitHub Actions интеграция

Используйте Claude Code в CI/CD:

```yaml
name: AI Code Review

on:
  pull_request:
    types: [opened, synchronize]

jobs:
  review:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      
      - name: Run Claude Code Review
        uses: anthropics/claude-code-action@v1
        with:
          anthropic_api_key: ${{ secrets.AITUNNEL_API_KEY }}
          prompt: "Проверь изменения в этом PR на ошибки и security issues"
        env:
          ANTHROPIC_BASE_URL: https://api.aitunnel.ru
```

## Примеры использования

### Рефакторинг кода

```
> Преобразуй все callback-функции в async/await в файлах src/api/*.js
```

### Написание тестов

```
> Напиши unit-тесты для всех публичных методов класса UserService
```

### Code review

```
> Проанализируй код в src/auth/ на предмет security уязвимостей
```

### Документация

```
> Сгенерируй JSDoc комментарии для всех функций в src/utils/
```

### Миграции

```
> Обнови код для совместимости с React 19, учитывая breaking changes
```

## Устранение неполадок

### Ошибки авторизации
- Убедитесь, что `ANTHROPIC_API_KEY` установлен в пустую строку
- Проверьте правильность `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`

### Tool use не работает
- Выбранная модель должна поддерживать function calling
- Используйте модели с сильными возможностями инструментов

### Ошибки контекста
- Модели с контекстом менее 128K могут не подходить для больших проектов
- Используйте `/compact` для сжатия истории

## Рекомендуемые модели для Claude Code

| Модель | Назначение | Контекст |
|--------|------------|----------|
| Claude Opus 4.5 | Сложные рассуждения | 200K |
| Claude Sonnet 4.5 | Баланс скорости/качества | 1M |
| GPT-5.2 Pro | Альтернатива Opus | 400K |
| GPT-5.2 Codex | Специализация на коде | 400K |
| DeepSeek V3.2 | Экономичный вариант | 131K |

## Преимущества AITUNNEL для Claude Code

- **Работает в России** — без VPN и блокировок
- **Любые модели** — не только Claude, но и GPT, Gemini, DeepSeek
- **Оплата в рублях** — от 299₽
- **Для бизнеса** — договор, акты, счета-фактуры
- **Единый API ключ** — для всех моделей

Установка и настройка Claude Code с AITUNNEL в России без VPN. Гайд по подключению, конфигурация, примеры команд. Claude Opus 4.5, GPT-5.2.

Claude Code — настройка и установка | Терминальный AI агент | AITUNNEL

Claude Code

Claude Code в России

Cline — AI-ассистент для программирования в VS Code, Cursor и JetBrains через AITUNNEL

Cline — это мощный AI-ассистент для программирования, который работает в VS Code, Cursor, JetBrains и в терминале. С AITUNNEL вы можете использовать Cline в России без VPN с любыми моделями.

## Что такое Cline?

Cline — это AI-агент для разработки, встроенный в ваш редактор кода. В отличие от обычных чат-ботов, Cline может:

- **Читать и редактировать файлы** — вносит изменения в код по вашим запросам
- **Выполнять команды** — запускает тесты, билды, скрипты в терминале
- **Понимать контекст проекта** — анализирует структуру, импорты и зависимости
- **Работать с MCP** — подключает Model Context Protocol серверы и инструменты
- **Использовать навыки (Skills)** — кастомные инструкции и воркфлоу

## Почему Cline популярен?

Cline стал одним из самых востребованных инструментов для AI-программирования благодаря:

1. **Единый интерфейс** — одна расширение для VS Code, Cursor, JetBrains, Zed, Neovim
2. **Множество провайдеров** — OpenAI, Anthropic, OpenRouter, OpenAI-compatible API (в т.ч. AITUNNEL)
3. **Глубокая интеграция с редактором** — диффы, навигация по коду, терминал в чате
4. **CLI и headless-режим** — автоматизация в CI/CD и скриптах

## Установка Cline

### VS Code, Cursor, Antigravity

Cline доступен в маркетплейсе расширений для VS Code и Cursor (они используют один и тот же репозиторий расширений).

1. Откройте редактор и нажмите `Ctrl/Cmd + Shift + X` (расширения)
2. В поиске введите **Cline** и нажмите **Установить**
3. Откройте Cline: клик по иконке Cline в боковой панели или `Ctrl/Cmd + Shift + P` → «Cline: Open In New Tab»

**Для Cursor:** После установки можно перетащить иконку Cline в AI Pane (правая боковая панель Cursor) для удобного доступа.

