doc: AI provider decision — Groq default, no self-hosted LLM on VM

feat(ai): add Groq/OpenAI-compat provider as default, keep Gemini as option
chore: provider v0.1.17 (ai_hint_level), mc→midn rename, update examples
2026-03-12 09:15:28 +03:00 · 2026-03-12 09:14:16 +03:00 · 2026-03-12 08:46:41 +03:00 · 2026-03-12 08:39:08 +03:00 · 2026-03-12 08:35:07 +03:00 · 2026-03-12 08:29:05 +03:00
20 changed files with 1260 additions and 7 deletions
@@ -0,0 +1,156 @@
+// cmd/sless-plan/main.go
+// Дата: 2026-03-12
+// CLI-обёртка над `terraform plan`.
+// Добавляет AI-анализ вывода если AI_HINT_LEVEL > 0.
+// Существующий terraform plan не меняется — AI только дополняет вывод.
+//
+// Использование:
+//   sless-plan [terraform args...]
+//   sless-plan --ai-level=3 [terraform args...]
+//
+// Env-переменные:
+//   AI_HINT_LEVEL       — уровень анализа 0–5 (0 = выключен, по умолчанию)
+//   AI_PROVIDER         — провайдер: "groq" (по умолчанию), "google", "cloud"
+//   GROQ_API_KEY        — API ключ Groq (рекомендуется, работает из РФ)
+//   GROQ_MODEL          — модель Groq (по умолчанию "llama-3.3-70b-versatile")
+//   GROQ_ENDPOINT       — endpoint (по умолчанию https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions)
+//   GOOGLE_AI_API_KEY   — API ключ Google Gemini (геоблок в РФ)
+//   GOOGLE_AI_MODEL     — модель Gemini (по умолчанию "gemini-2.0-flash")
+//   CLOUD_LLM_ENDPOINT  — endpoint будущего облачного LLM
+//   CLOUD_LLM_TOKEN     — токен для облачного LLM
+
+package main
+
+import (
+	"bytes"
+	"context"
+	"flag"
+	"fmt"
+	"io"
+	"os"
+	"os/exec"
+	"strconv"
+	"time"
+
+	"gitea-naeel.giteak8s.services.ngcloud.ru/naeel/sless/internal/ai"
+)
+
+func main() {
+	// Флаг --ai-level переопределяет env AI_HINT_LEVEL
+	aiLevel := flag.Int("ai-level", -1, "уровень AI-анализа 0–5 (-1 = читать из AI_HINT_LEVEL)")
+	flag.Parse()
+
+	// Определяем уровень: флаг > env > 0
+	level := resolveLevel(*aiLevel)
+
+	// Собираем аргументы для terraform plan (всё что после флагов sless-plan)
+	tfArgs := append([]string{"plan"}, flag.Args()...)
+
+	// Запускаем terraform plan, захватывая вывод для AI
+	// но одновременно выводя его пользователю (tee-эффект)
+	planOutput, exitCode := runTerraform(tfArgs)
+
+	// Если уровень > 0 — запускаем AI анализ
+	if level > 0 {
+		runAIAnalysis(level, planOutput)
+	}
+
+	os.Exit(exitCode)
+}
+
+// resolveLevel определяет уровень AI анализа.
+// Приоритет: --ai-level flag > AI_HINT_LEVEL env > 0
+func resolveLevel(flagValue int) int {
+	if flagValue >= 0 {
+		// Флаг явно задан
+		if flagValue > 5 {
+			flagValue = 5
+		}
+		return flagValue
+	}
+
+	// Читаем из env
+	if envVal := os.Getenv("AI_HINT_LEVEL"); envVal != "" {
+		level, err := strconv.Atoi(envVal)
+		if err == nil && level >= 0 && level <= 5 {
+			return level
+		}
+	}
+
+	// TF_VAR_ai_hint_level тоже поддерживаем
+	if envVal := os.Getenv("TF_VAR_ai_hint_level"); envVal != "" {
+		level, err := strconv.Atoi(envVal)
+		if err == nil && level >= 0 && level <= 5 {
+			return level
+		}
+	}
+
+	return 0 // по умолчанию — AI выключен
+}
+
+// runTerraform запускает terraform с переданными аргументами.
+// Вывод идёт напрямую в stdout/stderr пользователя И захватывается для AI.
+// Возвращает текст вывода и код завершения.
+func runTerraform(args []string) (string, int) {
+	cmd := exec.Command("terraform", args...)
+
+	// Захватываем stdout для AI, но также пишем напрямую в os.Stdout
+	var buf bytes.Buffer
+	cmd.Stdout = io.MultiWriter(os.Stdout, &buf)
+	cmd.Stderr = os.Stderr
+	cmd.Stdin = os.Stdin
+
+	err := cmd.Run()
+	if err != nil {
+		if exitErr, ok := err.(*exec.ExitError); ok {
+			return buf.String(), exitErr.ExitCode()
+		}
+		fmt.Fprintf(os.Stderr, "ошибка запуска terraform: %v\n", err)
+		return buf.String(), 1
+	}
+
+	return buf.String(), 0
+}
+
+// runAIAnalysis запускает AI анализ и выводит результат.
+// Не прерывает работу если AI недоступен — только показывает предупреждение.
+func runAIAnalysis(level int, planOutput string) {
+	cfg := ai.Config{
+		HintLevel:     level,
+		Provider:      getEnv("AI_PROVIDER", "groq"),
+		GroqAPIKey:    os.Getenv("GROQ_API_KEY"),
+		GroqModel:     getEnv("GROQ_MODEL", "llama-3.3-70b-versatile"),
+		GroqEndpoint:  os.Getenv("GROQ_ENDPOINT"),
+		GoogleAPIKey:  os.Getenv("GOOGLE_AI_API_KEY"),
+		GoogleModel:   getEnv("GOOGLE_AI_MODEL", "gemini-2.0-flash"),
+		CloudEndpoint: os.Getenv("CLOUD_LLM_ENDPOINT"),
+		CloudToken:    os.Getenv("CLOUD_LLM_TOKEN"),
+	}
+
+	analyzer, err := ai.NewAnalyzer(cfg)
+	if err != nil {
+		fmt.Fprintf(os.Stderr, "\n⚠ AI анализ недоступен: %v\n", err)
+		return
+	}
+
+	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 30*time.Second)
+	defer cancel()
+
+	result, err := analyzer.Analyze(ctx, planOutput)
+	if err != nil {
+		fmt.Fprintf(os.Stderr, "\n⚠ AI анализ завершился с ошибкой: %v\n", err)
+		return
+	}
+
+	if result != "" {
+		fmt.Print(result)
+	}
+}
+
+// getEnv возвращает значение env-переменной или defaultVal если не задана.
+func getEnv(key, defaultVal string) string {
+	if val := os.Getenv(key); val != "" {
+		return val
+	}
+	return defaultVal
+}
@@ -0,0 +1,269 @@
+# План: AI-анализ terraform plan (уровни 0–5)
+
+Дата: 2026-03-12  
+Статус: черновик / на согласование
+
+---
+
+## 1. Суть задачи
+
+После выполнения `terraform plan` отправлять вывод на анализ в LLM.
+Глубина анализа управляется переменной `ai_hint_level` (0–5) в Terraform-конфигурации.