### JetBrains (IntelliJ, PyCharm, WebStorm и др.)

1. Откройте **Настройки** (`Ctrl+Alt+S` на Windows/Linux или 'Cmd+,' на macOS)
2. Перейдите в **Plugins** → вкладка **Marketplace**
3. Найдите **Cline** и нажмите **Install**
4. Перезапустите IDE. Cline появится в **View** → **Tool Windows** → **Cline**

### CLI (macOS и Linux)

```bash
# Требуется Node.js 20+
npm install -g cline

# Авторизация и настройка провайдера
cline auth
```

После `cline auth` можно выбрать «Bring your own API key» и указать OpenAI-compatible провайдер (AITUNNEL).

### Zed, Neovim (через ACP)

Установите Cline CLI (`npm install -g cline`), затем настройте редактор на запуск `cline --acp`. Подробности — в [документации Cline](https://docs.cline.bot/cline-cli/acp-editor-integrations).

## Настройка Cline с AITUNNEL

AITUNNEL предоставляет OpenAI-совместимый API. В Cline используйте провайдер **OpenAI Compatible**.

### Шаг 1: Открыть настройки Cline

В панели Cline нажмите иконку **настроек (⚙️)**.

### Шаг 2: Выбрать провайдер

В поле **API Provider** выберите **OpenAI Compatible**.

### Шаг 3: Указать Base URL и API Key

- **Base URL:** `https://api.aitunnel.ru/v1/`
- **API Key:** ваш ключ AITUNNEL (формат `sk-aitunnel-xxx`)
- **Model:** идентификатор модели, например `gpt-5.2`, `gpt-5.2-codex`, `claude-sonnet-4.5`, `gemini-2.5-flash`

Полный список моделей и их ID смотрите в [каталоге моделей AITUNNEL](https://aitunnel.ru/models) или в личном кабинете.

### Шаг 4: Проверить подключение

В настройках нажмите **Verify** (если доступно) или отправьте любой запрос в чат Cline — ответ модели подтвердит работу.

### Конфигурация через settings.json (VS Code / Cursor)

При необходимости можно задать параметры в `settings.json`:

```json
{
  "cline.openAICompatible.baseUrl": "https://api.aitunnel.ru/v1/",
  "cline.openAICompatible.apiKey": "sk-aitunnel-xxx",
  "cline.openAICompatible.model": "gpt-5.2-codex"
}
```

Имена ключей могут отличаться в зависимости от версии расширения; при наличии UI настроек предпочтительно использовать их.

## Рекомендуемые модели для Cline

| Модель | Назначение | Контекст |
|--------|------------|----------|
| GPT-5.2 Codex | Программирование, рефакторинг | 400K |
| Claude Sonnet 4.5 | Баланс скорости и качества | 1M |
| Claude Opus 4.5 | Сложные рассуждения | 200K |
| GPT-5.2 Pro | Универсальные задачи | 400K |
| DeepSeek V3.2 | Экономичный вариант | 131K |
| Gemini 2.5 Flash | Быстрые ответы | Большой |

## Примеры использования

### Рефакторинг

```
Переведи все колбэки в async/await в src/api/*.js
```

### Тесты

```
Напиши unit-тесты для всех публичных методов UserService
```

### Code review

```
Проверь код в src/auth/ на уязвимости и лучшие практики
```

### Документация

```
Добавь JSDoc ко всем экспортируемым функциям в src/utils/
```

## Cline CLI с AITUNNEL

После `cline auth` выберите настройку с собственным API ключом и укажите:

- Провайдер: OpenAI-compatible
- Base URL: `https://api.aitunnel.ru/v1/`
- API Key: `sk-aitunnel-xxx`
- Модель: например `gpt-5.2-codex`

Запуск:

```bash
# Интерактивный режим
cline

# С задачей (headless)
cline -y "Проверь код на ошибки в src/"
```

## Устранение неполадок

### Ошибки подключения
- Проверьте **Base URL**: должен заканчиваться на `/v1/`
- Убедитесь, что **API Key** скопирован полностью и соответствует ключу в личном кабинете AITUNNEL

### «Model not found»
- Используйте точный идентификатор модели из AITUNNEL (например `gpt-5.2`, `claude-sonnet-4.5`)
- Проверьте, что модель доступна в вашем тарифном плане

### Тулзы / function calling не срабатывают
- Выберите модель с поддержкой tool calling (GPT-5.2, Claude Sonnet/Opus 4.5 и т.п.)