+Сейчас — Google AI (Gemini API). В будущем — собственный облачный LLM (drop-in замена).
+
+---
+
+## 2. Уровни подсказок (`ai_hint_level`)
+
+| Уровень | Название       | Что делает                                                        |
+|---------|----------------|-------------------------------------------------------------------|
+| 0       | OFF            | Ничего. AI не вызывается. `terraform plan` работает как обычно.   |
+| 1       | SYNTAX         | Проверка синтаксиса: ошибки в HCL, опечатки, невалидные блоки.   |
+| 2       | BASIC          | + базовый анализ: неиспользуемые ресурсы, пустые значения.        |
+| 3       | MODERATE       | + анализ зависимостей, потенциальные конфликты, порядок apply.     |
+| 4       | DETAILED       | + best practices, безопасность (открытые порты, широкие IAM).     |
+| 5       | FULL           | Полные рекомендации: оптимизация, рефакторинг, альтернативы.      |
+
+---
+
+## 3. Как задаётся уровень
+
+**По умолчанию AI не активен и ничего не показывает.** Если `ai_hint_level` нигде не задан — уровень 0, `sless plan` работает как обычный `terraform plan`, без единого упоминания об AI.
+
+Уровень задаётся **только явно**, одним из способов (приоритет сверху вниз):
+
+1. Env-переменная (рекомендуется):
+```bash
+export TF_VAR_ai_hint_level=3
+```
+
+2. В `variables.tf` пользовательского проекта (опционально, только если нужно зафиксировать уровень в коде):
+```hcl
+variable "ai_hint_level" {
+  description = "Уровень AI-анализа terraform plan (0=off, 5=full)"
+  type        = number
+  default     = 0
+
+  validation {
+    condition     = var.ai_hint_level >= 0 && var.ai_hint_level <= 5
+    error_message = "ai_hint_level должен быть от 0 до 5"
+  }
+}
+```
+
+3. CLI-флаг напрямую:
+```bash
+sless plan --ai-level=3
+```
+
+**Важно:** CLI сам читает уровень из env `TF_VAR_ai_hint_level` или флага `--ai-level`. Если ни того ни другого нет — молча применяет уровень 0. Никакой переменной в манифестах не требуется. Пользователь не видит AI, пока не включит его явно.
+
+---
+
+## 4. Архитектура решения
+
+```
+┌─────────────┐     ┌──────────────────┐     ┌─────────────────┐
+│  terraform   │────>│  wrapper-скрипт  │────>│  AI Analyzer     │
+│  plan        │     │  (bash/Go CLI)   │     │  (Go сервис)     │
+│  (вывод JSON)│     │                  │     │                  │
+└─────────────┘     └──────────────────┘     └────────┬────────┘
+                                                       │
+                                              ┌────────▼────────┐
+                                              │  LLM Backend     │
+                                              │  (Google Gemini)  │
+                                              │  → Cloud LLM     │
+                                              └─────────────────┘
+```
+
+### Компоненты:
+
+1. **Wrapper-скрипт / CLI** — вызывает `terraform plan -json`, читает `ai_hint_level`, передаёт вывод в анализатор.
+2. **AI Analyzer (Go)** — формирует промпт по уровню, отправляет в LLM, форматирует ответ.
+3. **LLM Backend** — подключаемый через интерфейс (сначала Google, потом облачный).
+
+---
+
+## 5. Реализация по шагам
+
+### Шаг 1: CLI-обёртка (`sless-plan`)
+
+Новый бинарник или shell-скрипт, который:
+- Запускает `terraform plan -json -out=plan.bin`
+- Читает `ai_hint_level` из state/variables (через `terraform output` или парсинг .tf)
+- Если level > 0, передаёт JSON-вывод плана в AI Analyzer
+- Выводит стандартный plan + AI-рекомендации ниже
+
+```bash
+# Пользователь вызывает:
+sless plan          # вместо terraform plan
+# или:
+terraform plan && sless analyze --level=3
+```
+
+### Шаг 2: AI Analyzer сервис (Go)
+
+Расположение: `internal/ai/` или отдельный `cmd/ai-analyzer/`
+
+```
+internal/ai/
+├── analyzer.go        # основная логика: формирование промпта, парсинг ответа
+├── provider.go        # интерфейс LLM-провайдера
+├── google_gemini.go   # реализация для Google Gemini API
+├── cloud_llm.go       # (заглушка) реализация для будущего облачного LLM
+└── prompts.go         # шаблоны промптов по уровням 1–5
+```
+
+Ключевой интерфейс:
+
+```go
+// LLMProvider — абстракция над любым LLM-бэкендом.
+// Сейчас: Google Gemini. В будущем: облачный LLM (drop-in замена).
+type LLMProvider interface {
+    Analyze(ctx context.Context, prompt string) (string, error)
+    Name() string
+}
+```
+
+### Шаг 3: Промпты по уровням
+
+Каждый уровень = свой system prompt + ограничения:
+
+| Уровень | System prompt (суть)                                      |
+|---------|-----------------------------------------------------------|
+| 1       | "Проверь только синтаксис HCL. Ничего лишнего."          |
+| 2       | "Синтаксис + базовые проблемы (unused, empty values)."    |
+| 3       | "Анализ зависимостей, порядок, потенциальные конфликты."  |
+| 4       | "Best practices, безопасность, IAM, открытые порты."      |
+| 5       | "Полный аудит: оптимизация, рефакторинг, альтернативы."  |
+
+### Шаг 4: Google Gemini интеграция
+
+- API: `generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent`
+- Авторизация: API key (хранить в env `GOOGLE_AI_API_KEY`, не в коде)
+- SDK: `github.com/google/generative-ai-go` (официальный Go SDK)
+- Модель: `gemini-pro` или `gemini-1.5-pro`
+
+```go
+// google_gemini.go — реализует LLMProvider
+type GeminiProvider struct {
+    client *genai.Client
+    model  string
+}
+```
+
+### Шаг 5: Конфигурация
+
+Через env-переменные (не хардкод):
+
+```bash
+# Какой LLM-провайдер использовать
+export AI_PROVIDER=google          # google | cloud (в будущем)
+
+# Google Gemini
+export GOOGLE_AI_API_KEY=AIza...   # API ключ
+
+# Будущий облачный LLM
+export CLOUD_LLM_ENDPOINT=https://llm.cloud.example.com/v1/analyze
+export CLOUD_LLM_TOKEN=...
+```
+
+---
+
+## 6. Миграция на облачный LLM
+
+Когда облако предоставит свой LLM:
+
+1. Создать `cloud_llm.go` — реализация `LLMProvider` для нового API
+2. Переключить `AI_PROVIDER=cloud` в env
+3. Код анализатора НЕ меняется — интерфейс `LLMProvider` тот же
+4. Google Gemini остаётся как fallback (опционально)
+
+```go
+// Фабрика провайдеров — выбор по переменной окружения
+func NewProvider(cfg Config) (LLMProvider, error) {
+    switch cfg.Provider {
+    case "google":
+        return NewGeminiProvider(cfg.GoogleAPIKey)
+    case "cloud":
+        return NewCloudLLMProvider(cfg.CloudEndpoint, cfg.CloudToken)
+    default:
+        return nil, fmt.Errorf("unknown AI provider: %s", cfg.Provider)
+    }
+}
+```
+
+---
+
+## 7. Безопасность
+
+- API-ключи — только в env/secrets, никогда в коде или .tf файлах
+- `terraform plan -json` может содержать sensitive data → фильтровать перед отправкой в LLM
+- Ограничить размер payload (большие планы обрезать/суммаризировать)
+- Логировать факт вызова AI, но НЕ содержимое запроса/ответа в production
+
+---
+
+## 8. Структура файлов (итого)
+
+```
+sless/
+├── cmd/
+│   └── sless-plan/          # CLI-обёртка для terraform plan + AI
+│       └── main.go
+├── internal/
+│   └── ai/
+│       ├── analyzer.go      # логика анализа
+│       ├── provider.go      # интерфейс LLMProvider
+│       ├── google_gemini.go # Google Gemini реализация
+│       ├── cloud_llm.go     # заглушка для облачного LLM
+│       └── prompts.go       # промпты по уровням 1–5
+├── terraform/
+│   └── provider/            # (существующий провайдер — без изменений)
+└── examples/
+    └── */
+        └── variables.tf     # добавить ai_hint_level variable
+```
+
+---
+
+## 9. Порядок реализации
+
+| #  | Задача                                         | Приоритет |
+|----|------------------------------------------------|-----------|
+| 1  | Создать `internal/ai/provider.go` (интерфейс)  | HIGH      |
+| 2  | Реализовать `google_gemini.go`                  | HIGH      |
+| 3  | Написать промпты по уровням (`prompts.go`)      | HIGH      |
+| 4  | Создать `analyzer.go` (оркестрация)             | HIGH      |
+| 5  | CLI-обёртка `cmd/sless-plan/main.go`            | HIGH      |
+| 6  | Добавить `ai_hint_level` в examples             | MEDIUM    |
+| 7  | Тесты (unit + integration с mock LLM)           | MEDIUM    |
+| 8  | Заглушка `cloud_llm.go` для будущей миграции    | LOW       |
+| 9  | Документация для пользователей                  | MEDIUM    |
+
+---
+
+## 10. Пример использования (целевой UX)
+
+```bash
+# В terraform проекте пользователя:
+$ export TF_VAR_ai_hint_level=3
+$ export GOOGLE_AI_API_KEY=AIza...
+
+$ sless plan
+# Terraform Plan output (стандартный)
+# ...
+# ──────────────── AI Analysis (level 3: MODERATE) ────────────────
+# ⚠ Resource "kubernetes_deployment.func" зависит от "kubernetes_namespace.ns"
+#   но namespace создаётся в другом модуле — возможен race condition.
+# ⚠ Порядок destroy может вызвать проблемы: trigger удалится раньше function.
+# ✓ Синтаксис корректен, конфликтов не обнаружено.
+# ─────────────────────────────────────────────────────────────────
+```
+
+---
+
+## Решение зафиксировано
+
+Подход: **интерфейс LLMProvider** → сначала Google Gemini → потом drop-in замена на облачный LLM.
+Уровень задаётся через обычную Terraform variable. Никаких изменений в самом провайдере sless.
@@ -646,3 +646,88 @@ for _, k := range keys { envVars = append(envVars, corev1.EnvVar{Name: k, Value:

 **Тесты:** 2 теста в `controllers/function_controller_unit_test.go`
 (4 env vars → алфавитный порядок после SLESS_ENTRYPOINT; пустой Env → только SLESS_ENTRYPOINT).
+
+---
+
+## 2026-03-12 — AI-анализ terraform plan через Google Gemini
+
+**Решение:** Добавлен необязательный AI-анализ вывода `terraform plan` с уровнями детализации 0–5.
+АI невидим по умолчанию — не влияет на существующие `.tf` файлы и workflow.
+
+**Причина:**
+- Разработчики хотят понимать что именно изменится в инфраструктуре перед применением.
+- Уровни позволяют самостоятельно выбирать глубину анализа (от краткого обзора до полного аудита).
+- Не ломает backward compatibility: `ai_hint_level` не указан → поведение идентично прежнему.
+
+**Архитектура:**
+```
+provider "sless" { ai_hint_level = 3 }
+    ↓ os.Setenv("AI_HINT_LEVEL", "3")  (в provider.Configure)
+sless-plan    ← CLI обёртка над terraform plan
+    ↓ запускает terraform plan, захватывает вывод
+    ↓ если AI_HINT_LEVEL > 0 → internal/ai/analyzer.go
+    ↓ POST к Gemini REST API (net/http)
+    ↓ выводит анализ пользователю
+```
+
+**Новые файлы:**
+| Файл | Назначение |
+|------|------------|
+| `internal/ai/provider.go` | `LLMProvider` interface + `Config` struct + `NewProvider` фабрика |
+| `internal/ai/google_gemini.go` | Gemini 2.0 Flash через `net/http` (без внешних зависимостей) |
+| `internal/ai/prompts.go` | Системные промпты для уровней 1–5, `BuildPrompt(level, plan)`, `LevelName(level)` |
+| `internal/ai/analyzer.go` | Оркестратор: `NewAnalyzer`, `Analyze`, `FormatResult`, `truncatePlan(8000)` |
+| `internal/ai/cloud_llm.go` | Заглушка: миграционный путь на облачный LLM в будущем |
+| `cmd/sless-plan/main.go` | CLI: запускает `terraform plan`, читает уровень, вызывает AI |
+
+**Изменённые файлы:**
+- `terraform/provider/internal/provider/provider.go` — добавлен атрибут `ai_hint_level` (Optional Int64)
+
+**Уровни анализа (env: `AI_HINT_LEVEL`):**
+| Уровень | Описание |
+|---------|----------|
+| 0 | Выключен (default) — AI не вызывается |
+| 1 | Только синтаксические ошибки и опечатки |
+| 2 | Базовый обзор изменений |
+| 3 | Умеренный: потенциальные проблемы + рекомендации |
+| 4 | Детальный: security review + best practices |
+| 5 | Полный аудит: всё включая compliance |
+
+**Как передаётся уровень (приоритет по убыванию):**
+1. `--ai-level` флаг CLI
+2. `AI_HINT_LEVEL` env var (выставляется провайдером через `os.Setenv` в `Configure`)
+3. `TF_VAR_ai_hint_level` env var
+4. Дефолт: 0
+
+**Почему `net/http` без Google SDK:**
+Gemini SDK требует внешней зависимости → `go.mod` провайдера должен оставаться неизменным.
+REST API Gemini достаточен: один endpoint, один JSON запрос/ответ.
+
+**Backward compatibility:**
+- Провайдер без `ai_hint_level` → `config.AIHintLevel.IsNull() == true` → `os.Setenv` не вызывается.
+- `sless-plan` без `AI_HINT_LEVEL` → уровень 0 → AI не вызывается → вывод идентичен `terraform plan`.
+- Существующие `.tf` файлы изменять не нужно.
+
+**Коммиты:** `d5ce8c2` (internal/ai + cmd/sless-plan), `582b589` (provider schema)
+
+---
+
+## 2026-03-12 — Groq/OpenAI-compat как default AI провайдер, self-hosted LLM не поднимаем
+
+**Решение:** Groq — default AI провайдер (через OpenAI-compat API). Google Gemini — альтернатива (env `AI_PROVIDER=google`). Self-hosted LLM (ollama) — не устанавливаем на VM.