## Преимущества AITUNNEL для Cline

- **Работает в России** — без VPN и блокировок
- **Любые модели** — GPT, Claude, Gemini, DeepSeek через один API
- **Оплата в рублях** — пополнение от 299₽
- **Для бизнеса** — договор, акты, счета-фактуры
- **Единый API ключ** — один ключ для всех моделей в Cline

## Ключевые возможности

- Редактирование кода и диффы в редакторе
- Выполнение команд в терминале
- Поддержка MCP и кастомных навыков
- Работа в VS Code, Cursor, JetBrains, CLI
- Любые модели AITUNNEL через OpenAI Compatible

Установка и настройка Cline с AITUNNEL в России без VPN. Гайд по подключению в VS Code, Cursor, JetBrains и CLI. GPT-5.2, Claude, Gemini.

Cline — настройка и установка | AI ассистент для VS Code и Cursor | AITUNNEL

Cline

Cline в России

Codex CLI — терминальный AI ассистент от OpenAI через AITUNNEL

Codex CLI — это официальный терминальный AI ассистент от OpenAI. С AITUNNEL вы можете использовать его в России без VPN.

## Установка

```bash
npm install -g @openai/codex
```

## Настройка с AITUNNEL

Установите переменные окружения в вашем профиле (~/.bashrc, ~/.zshrc):

```bash
export OPENAI_API_KEY="sk-aitunnel-xxx"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.aitunnel.ru/v1/"
```

## Использование

```bash
# Запустить Codex CLI
codex

# Или с конкретным запросом
codex "создай функцию сортировки массива"
```

## Примеры команд

```bash
# Генерация кода
codex "напиши HTTP сервер на Python"

# Объяснение кода
codex "объясни этот код: $(cat main.py)"

# Исправление ошибок
codex "исправь ошибку в этом коде: $(cat broken.js)"

# Рефакторинг
codex "оптимизируй эту функцию: $(cat slow.py)"
```

## Конфигурация через .env

Создайте файл `.env` в домашней директории или проекте:

```bash
OPENAI_API_KEY=sk-aitunnel-xxx
OPENAI_BASE_URL=https://api.aitunnel.ru/v1/
```

## Интерактивный режим

```bash
# Запустить в интерактивном режиме
codex --interactive

# В интерактивном режиме можно:
# - Задавать вопросы по коду
# - Генерировать код
# - Получать объяснения
# - Выполнять команды
```

## Рекомендуемые модели

Codex CLI автоматически использует лучшие модели для кода:

- **GPT-5.2 Codex** — основная модель для программирования
- **GPT-5.1 Codex Max** — для сложных задач с большим контекстом
- **GPT-5 Mini** — быстрый и экономичный вариант

Установка и настройка OpenAI Codex CLI в России без VPN. Гайд по подключению к AITUNNEL, конфигурация, команды. GPT-5.2 Codex.

Codex CLI — установка и настройка | OpenAI терминал | AITUNNEL

Codex CLI

OpenAI Codex CLI в России

Автоматизируйте рабочие процессы с AI через n8n

n8n — это мощный инструмент автоматизации с открытым исходным кодом. С AITUNNEL вы можете использовать AI-ноды в России.

## Настройка OpenAI ноды в n8n

1. Добавьте ноду "OpenAI" в ваш workflow
2. Создайте новые credentials:
   - API Key: `sk-aitunnel-xxx`
   - Base URL: `https://api.aitunnel.ru/v1/`

## Пример: Автоматическая обработка email

```json
{
  "nodes": [
    {
      "name": "Gmail Trigger",
      "type": "n8n-nodes-base.gmailTrigger"
    },
    {
      "name": "OpenAI",
      "type": "n8n-nodes-base.openAi",
      "parameters": {
        "model": "gpt-5.2",
        "prompt": "Проанализируй это письмо и определи приоритет: {{ $json.text }}"
      }
    },
    {
      "name": "Slack",
      "type": "n8n-nodes-base.slack",
      "parameters": {
        "message": "Новое письмо (приоритет: {{ $json.response }})"
      }
    }
  ]
}
```

## Популярные сценарии автоматизации

- Автоматические ответы на email
- Анализ и категоризация данных
- Генерация контента для соцсетей
- Обработка обращений клиентов
- Транскрипция и суммаризация встреч

Интеграция n8n с AI через AITUNNEL в России. Автоматизация с GPT-5, Claude без VPN. Оплата в рублях.

n8n с AI в России | Автоматизация с GPT-5, Claude | AITUNNEL

n8n автоматизация с AI

Создайте умного Telegram бота с AI через AITUNNEL

Создайте Telegram бота с AI-возможностями, используя AITUNNEL в России.

## Установка зависимостей

```bash
pip install python-telegram-bot openai
```

## Пример бота на Python

```python
from telegram import Update
from telegram.ext import Application, CommandHandler, MessageHandler, filters
from openai import OpenAI

# Настройка клиента AITUNNEL
client = OpenAI(
    api_key="sk-aitunnel-xxx",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Хранилище истории диалогов
conversations = {}

async def start(update: Update, context):
    await update.message.reply_text(
        "Привет! Я AI-бот на базе GPT-5. Задайте мне вопрос!"
    )

async def handle_message(update: Update, context):
    user_id = update.effective_user.id
    user_message = update.message.text
    
    # Получаем или создаем историю диалога
    if user_id not in conversations:
        conversations[user_id] = []
    
    conversations[user_id].append({
        "role": "user",
        "content": user_message
    })
    
    # Отправляем запрос к AI
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-5.2",
        messages=conversations[user_id][-10:]  # Последние 10 сообщений
    )
    
    assistant_message = response.choices[0].message.content
    
    conversations[user_id].append({
        "role": "assistant",
        "content": assistant_message
    })
    
    await update.message.reply_text(assistant_message)

def main():
    app = Application.builder().token("YOUR_BOT_TOKEN").build()
    
    app.add_handler(CommandHandler("start", start))
    app.add_handler(MessageHandler(filters.TEXT, handle_message))
    
    app.run_polling()

if __name__ == "__main__":
    main()
```

## Дополнительные возможности

- Генерация изображений через DALL-E / GPT Image
- Распознавание голосовых сообщений
- Работа с документами и файлами
- Групповые чаты с AI

Создайте Telegram бота с AI в России. GPT-5, Claude через AITUNNEL. Пример кода на Python. Оплата в рублях.

Telegram бот с ChatGPT в России | GPT-5 API | AITUNNEL

Telegram Bot

Telegram бот с AI

LangChain фреймворк с AI моделями через AITUNNEL

LangChain — мощный open-source фреймворк для создания AI-приложений. Это самый популярный инструмент для разработки приложений на базе больших языковых моделей (LLM). С AITUNNEL вы можете использовать LangChain в России без VPN.

## Что такое LangChain?

LangChain — это фреймворк, который упрощает создание сложных AI-приложений:

- **Agents** — автономные AI-системы, принимающие решения
- **RAG** — поиск и использование релевантной информации
- **Chains** — последовательности операций с LLM
- **Memory** — сохранение контекста между запросами
- **Tools** — интеграция с внешними сервисами

## Установка

```bash
# Базовый пакет
pip install langchain

# Интеграция с OpenAI-совместимыми API
pip install langchain-openai

# Для работы с документами
pip install langchain-community

# Для векторных хранилищ
pip install faiss-cpu  # или faiss-gpu для GPU
```

## Базовая настройка с AITUNNEL

```python
from langchain_openai import ChatOpenAI

# Настройка LLM через AITUNNEL
llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-5.2",
    api_key="sk-aitunnel-xxx",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/",
    temperature=0.7,
    max_tokens=4096
)

# Простой запрос
response = llm.invoke("Привет! Что такое LangChain?")
print(response.content)

# Streaming
for chunk in llm.stream("Расскажи длинную историю"):
    print(chunk.content, end="", flush=True)
```

## Настройка Embeddings

```python
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# Embeddings для векторного поиска
embeddings = OpenAIEmbeddings(
    model="text-embedding-3-small",
    api_key="sk-aitunnel-xxx",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Получение вектора для текста
vector = embeddings.embed_query("Пример текста")
print(f"Размерность вектора: {len(vector)}")

# Batch embeddings
vectors = embeddings.embed_documents([
    "Документ 1",
    "Документ 2",
    "Документ 3"
])
```

## RAG (Retrieval Augmented Generation)

RAG позволяет AI отвечать на вопросы, используя ваши документы.

### Базовый RAG

```python
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 1. Загрузка документов
loader = TextLoader("./data/document.txt")
documents = loader.load()

# 2. Разбиение на чанки
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200
)
splits = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. Создание векторного хранилища
embeddings = OpenAIEmbeddings(
    model="text-embedding-3-small",
    api_key="sk-aitunnel-xxx",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)
vectorstore = FAISS.from_documents(splits, embeddings)

# 4. Настройка LLM
llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-5.2",
    api_key="sk-aitunnel-xxx",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# 5. Создание RAG chain
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 5})
)

# 6. Запрос
answer = qa_chain.invoke({"query": "Какие основные темы в документе?"})
print(answer["result"])
```

### Продвинутый RAG с историей

```python
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# Память для хранения истории
memory = ConversationBufferMemory(
    memory_key="chat_history",
    return_messages=True
)

# Conversational RAG
qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
    llm=llm,
    retriever=vectorstore.as_retriever(),
    memory=memory
)

# Диалог с памятью
response1 = qa_chain.invoke({"question": "Что такое RAG?"})
response2 = qa_chain.invoke({"question": "А какие есть альтернативы?"})
```

## Типы RAG архитектур

LangChain поддерживает различные RAG архитектуры:

| Тип | Описание | Когда использовать |
|-----|----------|-------------------|
| 2-step RAG | Быстрый поиск + генерация | Простые вопросы |
| Agentic RAG | Агент решает как искать | Сложные запросы |
| Adaptive RAG | Анализ запроса + самокоррекция | Разнородные данные |
| Corrective RAG | Оценка качества + повторный поиск | Критичные приложения |
| Self-RAG | Саморефлексия и оценка | Максимальная точность |

## AI Agents

Агенты — это AI-системы, которые сами решают какие действия выполнять.