+
+**Причина:**
+- `sless-plan` — **клиентский инструмент**. Запускается на машине разработчика, не на сервере оператора. Разработчик сам отвечает за наличие доступа к AI API.
+- Self-hosted LLM на VM облака — чужая инфраструктура, нецелевое использование ресурсов, потенциальные трения с облачной командой.
+- Groq — бесплатный tier, OpenAI-compat API (минимальный код), модель `llama-3.3-70b-versatile` достаточна для code review.
+
+**Будущее:** когда облако запустит свой LLM endpoint — добавить case `"cloud"` в `NewProvider`, endpoint из env. Stub `internal/ai/cloud_llm.go` уже есть.
+
+**Переменные окружения для разработчика:**
+```bash
+export GROQ_API_KEY=gsk_...           # обязательно для Groq
+export AI_PROVIDER=groq               # default, можно опустить
+export GROQ_MODEL=llama-3.3-70b-versatile  # default, можно опустить
+```
+
+**Коммит:** `11b484e`
@@ -0,0 +1,89 @@
+# Работа с удалённой машиной Nubes
+
+Дата: 2026-03-12
+
+## Проблема
+
+Локальный терминал Copilot нестабилен из-за VPN — команды зависают, таймауты.
+**Весь код физически живёт на удалённой Ubuntu VM**, доступной по SSH.
+
+## Архитектура
+
+```
+Локальная машина (Krupski)
+  └── SSHFS → /home/naeel/remote_dev → naeel@5.172.178.213:/home/naeel/terra
+                                           └── sless/   ← реальный репозиторий
+```
+
+## Подключение к VM
+
+```bash
+# Хост
+VM_HOST=naeel@5.172.178.213
+VM_KEY=/home/naeel/.ssh/id_ed25519   # ~/.ssh/id_ed25519 = копия secrets/naeel_vm_id_ed25519
+
+# Проверить подключение
+ssh -i /home/naeel/.ssh/id_ed25519 -o StrictHostKeyChecking=no naeel@5.172.178.213 "hostname && whoami"
+
+# Выполнить команду удалённо
+ssh -i /home/naeel/.ssh/id_ed25519 -o StrictHostKeyChecking=no naeel@5.172.178.213 "cd /home/naeel/terra/sless && <команда>"
+```
+
+## Путь к репозиторию на VM
+
+```
+/home/naeel/terra/sless
+```
+
+## Git push через SSH (Gitea)
+
+Remote origin использует HTTPS → нужен SSH для беспарольного пуша.
+
+На VM уже лежит ключ `~/.ssh/gitea_key` (тот же ключ, что `id_ed25519`, зарегистрирован в Gitea).
+
+```bash
+# Пуш с VM
+ssh -i /home/naeel/.ssh/id_ed25519 -o StrictHostKeyChecking=no naeel@5.172.178.213 \
+  'cd /home/naeel/terra/sless && \
+   GIT_SSH_COMMAND="ssh -i ~/.ssh/gitea_key -o StrictHostKeyChecking=no" \
+   git push git@gitea-naeel.giteak8s.services.ngcloud.ru:naeel/sless.git <branch>'
+```
+
+## Gitea SSH ключи
+
+Ключ `~/.ssh/id_ed25519` зарегистрирован в Gitea:
+- Email: tazet@narod.ru
+- Fingerprint: `SHA256:WUAvQXXmRUr6jHHdkMDljKKBUEQ8ot2cTU3YSixqYe4`
+
+## Типовой git workflow (commit + push)
+
+Токен лежит в `secrets/gitea.token` (Gitea PAT, repository read+write).
+
+```bash
+TOKEN=$(cat /home/naeel/remote_dev/sless/secrets/gitea.token | tr -d '\n')
+ssh -i /home/naeel/.ssh/id_ed25519 -o StrictHostKeyChecking=no naeel@5.172.178.213 "
+  cd /home/naeel/terra/sless
+  git add <файлы>
+  git commit -m '<сообщение>'
+  git push https://naeel:${TOKEN}@gitea-naeel.giteak8s.services.ngcloud.ru/naeel/sless.git <branch>
+"
+```
+
+## SSHFS монтирование (восстановить если упало)
+
+```bash
+sshfs \
+  -o IdentityFile=/home/naeel/.ssh/id_ed25519 \
+  -o StrictHostKeyChecking=no \
+  -o UserKnownHostsFile=/dev/null \
+  -o reconnect \
+  -o ServerAliveInterval=15 \
+  -o ServerAliveCountMax=3 \
+  naeel@5.172.178.213:/home/naeel/terra /home/naeel/remote_dev
+```
+
+## Примечания
+
+- `secrets/naeel_vm_id_ed25519` и `~/.ssh/id_ed25519` — одинаковые ключи (SHA256 совпадает)
+- При зависании локального терминала — выполнять команды через SSH на VM напрямую
+- Git config на VM настроен: `user.name=Naeel`, `user.email=naeel@nubes.ru`
@@ -230,6 +230,37 @@
 | 6 | `replicas` field в FunctionSpec | Низкий (v1.1) |
 | 7 | RabbitMQ event triggers | Низкий (v2) |
 | 8 | Метрики → Victoria Metrics | Низкий |
+| 9 | `sless-plan` реально не запускает `terraform plan` — нужна интеграция в workflow (docs) | Средний |
+
+---
+
+## 2026-03-12 — AI-анализ terraform plan (ветка feat/ai-terraform-analysis)
+
+| # | Компонент | Статус | Заметки |
+|---|-----------|--------|----------|
+| 1 | `internal/ai/provider.go` | ✅ | `LLMProvider` interface + `Config` struct + `NewProvider` фабрика |
+| 2 | `internal/ai/google_gemini.go` | ✅ | Gemini REST API через `net/http` (без внешних SDK) |
+| 3 | `internal/ai/prompts.go` | ✅ | Системные промпты уровней 1–5, `BuildPrompt`, `LevelName` |
+| 4 | `internal/ai/analyzer.go` | ✅ | Оркестратор: `NewAnalyzer`, `Analyze`, `FormatResult`, `truncatePlan(8000)` |
+| 5 | `internal/ai/cloud_llm.go` | ✅ | Заглушка для будущего облачного LLM |
+| 6 | `cmd/sless-plan/main.go` | ✅ | CLI обёртка над `terraform plan` + AI анализ после |
+| 7 | `terraform/provider/internal/provider/provider.go` | ✅ | `ai_hint_level` атрибут (опциональный Int64, default=0) в Schema и Configure |
+| 8 | `go build ./internal/ai/... && go build ./cmd/sless-plan/...` | ✅ | BUILD OK на VM |
+| 9 | `go build ./...` в terraform/provider/ | ✅ | BUILD OK на VM |
+| 10 | Коммит + пуш | ✅ | `d5ce8c2` (ai pkg + cmd) → `582b589` (provider) |
+
+**Ветка:** `feat/ai-terraform-analysis`  
+**Последний коммит:** `582b589`
+
+**Как использовать:**
+```hcl
+provider "sless" {
+  endpoint      = "https://sless-api.kube5s.ru"
+  token         = var.token
+  ai_hint_level = 3  # 0=off (default), 1–5 = уровень анализа
+}
+```
+Затем вместо `terraform plan` использовать `sless-plan` — предоставит анализ от Gemini.