### Базовый агент с инструментами

```python
from langchain.agents import create_openai_tools_agent, AgentExecutor
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# Определение инструментов
@tool
def search_web(query: str) -> str:
    """Поиск информации в интернете"""
    # Здесь была бы реальная реализация
    return f"Результаты поиска для: {query}"

@tool
def calculate(expression: str) -> str:
    """Вычисление математических выражений"""
    try:
        result = eval(expression)
        return f"Результат: {result}"
    except:
        return "Ошибка вычисления"

@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """Получение погоды в городе"""
    return f"Погода в {city}: +20°C, солнечно"

# Промпт для агента
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "Ты полезный ассистент. Используй инструменты для ответа на вопросы."),
    ("human", "{input}"),
    ("placeholder", "{agent_scratchpad}")
])

# Создание агента
tools = [search_web, calculate, get_weather]
agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)

# Executor для запуска
executor = AgentExecutor(
    agent=agent,
    tools=tools,
    verbose=True,  # Показывать ход мыслей
    max_iterations=5
)

# Запуск
result = executor.invoke({
    "input": "Какая погода в Москве и сколько будет 25 * 4?"
})
print(result["output"])
```

### Мульти-агентные системы

```python
from langchain.agents import AgentExecutor
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# Агент-исследователь
researcher = create_react_agent(
    llm, 
    [search_web],
    state_modifier="Ты исследователь. Находи информацию."
)

# Агент-писатель
writer = create_react_agent(
    llm,
    [],
    state_modifier="Ты писатель. Создавай контент на основе данных."
)

# Orchestration через LangGraph
# (требует pip install langgraph)
```

## Chains (Цепочки)

Chains позволяют комбинировать несколько операций:

```python
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

# Цепочка: промпт -> LLM -> парсер
chain = (
    ChatPromptTemplate.from_template("Переведи на английский: {text}")
    | llm
    | StrOutputParser()
)

result = chain.invoke({"text": "Привет, мир!"})
print(result)  # "Hello, world!"

# Параллельные цепочки
from langchain_core.runnables import RunnableParallel

parallel_chain = RunnableParallel(
    translation=ChatPromptTemplate.from_template("Переведи: {text}") | llm,
    summary=ChatPromptTemplate.from_template("Резюмируй: {text}") | llm
)

results = parallel_chain.invoke({"text": "Длинный текст..."})
```

## Document Loaders

LangChain поддерживает загрузку из множества источников:

```python
from langchain_community.document_loaders import (
    TextLoader,
    PDFLoader,
    CSVLoader,
    JSONLoader,
    WebBaseLoader,
    GitLoader
)

# Текстовые файлы
docs = TextLoader("file.txt").load()

# PDF
docs = PDFLoader("document.pdf").load()

# CSV
docs = CSVLoader("data.csv").load()

# Веб-страницы
docs = WebBaseLoader("https://example.com").load()

# Git репозиторий
docs = GitLoader(
    clone_url="https://github.com/user/repo",
    branch="main"
).load()
```

## Память (Memory)

```python
from langchain.memory import (
    ConversationBufferMemory,
    ConversationSummaryMemory,
    ConversationBufferWindowMemory
)

# Полная история
memory = ConversationBufferMemory()

# Только последние N сообщений
memory = ConversationBufferWindowMemory(k=10)

# Суммаризация истории
memory = ConversationSummaryMemory(llm=llm)
```

## Рекомендуемые модели для LangChain

| Задача | Рекомендуемая модель |
|--------|---------------------|
| RAG | gpt-5.2, claude-sonnet-4.5 |
| Agents | gpt-5.2-pro, claude-opus-4.5 |
| Embeddings | text-embedding-3-small |
| Быстрые задачи | gpt-5-mini, gemini-2.5-flash |
| Экономия | deepseek-v3.2 |

## Преимущества AITUNNEL для LangChain

- **Все модели** — GPT, Claude, Gemini через один API
- **Работает в России** — без VPN
- **Embeddings** — text-embedding-3-small/large
- **Streaming** — потоковые ответы
- **Оплата в рублях** — от 299₽

LangChain с AITUNNEL в России. RAG, AI Agents, Chains. GPT-5, Claude без VPN. Примеры кода. Оплата в рублях.

LangChain в России | RAG, Agents с GPT-5 | AITUNNEL

LangChain

LangChain в России

LlamaIndex — фреймворк для работы с данными и AI

LlamaIndex — это фреймворк для создания RAG-приложений и работы с большими объемами данных.

## Установка

```bash
pip install llama-index llama-index-llms-openai
```

## Настройка с AITUNNEL

```python
from llama_index.llms.openai import OpenAI
from llama_index.core import Settings

# Настройка LLM
llm = OpenAI(
    model="gpt-5.2",
    api_key="sk-aitunnel-xxx",
    api_base="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

Settings.llm = llm
```

## Индексация документов

```python
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

# Загрузка документов
documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()

# Создание индекса
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# Запросы к индексу
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("Что содержится в документах?")
print(response)
```

LlamaIndex с AITUNNEL в России. RAG, индексация документов. GPT-5, Claude без VPN. Оплата в рублях.

LlamaIndex в России | RAG Framework | GPT-5 API | AITUNNEL

LlamaIndex

LlamaIndex в России

OpenClaw — open-source AI ассистент для мессенджеров через AITUNNEL

OpenClaw (ранее Moltbot и Clawdbot) — это мощный open-source персональный AI ассистент, который работает локально на вашем компьютере и интегрируется с 50+ мессенджерами. Это как иметь персонального помощника, который всегда онлайн и доступен через ваш любимый мессенджер.

## Что такое OpenClaw?

OpenClaw — это не просто чат-бот. Это полноценный AI-агент, который:

- **Работает 24/7** — запущен на вашем компьютере или сервере
- **Помнит всё** — сохраняет контекст разговоров за недели
- **Выполняет действия** — не только отвечает, но и делает: отправляет email, управляет календарём, ищет в интернете
- **Полностью приватен** — все данные хранятся локально

В отличие от ChatGPT или Claude Pro, OpenClaw работает через ваш собственный API-ключ, что даёт полный контроль над стоимостью и конфиденциальностью.

## История: от Clawdbot к Moltbot и OpenClaw

Проект создан Петером Штайнбергером (Peter Steinberger), известным iOS-разработчиком и предпринимателем. Изначально назывался "Clawdbot" — игра слов от "Claude" и "bot".

**Хронология событий:**

- **Январь 2026** — запуск Clawdbot, проект быстро набирает популярность
- **За 2 недели** — более 61,000 звёзд на GitHub
- **27 января 2026** — Anthropic отправляет cease-and-desist письмо
- **В течение 72 часов** — проект переименован в Moltbot
- **Позже в 2026** — финальное переименование в OpenClaw

Название "Moltbot" происходило от английского "molt" (линька). Финальное название "OpenClaw" подчёркивает open-source природу проекта ("Open") и отсылает к оригинальному названию ("Claw").

## Ключевые возможности

### 50+ поддерживаемых мессенджеров

| Платформа | Поддержка | Особенности |
|-----------|-----------|-------------|
| Telegram | ✅ Полная | Боты, группы, каналы |
| WhatsApp | ✅ Полная | Через WhatsApp Business API |
| Slack | ✅ Полная | Workspace интеграция |
| Discord | ✅ Полная | Боты, серверы |
| iMessage | ✅ macOS | Требует macOS |
| Signal | ✅ Полная | End-to-end шифрование |
| Email | ✅ Полная | IMAP/SMTP |
| SMS | ✅ Через Twilio | Требует аккаунт |

### Выполнение команд и кода

OpenClaw может выполнять команды на вашем компьютере:

```
Вы: Сколько места на диске?
OpenClaw: Выполняю df -h...
          Свободно 234 ГБ из 500 ГБ на основном диске.
```

```
Вы: Запусти тесты в проекте /projects/myapp
OpenClaw: Выполняю npm test...
          ✅ 45 тестов пройдено
          ❌ 2 теста провалено (user.test.js)
```

### Управление браузером

OpenClaw может открывать сайты и взаимодействовать с ними:

```
Вы: Найди цену на iPhone 16 Pro на Яндекс Маркете
OpenClaw: Открываю market.yandex.ru...
          iPhone 16 Pro 256GB: от 119,990₽
          Лучшая цена у продавца "МегаФон"
```

### Постоянная память

В отличие от ChatGPT, OpenClaw помнит контекст неограниченно:

```
Вы (неделю назад): Мой день рождения 15 марта
Вы (сегодня): Когда мой день рождения?
OpenClaw: Ваш день рождения 15 марта, как вы упоминали на прошлой неделе.
```