 ---

@@ -0,0 +1,96 @@
+# Инструкции: монтирование удалённой папки через SSHFS
+
+Дата: 2026-03-12
+
+Кратко: эти команды повторяют текущее у вас подключение, где
+источник: `naeel@5.172.178.213:/home/naeel/terra`, и точка монтирования — `/home/<user>/remote_dev`.
+
+1) Установка `sshfs` (Debian/Ubuntu):
+
+```bash
+sudo apt update
+sudo apt install -y sshfs
+```
+
+2) Подготовка приватного ключа:
+
+- Скопируйте приватный ключ на целевую машину или загрузите его безопасным способом.
+- Пример копирования с локальной машины на целевой хост:
+
+```bash
+scp /home/naeel/remote_dev/sless/secrets/naeel_vm_id_ed25519 user@target:/home/user/.ssh/id_ed25519_sless
+ssh user@target 'chmod 600 /home/user/.ssh/id_ed25519_sless'
+```
+
+(Оригинал ключа в репозитории: `secrets/naeel_vm_id_ed25519`)
+
+3) Создать точку монтирования на целевом хосте:
+
+```bash
+mkdir -p /home/user/remote_dev
+chown user:user /home/user/remote_dev
+```
+
+4) Команда монтирования (пример, повторяет ваше текущее подключение):
+
+```bash
+sshfs -o IdentityFile=/home/user/.ssh/id_ed25519_sless \
+  -o StrictHostKeyChecking=no \
+  -o UserKnownHostsFile=/dev/null \
+  -o reconnect \
+  -o ServerAliveInterval=15 \
+  -o ServerAliveCountMax=3 \
+  naeel@5.172.178.213:/home/naeel/terra /home/user/remote_dev
+```
+
+5) Проверка статуса монтирования и содержимого:
+
+```bash
+findmnt /home/user/remote_dev
+ls -la /home/user/remote_dev
+```
+
+6) Отключение:
+
+```bash
+fusermount -u /home/user/remote_dev
+```
+
+7) (Опционально) systemd unit для автоподключения при старте:
+
+Создайте файл `/etc/systemd/system/remote_dev.mount` со следующим содержимым (отредактируйте путь к ключу и `Where`):
+
+```ini
+[Unit]
+Description=SSHFS mount for /home/user/remote_dev
+After=network-online.target
+Wants=network-online.target
+
+[Mount]
+What=naeel@5.172.178.213:/home/naeel/terra
+Where=/home/user/remote_dev
+Type=fuse.sshfs
+Options=IdentityFile=/home/user/.ssh/id_ed25519_sless,allow_other,reconnect,ServerAliveInterval=15,ServerAliveCountMax=3,StrictHostKeyChecking=no,UserKnownHostsFile=/dev/null
+
+[Install]
+WantedBy=multi-user.target
+```
+
+Затем выполнить:
+
+```bash
+sudo systemctl daemon-reload
+sudo systemctl enable --now remote_dev.mount
+```
+
+8) Заметки по безопасности и надёжности:
+
+- Храните приватный ключ с правами `600` и ограниченным доступом.
+- Рассмотрите использование `ssh-agent` вместо копирования ключа.
+- Опция `StrictHostKeyChecking=no` ослабляет проверку host key — используйте осознанно.
+- Для массовой настройки можете создать скрипт установки и unit-файл через Ansible/Cloud-init.
+
+---
+Файл создан автоматически по запросу пользователя. Если хотите, могу:
+- добавить инструкции для `macOS` или `CentOS`/`RHEL`;
+- создать такой же unit-файл и загрузить его на целевой хост (при доступе по SSH).
@@ -5,7 +5,7 @@ terraform {
  required_providers {
    sless = {
      source  = "terra.k8c.ru/naeel/sless"
-      version = "~> 0.1.16"
+      version = "~> 0.1.17"
    }
  }
 }
@@ -11,7 +11,7 @@ terraform {
  required_providers {
    sless = {
      source  = "terra.k8c.ru/naeel/sless"
-      version = "~> 0.1.16"
+      version = "~> 0.1.17"
    }
  }
 }
@@ -14,7 +14,7 @@ terraform {
    # Провайдер для управления serverless функциями через sless API
    sless = {
      source  = "terra.k8c.ru/naeel/sless"
-      version = "~> 0.1.16"
+      version = "~> 0.1.17"
    }
  }
 }
@@ -5,7 +5,7 @@ terraform {
  required_providers {
    sless = {
      source  = "terra.k8c.ru/naeel/sless"
-      version = "~> 0.1.16"
+      version = "~> 0.1.17"
    }
  }
 }
@@ -14,4 +14,5 @@ provider "sless" {
  endpoint       = "https://sless-api.kube5s.ru"
  token          = var.token
  nubes_endpoint = "https://deck-api.ngcloud.ru/api/v1"
+  ai_hint_level  = 3
 }
@@ -19,7 +19,7 @@ terraform {
  required_providers {
    sless = {
      source  = "terra.k8c.ru/naeel/sless"
-      version = "~> 0.1.16"
+      version = "~> 0.1.17"
    }
  }
 }
@@ -18,7 +18,7 @@ terraform {
  required_providers {
    sless = {
      source  = "terra.k8c.ru/naeel/sless"
-      version = "~> 0.1.16"
+      version = "~> 0.1.17"
    }
  }
 }
@@ -0,0 +1,85 @@
+// internal/ai/analyzer.go
+// Дата: 2026-03-12
+// Оркестратор AI-анализа: читает уровень, формирует промпт,
+// вызывает LLM-провайдер, форматирует вывод для пользователя.
+
+package ai
+
+import (
+	"context"
+	"fmt"
+	"strings"
+)
+
+// Analyzer — основной компонент AI-анализа.
+// Создаётся один раз при старте sless-plan, используется для одного анализа.
+type Analyzer struct {
+	provider LLMProvider
+	level    int
+}
+
+// NewAnalyzer создаёт Analyzer из конфига.
+// Возвращает ошибку если провайдер не может быть инициализирован.
+func NewAnalyzer(cfg Config) (*Analyzer, error) {
+	if cfg.HintLevel == 0 {
+		// Уровень 0 — AI выключен, провайдер не нужен
+		return &Analyzer{level: 0}, nil
+	}
+
+	provider, err := NewProvider(cfg)
+	if err != nil {
+		return nil, fmt.Errorf("ошибка инициализации AI провайдера: %w", err)
+	}
+
+	return &Analyzer{
+		provider: provider,
+		level:    cfg.HintLevel,
+	}, nil
+}
+
+// IsEnabled возвращает true если уровень > 0 и провайдер инициализирован.
+func (a *Analyzer) IsEnabled() bool {
+	return a.level > 0 && a.provider != nil
+}
+
+// Analyze отправляет вывод terraform plan в LLM и возвращает отформатированный результат.
+// planText — текстовый вывод terraform plan.
+func (a *Analyzer) Analyze(ctx context.Context, planText string) (string, error) {
+	if !a.IsEnabled() {
+		return "", nil
+	}
+
+	// Ограничиваем размер payload — большие планы обрезаем
+	// чтобы не превысить лимит токенов LLM и не отправлять лишнее
+	planText = truncatePlan(planText, 8000)
+
+	prompt := BuildPrompt(a.level, planText)
+	result, err := a.provider.Analyze(ctx, prompt)
+	if err != nil {
+		return "", fmt.Errorf("AI анализ не удался: %w", err)
+	}
+
+	return FormatResult(a.level, a.provider.Name(), result), nil
+}
+
+// FormatResult оборачивает ответ LLM в читаемый блок для вывода в терминал.
+func FormatResult(level int, providerName, result string) string {
+	separator := strings.Repeat("─", 60)
+	header := fmt.Sprintf("AI Analysis (level %d: %s) via %s", level, LevelName(level), providerName)
+	return fmt.Sprintf("\n%s\n %s\n%s\n%s\n%s\n",
+		separator,
+		header,
+		separator,
+		result,
+		separator,
+	)
+}
+
+// truncatePlan обрезает текст плана до maxChars символов с пометкой об обрезке.
+// Нужно чтобы не превышать лимиты токенов LLM и не отправлять лишние данные.
+func truncatePlan(text string, maxChars int) string {
+	if len(text) <= maxChars {
+		return text
+	}
+	return text[:maxChars] + fmt.Sprintf("\n\n[... обрезано, показаны первые %d символов из %d ...]", maxChars, len(text))
+}
@@ -0,0 +1,40 @@
+// internal/ai/cloud_llm.go
+// Дата: 2026-03-12
+// Заглушка для будущего облачного LLM.
+// Когда облако предоставит свой LLM — реализовать этот файл
+// и переключить AI_PROVIDER=cloud. Остальной код не меняется.
+
+package ai
+
+import (
+	"context"
+	"fmt"
+)
+
+// CloudLLMProvider — будущая реализация LLMProvider для облачного LLM.
+// Пока возвращает ошибку "не реализован".
+type CloudLLMProvider struct {
+	endpoint string
+	token    string
+}
+
+// NewCloudLLMProvider создаёт заглушку провайдера облачного LLM.
+func NewCloudLLMProvider(endpoint, token string) (*CloudLLMProvider, error) {
+	if endpoint == "" {
+		return nil, fmt.Errorf("CLOUD_LLM_ENDPOINT не задан")
+	}
+	return &CloudLLMProvider{
+		endpoint: endpoint,
+		token:    token,
+	}, nil
+}
+
+func (c *CloudLLMProvider) Name() string {
+	return fmt.Sprintf("cloud-llm/%s", c.endpoint)
+}
+
+// Analyze — TODO: реализовать когда облако предоставит LLM API.
+// Документация по API будет в doc/api/cloud-llm.md.
+func (c *CloudLLMProvider) Analyze(_ context.Context, _ string) (string, error) {
+	return "", fmt.Errorf("cloud LLM провайдер ещё не реализован (endpoint: %s)", c.endpoint)
+}
@@ -0,0 +1,125 @@
+// internal/ai/google_gemini.go
+// Дата: 2026-03-12
+// Реализация LLMProvider для Google Gemini API.
+// Использует REST API напрямую через net/http — без внешних SDK,
+// чтобы не нарушать совместимость существующего go.mod.
+
+package ai
+
+import (
+	"bytes"
+	"context"
+	"encoding/json"
+	"fmt"
+	"io"
+	"net/http"
+	"time"
+)
+
+const geminiBaseURL = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/%s:generateContent"
+
+// GeminiProvider реализует LLMProvider через Google Gemini REST API.
+type GeminiProvider struct {
+	apiKey     string
+	model      string
+	httpClient *http.Client
+}
+
+// NewGeminiProvider создаёт провайдера для Google Gemini.
+// apiKey — значение env GOOGLE_AI_API_KEY.
+func NewGeminiProvider(apiKey, model string) (*GeminiProvider, error) {
+	if apiKey == "" {
+		return nil, fmt.Errorf("GOOGLE_AI_API_KEY не задан")
+	}
+	return &GeminiProvider{
+		apiKey: apiKey,
+		model:  model,
+		httpClient: &http.Client{
+			Timeout: 60 * time.Second,
+		},
+	}, nil
+}
+
+func (g *GeminiProvider) Name() string {
+	return fmt.Sprintf("google-gemini/%s", g.model)
+}
+
+// geminiRequest — структура запроса к Gemini API.
+type geminiRequest struct {
+	Contents []geminiContent `json:"contents"`
+}
+
+type geminiContent struct {
+	Parts []geminiPart `json:"parts"`
+}
+
+type geminiPart struct {
+	Text string `json:"text"`
+}
+
+// geminiResponse — структура ответа от Gemini API.
+type geminiResponse struct {
+	Candidates []struct {
+		Content struct {
+			Parts []struct {
+				Text string `json:"text"`
+			} `json:"parts"`
+		} `json:"content"`
+	} `json:"candidates"`
+	Error *struct {
+		Message string `json:"message"`
+		Code    int    `json:"code"`
+	} `json:"error,omitempty"`
+}
+
+// Analyze отправляет промпт в Gemini и возвращает текстовый ответ.
+func (g *GeminiProvider) Analyze(ctx context.Context, prompt string) (string, error) {
+	reqBody := geminiRequest{
+		Contents: []geminiContent{
+			{Parts: []geminiPart{{Text: prompt}}},
+		},
+	}
+
+	bodyBytes, err := json.Marshal(reqBody)
+	if err != nil {
+		return "", fmt.Errorf("ошибка маршалинга запроса: %w", err)
+	}
+
+	url := fmt.Sprintf(geminiBaseURL+"?key=%s", g.model, g.apiKey)
+	req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, http.MethodPost, url, bytes.NewReader(bodyBytes))
+	if err != nil {
+		return "", fmt.Errorf("ошибка создания HTTP запроса: %w", err)
+	}
+	req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
+
+	resp, err := g.httpClient.Do(req)
+	if err != nil {
+		return "", fmt.Errorf("ошибка HTTP запроса к Gemini: %w", err)
+	}
+	defer resp.Body.Close()
+
+	respBytes, err := io.ReadAll(resp.Body)
+	if err != nil {
+		return "", fmt.Errorf("ошибка чтения ответа: %w", err)
+	}
+
+	var gemResp geminiResponse
+	if err := json.Unmarshal(respBytes, &gemResp); err != nil {
+		return "", fmt.Errorf("ошибка парсинга ответа Gemini: %w", err)
+	}
+
+	// Проверяем HTTP-ошибку и ошибку в теле ответа
+	if resp.StatusCode != http.StatusOK {
+		msg := fmt.Sprintf("HTTP %d", resp.StatusCode)
+		if gemResp.Error != nil {
+			msg = gemResp.Error.Message
+		}
+		return "", fmt.Errorf("Gemini API ошибка: %s", msg)
+	}
+
+	if len(gemResp.Candidates) == 0 || len(gemResp.Candidates[0].Content.Parts) == 0 {
+		return "", fmt.Errorf("Gemini вернул пустой ответ")
+	}
+
+	return gemResp.Candidates[0].Content.Parts[0].Text, nil
+}
@@ -0,0 +1,125 @@
+// internal/ai/openai_compat.go
+// Дата: 2026-03-12
+// OpenAI-совместимый провайдер — работает с Groq, OpenRouter, OpenAI и любым
+// другим сервисом реализующим /v1/chat/completions API.
+// Нет геоблока в отличие от Google Gemini.