### Проактивные действия

OpenClaw может выполнять задачи автоматически:

- Ежедневные сводки новостей
- Напоминания о событиях
- Мониторинг цен
- Автоматические бэкапы
- Отправка отчётов

## Установка

### Через npm (рекомендуется)

```bash
npm install -g @openclaw/cli
```

### Через Homebrew (macOS)

```bash
brew tap openclaw/tap
brew install openclaw
```

### Через Docker

```bash
# Базовый запуск
docker run -d --name openclaw \
  -v ~/.openclaw:/root/.openclaw \
  openclaw/openclaw

# С Docker Compose
version: '3'
services:
  openclaw:
    image: openclaw/openclaw:latest
    volumes:
      - ./config:/root/.openclaw
    environment:
      - OPENAI_API_KEY=sk-aitunnel-xxx
      - OPENAI_BASE_URL=https://api.aitunnel.ru/v1/
    restart: unless-stopped
```

### Другие платформы

- **Railway** — one-click deploy
- **Render** — бесплатный tier доступен
- **Northflank** — для enterprise
- **Self-hosted** — любой Linux сервер

## Настройка с AITUNNEL

### Способ 1: Конфигурационный файл (рекомендуется)

Создайте `~/.openclaw/config.json`:

```json
{
  "providers": {
    "openai": {
      "apiKey": "sk-aitunnel-xxx",
      "baseUrl": "https://api.aitunnel.ru/v1/"
    },
    "anthropic": {
      "apiKey": "sk-aitunnel-xxx",
      "baseUrl": "https://api.aitunnel.ru"
    }
  },
  "defaultModel": "gpt-5.2",
  "memory": {
    "enabled": true,
    "maxMessages": 1000
  },
  "messaging": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "botToken": "YOUR_BOT_TOKEN",
      "allowedUsers": [123456789]
    },
    "whatsapp": {
      "enabled": false
    },
    "slack": {
      "enabled": false
    }
  },
  "tools": {
    "browserControl": true,
    "fileSystem": true,
    "commandExecution": true,
    "webSearch": true
  },
  "scheduling": {
    "enabled": true,
    "timezone": "Europe/Moscow"
  }
}
```

### Способ 2: Переменные окружения

```bash
# ~/.bashrc или ~/.zshrc
export OPENAI_API_KEY="sk-aitunnel-xxx"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.aitunnel.ru/v1/"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-aitunnel-xxx"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.aitunnel.ru"
export OPENCLAW_DEFAULT_MODEL="gpt-5.2"
export TELEGRAM_BOT_TOKEN="your_token"
```

### Способ 3: Интерактивный мастер

```bash
openclaw setup

# Мастер спросит:
# 1. Выберите провайдера AI (OpenAI/Anthropic/Custom)
# 2. Введите API ключ: sk-aitunnel-xxx
# 3. Введите Base URL: https://api.aitunnel.ru/v1/
# 4. Выберите мессенджеры (Telegram/WhatsApp/Slack)
# 5. Настройте разрешения
```

## CLI команды

### Основные команды

```bash
# Запуск бота
openclaw start

# Запуск с конкретной моделью
openclaw start --model gpt-5.2-codex

# Запуск только для определённой платформы
openclaw start --platform telegram

# Запуск в режиме отладки
openclaw start --debug

# Остановка
openclaw stop

# Статус
openclaw status
```

### Управление сообщениями

```bash
# Отправить сообщение
openclaw message send --to telegram:123456789 "Привет!"

# Просмотреть историю
openclaw message history --platform telegram --limit 50

# Экспорт диалогов
openclaw message export --format json > conversations.json
```

### Управление задачами

```bash
# Создать задачу
openclaw task create "Каждый день в 9:00 отправляй сводку новостей"

# Cron-синтаксис
openclaw task create --cron "0 9 * * *" "Отправь напоминание о встрече"

# Список задач
openclaw task list

# Удалить задачу
openclaw task delete task_id_123
```

### Webhooks

```bash
# Создать webhook
openclaw webhooks create --url https://example.com/hook --events message.received

# Список webhooks
openclaw webhooks list

# Тестирование
openclaw webhooks test webhook_id_123
```

## Примеры использования

### Персональный ассистент в Telegram

```
Вы: Напомни мне завтра в 10:00 позвонить в банк
OpenClaw: ✅ Напоминание установлено на завтра 10:00
          Я напишу вам: "Позвонить в банк"

Вы: Что у меня в календаре на эту неделю?
OpenClaw: 📅 Ваш календарь на неделю:
          Пн 10:00 — Созвон с командой
          Ср 14:00 — Встреча с клиентом
          Пт 18:00 — День рождения Маши

Вы: Переведи на английский: "Добрый день, рад нашему знакомству"
OpenClaw: "Good afternoon, pleased to meet you"
```

### Автоматизация для бизнеса

```
Вы: Каждый понедельник в 9:00 отправляй мне отчёт по продажам за неделю
OpenClaw: ✅ Задача создана. Я буду:
          1. Подключаться к вашей CRM
          2. Собирать данные за неделю
          3. Формировать отчёт
          4. Отправлять вам в Telegram

Вы: Мониторь цену на "RTX 5090" на Яндекс Маркете и сообщи когда будет меньше 150000₽
OpenClaw: ✅ Мониторинг запущен
          Текущая цена: 189,990₽
          Уведомлю когда цена упадёт ниже 150,000₽
```

### Работа с файлами

```
Вы: [отправляет PDF документ]
OpenClaw: 📄 Получен документ "Договор_2026.pdf"
          Это договор на оказание услуг между ООО "Компания" и ИП Иванов.
          Срок действия: до 31.12.2026
          Сумма: 500,000₽

          Хотите чтобы я выделил ключевые пункты?

Вы: Да, и проверь на подозрительные условия
OpenClaw: 🔍 Анализ договора:
         
         ⚠️ Потенциальные риски:
         - п.5.3: Штраф 50% за досрочное расторжение
         - п.7.1: Автопродление без уведомления
         
         ✅ Стандартные условия:
         - Оплата в течение 5 дней
         - Гарантийный срок 12 месяцев
```

## Рекомендуемые модели

| Задача | Модель | Почему |
|--------|--------|--------|
| Общие вопросы | gpt-5.2 | Баланс цены и качества |
| Программирование | gpt-5.2-codex | Специализация на коде |
| Анализ документов | claude-sonnet-4.5 | Контекст 1M токенов |
| Сложные рассуждения | claude-opus-4.5 | Максимальные возможности |
| Быстрые ответы | gemini-2.5-flash | Скорость и экономия |
| Бюджетный вариант | deepseek-v3.2 | Низкая стоимость |

## Безопасность

### Важные предупреждения

⚠️ **Криптовалютные токены**: Все токены, связанные с OpenClaw/Moltbot/Clawdbot — МОШЕННИЧЕСТВО. Официальный проект бесплатный и open-source.

⚠️ **Публичные инстансы**: Исследователи обнаружили сотни незащищённых OpenClaw-серверов с открытыми API-ключами. Всегда защищайте свой instance.

### Рекомендации по безопасности

```bash
# Ограничьте доступ по пользователям
"allowedUsers": [123456789, 987654321]

# Используйте переменные окружения вместо config.json
export OPENAI_API_KEY="sk-aitunnel-xxx"

# Настройте firewall
ufw allow from YOUR_IP to any port 3000

# Используйте reverse proxy с SSL
nginx + Let's Encrypt
```

### Разрешения tools

```json
{
  "tools": {
    "browserControl": true,    // Управление браузером
    "fileSystem": false,       // Доступ к файлам (осторожно!)
    "commandExecution": false, // Выполнение команд (осторожно!)
    "webSearch": true          // Поиск в интернете
  }
}
```

## Сравнение с альтернативами

| Функция | OpenClaw | ChatGPT Plus | Claude Pro |
|---------|---------|--------------|------------|
| Стоимость | ~$5-15/мес (API) | $20/мес | $20/мес |
| Мессенджеры | 50+ | Нет | Нет |
| Локальная работа | ✅ | ❌ | ❌ |
| Выполнение кода | ✅ | Ограничено | ❌ |
| Постоянная память | ✅ | Ограничено | ✅ |
| Open-source | ✅ | ❌ | ❌ |
| Кастомизация | Полная | Ограничена | Ограничена |

## Преимущества с AITUNNEL

- **Работает в России** — без VPN и блокировок
- **Оплата в рублях** — от 299₽, карты МИР
- **Все модели** — GPT, Claude, Gemini, DeepSeek
- **Экономия до 60%** — по сравнению с официальными API
- **Для бизнеса** — договор, акты, счета-фактуры
- **Поддержка** — support@aitunnel.ru

OpenClaw (ex. Moltbot, Clawdbot) с AITUNNEL в России. Персональный AI ассистент для Telegram, WhatsApp, Discord. GPT-5, Claude. Оплата в рублях.

Настройка Cursor с AITUNNEL

Конфигурация через settings.json

Рекомендуемые модели для Cursor

Возможности с AITUNNEL

Ключевые возможности

Подключите этот инструмент через AITUNNEL

Рекомендуемые модели