+
+package ai
+
+import (
+	"bytes"
+	"context"
+	"encoding/json"
+	"fmt"
+	"io"
+	"net/http"
+	"time"
+)
+
+// OpenAICompatProvider реализует LLMProvider через OpenAI-совместимый API.
+// Groq endpoint: https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions
+type OpenAICompatProvider struct {
+	endpoint   string
+	apiKey     string
+	model      string
+	httpClient *http.Client
+}
+
+// NewOpenAICompatProvider создаёт провайдера для любого OpenAI-совместимого API.
+// endpoint — полный URL до /v1/chat/completions
+// apiKey   — Bearer токен (GROQ_API_KEY / OPENAI_API_KEY / OPENROUTER_API_KEY)
+// model    — название модели (например "llama-3.3-70b-versatile" для Groq)
+func NewOpenAICompatProvider(endpoint, apiKey, model string) (*OpenAICompatProvider, error) {
+	if apiKey == "" {
+		return nil, fmt.Errorf("GROQ_API_KEY не задан")
+	}
+	if endpoint == "" {
+		endpoint = "https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions"
+	}
+	if model == "" {
+		model = "llama-3.3-70b-versatile"
+	}
+	return &OpenAICompatProvider{
+		endpoint: endpoint,
+		apiKey:   apiKey,
+		model:    model,
+		httpClient: &http.Client{
+			Timeout: 60 * time.Second,
+		},
+	}, nil
+}
+
+func (p *OpenAICompatProvider) Name() string {
+	return fmt.Sprintf("groq/%s", p.model)
+}
+
+// openAIRequest — тело запроса к /v1/chat/completions
+type openAIRequest struct {
+	Model    string          `json:"model"`
+	Messages []openAIMessage `json:"messages"`
+}
+
+type openAIMessage struct {
+	Role    string `json:"role"`
+	Content string `json:"content"`
+}
+
+// openAIResponse — тело ответа от /v1/chat/completions
+type openAIResponse struct {
+	Choices []struct {
+		Message struct {
+			Content string `json:"content"`
+		} `json:"message"`
+	} `json:"choices"`
+	Error *struct {
+		Message string `json:"message"`
+	} `json:"error,omitempty"`
+}
+
+// Analyze отправляет промпт в OpenAI-совместимый API и возвращает ответ.
+func (p *OpenAICompatProvider) Analyze(ctx context.Context, prompt string) (string, error) {
+	reqBody := openAIRequest{
+		Model: p.model,
+		Messages: []openAIMessage{
+			{Role: "user", Content: prompt},
+		},
+	}
+
+	bodyBytes, err := json.Marshal(reqBody)
+	if err != nil {
+		return "", fmt.Errorf("marshal error: %w", err)
+	}
+
+	req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, http.MethodPost, p.endpoint, bytes.NewReader(bodyBytes))
+	if err != nil {
+		return "", fmt.Errorf("create request error: %w", err)
+	}
+	req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
+	req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+p.apiKey)
+
+	resp, err := p.httpClient.Do(req)
+	if err != nil {
+		return "", fmt.Errorf("http error: %w", err)
+	}
+	defer resp.Body.Close()
+
+	respBytes, err := io.ReadAll(resp.Body)
+	if err != nil {
+		return "", fmt.Errorf("read response error: %w", err)
+	}
+
+	var parsed openAIResponse
+	if err := json.Unmarshal(respBytes, &parsed); err != nil {
+		return "", fmt.Errorf("parse response error: %w", err)
+	}
+
+	if parsed.Error != nil {
+		return "", fmt.Errorf("API ошибка: %s", parsed.Error.Message)
+	}
+
+	if len(parsed.Choices) == 0 || parsed.Choices[0].Message.Content == "" {
+		return "", fmt.Errorf("пустой ответ от API")
+	}
+
+	return parsed.Choices[0].Message.Content, nil
+}
@@ -0,0 +1,76 @@
+// internal/ai/prompts.go
+// Дата: 2026-03-12
+// Шаблоны system-промптов для каждого уровня анализа (1–5).
+// Уровень 0 — AI не вызывается вообще (проверка в analyzer.go).
+
+package ai
+
+import "fmt"
+
+// systemPrompts — system prompt для каждого уровня.
+// Каждый уровень строго ограничен своей областью — не расширять без явного указания.
+var systemPrompts = map[int]string{
+	1: `Ты — анализатор Terraform конфигурации. Твоя задача: ТОЛЬКО синтаксический анализ.
+Найди синтаксические ошибки в HCL: опечатки в ключевых словах, незакрытые блоки, неверные типы значений, невалидные атрибуты.
+НЕ давай рекомендаций по улучшению, НЕ анализируй логику, НЕ комментируй архитектуру.
+Формат ответа: список найденных ошибок или "✓ Синтаксических ошибок не обнаружено."`,
+
+	2: `Ты — анализатор Terraform конфигурации. Твоя задача: синтаксис + базовые проблемы.
+1. Синтаксические ошибки в HCL.
+2. Базовые проблемы: неиспользуемые переменные/ресурсы, пустые обязательные значения, дублирующиеся ресурсы.
+НЕ анализируй зависимости, архитектуру, безопасность.
+Формат: список проблем с пометкой [SYNTAX] или [BASIC], или "✓ Проблем не обнаружено."`,
+
+	3: `Ты — анализатор Terraform конфигурации. Твоя задача: синтаксис + базовые проблемы + зависимости.
+1. Синтаксические ошибки.
+2. Базовые проблемы (неиспользуемые ресурсы, пустые значения).
+3. Анализ зависимостей: потенциальные race conditions при apply/destroy, неявные зависимости, проблемы с порядком создания ресурсов.
+НЕ давай рекомендаций по безопасности или рефакторингу.
+Формат: список проблем с пометкой [SYNTAX], [BASIC] или [DEPS], или "✓ Проблем не обнаружено."`,
+
+	4: `Ты — анализатор Terraform конфигурации. Твоя задача: полный анализ + безопасность.
+1. Синтаксические ошибки.
+2. Базовые проблемы.
+3. Зависимости и порядок операций.
+4. Безопасность и best practices: открытые порты (0.0.0.0/0), избыточные права доступа, незашифрованные ресурсы, жёстко заданные секреты.
+Формат: список проблем с пометкой [SYNTAX], [BASIC], [DEPS] или [SECURITY], или "✓ Проблем не обнаружено."`,
+
+	5: `Ты — старший DevOps-инженер, проводишь полный аудит Terraform конфигурации.
+Анализируй:
+1. Синтаксические ошибки.
+2. Базовые проблемы.
+3. Зависимости и порядок операций.
+4. Безопасность и best practices.
+5. Оптимизация: возможности для рефакторинга, использование модулей, устаревшие паттерны, альтернативные подходы.
+Давай конкретные рекомендации с примерами кода где уместно.
+Формат: список проблем и рекомендаций с пометкой [SYNTAX], [BASIC], [DEPS], [SECURITY] или [OPT].`,
+}
+
+// levelNames — человекочитаемые названия уровней для вывода.
+var levelNames = map[int]string{
+	0: "OFF",
+	1: "SYNTAX",
+	2: "BASIC",
+	3: "MODERATE",
+	4: "DETAILED",
+	5: "FULL",
+}
+
+// BuildPrompt формирует финальный промпт для отправки в LLM.
+// planText — вывод terraform plan (текст или JSON).
+func BuildPrompt(level int, planText string) string {
+	sysPrompt, ok := systemPrompts[level]
+	if !ok {
+		sysPrompt = systemPrompts[1]
+	}
+	return fmt.Sprintf("%s\n\nTerraform plan output:\n```\n%s\n```", sysPrompt, planText)
+}
+
+// LevelName возвращает название уровня для вывода пользователю.
+func LevelName(level int) string {
+	name, ok := levelNames[level]
+	if !ok {
+		return "UNKNOWN"
+	}
+	return name
+}
@@ -0,0 +1,55 @@
+// internal/ai/provider.go
+// Дата: 2026-03-12 (обновлён 2026-03-12: добавлен Groq / OpenAI-compat)
+// Интерфейс LLMProvider — абстракция над любым LLM-бэкендом.
+// Реализации: Google Gemini, Groq (OpenAI-compat), облачный LLM (stub).
+
+package ai
+
+import "context"
+
+// LLMProvider — единственный интерфейс для всех LLM-провайдеров.
+// Менять провайдер = менять одну env-переменную AI_PROVIDER.
+type LLMProvider interface {
+	// Analyze отправляет промпт в LLM и возвращает текстовый ответ.
+	Analyze(ctx context.Context, prompt string) (string, error)
+	// Name возвращает имя провайдера для логирования.
+	Name() string
+}
+
+// Config — конфигурация анализатора, читается из env-переменных.
+type Config struct {
+	// Provider: "groq" (по умолчанию), "google", "cloud"
+	Provider string
+	// HintLevel: 0–5, если 0 — AI не вызывается
+	HintLevel int
+	// Groq / OpenAI-совместимые провайдеры
+	GroqAPIKey   string
+	GroqModel    string // по умолчанию "llama-3.3-70b-versatile"
+	GroqEndpoint string // по умолчанию https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions
+	// Google Gemini (геоблок в РФ)
+	GoogleAPIKey string
+	GoogleModel  string // по умолчанию "gemini-2.0-flash"
+	// Будущий облачный LLM
+	CloudEndpoint string
+	CloudToken    string
+}
+
+// NewProvider — фабрика провайдеров. Выбор по Config.Provider.
+// При добавлении нового провайдера — только сюда добавить case.
+func NewProvider(cfg Config) (LLMProvider, error) {
+	switch cfg.Provider {
+	case "groq":
+		return NewOpenAICompatProvider(cfg.GroqEndpoint, cfg.GroqAPIKey, cfg.GroqModel)
+	case "google":
+		model := cfg.GoogleModel
+		if model == "" {
+			model = "gemini-2.0-flash"
+		}
+		return NewGeminiProvider(cfg.GoogleAPIKey, model)
+	case "cloud":
+		return NewCloudLLMProvider(cfg.CloudEndpoint, cfg.CloudToken)
+	default:
+		// По умолчанию groq — работает из РФ без геоблоков
+		return NewOpenAICompatProvider(cfg.GroqEndpoint, cfg.GroqAPIKey, cfg.GroqModel)
+	}
+}
@@ -117,7 +117,7 @@ gpg --batch --yes --detach-sign --default-key "$key_id" \
  "${BUILD_DIR}/terraform-provider-sless_${VERSION}_SHA256SUMS"

 echo "  Загружаем в S3..."
-# Алиас mc включается в путь: <alias>/<bucket>/<path>
+# mc = MinIO Client (/usr/local/bin/mc); Midnight Commander переименован в midn
 mc alias set sless-registry "$s3_url" "$S3_ACCESS_KEY" "$S3_SECRET_KEY" --api S3v4 >/dev/null
 S3_PATH="sless-registry/${S3_BUCKET}/${REGISTRY_HOSTNAME}/${NAMESPACE}/${PROVIDER_NAME}/${VERSION}/"

@@ -22,6 +22,7 @@ import (
 	"context"
 	"fmt"
 	"os"
+	"strconv"
 	"strings"

 	"terraform-provider-sless/internal/client"
@@ -45,6 +46,7 @@ type SlessProviderModel struct {
 	Endpoint      types.String `tfsdk:"endpoint"`
 	Token         types.String `tfsdk:"token"`
 	NubesEndpoint types.String `tfsdk:"nubes_endpoint"`
+	AIHintLevel   types.Int64  `tfsdk:"ai_hint_level"`
 }

 // New возвращает фабрику провайдера — точная копия паттерна nubes.
@@ -75,6 +77,10 @@ func (p *SlessProvider) Schema(_ context.Context, _ provider.SchemaRequest, resp
 				MarkdownDescription: "URL nubes API для валидации токена (env: NUBES_ENDPOINT). Опционально. Пример: https://deck-api.ngcloud.ru/api/v1",
 				Optional:            true,
 			},
+			"ai_hint_level": schema.Int64Attribute{
+				MarkdownDescription: "Уровень AI-анализа terraform plan: 0=off, 1=syntax, 2=basic, 3=moderate, 4=detailed, 5=full. По умолчанию 0 (выключен).",
+				Optional:            true,
+			},
 		},
 	}
 }
@@ -160,6 +166,20 @@ func (p *SlessProvider) Configure(ctx context.Context, req provider.ConfigureReq
 		}
 	}

+	// --- 7. Экспортируем ai_hint_level в env AI_HINT_LEVEL для sless-plan ---
+	// sless-plan читает AI_HINT_LEVEL при запуске — так уровень из provider "sless" подхватывается автоматически.
+	// Если атрибут не задан — уровень 0 (AI выключен), env не выставляется.
+	if !config.AIHintLevel.IsNull() {
+		level := int(config.AIHintLevel.ValueInt64())
+		if level < 0 {
+			level = 0
+		}
+		if level > 5 {
+			level = 5
+		}
+		os.Setenv("AI_HINT_LEVEL", strconv.Itoa(level))
+	}
+
 	resp.ResourceData = c
 	resp.DataSourceData = c
 }
Author	SHA1	Message	Date
Naeel	6960e87a5c	doc: AI provider decision — Groq default, no self-hosted LLM on VM	2026-03-12 09:15:28 +03:00
Naeel	11b484e1e7	feat(ai): add Groq/OpenAI-compat provider as default, keep Gemini as option	2026-03-12 09:14:16 +03:00
Naeel	ef7613d09f	chore: provider v0.1.17 (ai_hint_level), mc→midn rename, update examples	2026-03-12 08:46:41 +03:00
Naeel	d9ed96e201	docs: document AI terraform plan analysis (internal/ai + cmd/sless-plan + provider schema)	2026-03-12 08:39:08 +03:00
Naeel	582b589e38	feat(provider): add ai_hint_level attribute to provider schema	2026-03-12 08:35:07 +03:00
Naeel	d5ce8c2fac	feat: AI-анализ terraform plan (уровни 0-5, Google Gemini)	2026-03-12 08:29:05 +03:00
Naeel	a7fc960c82	docs: workflow для работы с VM + Gitea token через SSH	2026-03-12 08:23:28 +03:00
Naeel	cea13cf239	docs: инструкция по работе с удалённой VM через SSH	2026-03-12 08:16:59 +03:00
“Naeel”	824dad7969	docs: план AI-анализа terraform plan (уровни 0-5, Google Gemini → Cloud LLM)	2026-03-12 09:02:48 +04:00