Эвокод

Российская privacy-first AI-IDE на базе VSCodium, локальных моделей и DLP-фильтрации

English Version

v1.0.1 — полный multi-OS продукт (IDE + agent + Core), зонд железа и рекомендация/скачивание стека моделей; поверх 1.0.0 (оператор, Memory Bank, DLP, dual-model FIM, skill crawler).

Потоки управления и запросов между интерфейсом VSCodium¹, фоновым агентом, управляющим ядром Evocode Core и локальными/облачными провайдерами:

flowchart TD
    accTitle: Evocode System Architecture & Data Flow
    accDescr: High-level overview of Evocode's request processing pipeline with vertically stacked components for better readability.

    classDef default font-size:16px,font-family:'JetBrains Mono',monospace,stroke-width:1.5px,padding:8px,fill:#1e1e2e,stroke:#313244,color:#cdd6f4;
    classDef highlight fill:#11111b,stroke:#89b4fa,stroke-width:2px,color:#89b4fa;
    classDef backend fill:#181825,stroke:#f38ba8,color:#f38ba8;

    user[Пользователь в VSCodium] -->|Запрос| ext[Агент расширения Эвокод]
    ext -->|OpenAI API на порт :8083| core[Evocode Core]

    subgraph CoreComponents["🧬 Сервисы Evocode Core"]
        direction TB
        core -->|Анализ и роутинг| router[Smart Router]
        router -->|Загрузка контекста| skills[Skill Router v2]
        router -->|Поиск по базе кода| rag[VectorIndex RAG]
        router -->|Маскирование и аудит| dlp[DLP Guard]
    end

    subgraph Backends["🧠 Локальные и облачные бэкенды"]
        direction TB
        llama_chat[Локальный Чат: llama-server :8080]
        llama_fim[Локальный FIM: llama-server :8082]
        llama_embed[Локальные эмбеддинги: llama-server :8084]
        cloud[Облачный провайдер / Прокси]
    end

    router --> llama_chat
    router --> llama_fim
    router --> llama_embed
    dlp --> cloud

    class core,router,skills,rag,dlp highlight;
    class llama_chat,llama_fim,llama_embed,cloud backend;

Заимствования и используемые сторонние компоненты приведены в docs/ARCHITECTURE_BORROW.md и NOTICE.

• Node.js версии 20 или выше
• Установленный llama-server и GGUF-модели вне репозитория (пути настраиваются в config/profiles.json)
• Для сборки агента: upstream kilo-vscode² (export KILO_SRC=...)

1. Клонируйте репозиторий и перейдите в его корень:

   git clone https://github.com/Bezooom/Evocode.git && cd Evocode

2. Подготовьте конфигурацию:

   cp .env.example .env
   # Настройте config/profiles.json под ваши локальные пути к моделям

3. Установите зависимости и соберите проект:

   npm ci && npm run build

4. Если llama-server для чата уже запущен на порту 8080:

   PORT=8083 EVOCODE_LLAMA_MODE=attach npm start

5. Запустите готовую сборку IDE с автоматическим стартом Core:

   npm run evocode

Для установки ярлыка запуска «Эвокод» в Ubuntu выполните:

npm run ide:install-desktop
npm run evocode

По умолчанию профиль настроек IDE сохраняется в директорию ~/.evocode-ide. Для переключения моделей используйте сочетание Ctrl+Shift+M, для открытия чата — Ctrl+L. Управление агентом, навыками, железом и MCP — через панель настроек программы. Подробности: PRODUCT_SHELL.md, RUNTIME.md, HARDWARE_PROFILES.md.

# Зонд CPU/RAM/GPU + рекомендуемый dual-model стек
curl -s localhost:8083/v1/hardware | jq '.tier,.stack'

# Записать defaults в config/profiles.local.json
curl -s -X POST localhost:8083/v1/hardware/apply -H 'content-type: application/json' -d '{}'

# Скачать недостающий GGUF (только по явному согласию)
curl -s -X POST localhost:8083/v1/models/download -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"id":"qwen25-coder-1.5b-q4"}'

В UI: Настройки Эвокод → Железо.

Сервисы и используемые ими сетевые порты по умолчанию:

Шаблоны профилей и путей к файлам описаны в config/profiles.json (пример в config/profiles.example.json). Пути поддерживают переменные окружения и сокращения $HOME, ${ENV}, ~.

Релизы — полный продукт (branded IDE + built-in agent/shell + Core), не plain VSCodium. Подробно: docs/PACKAGING.md.

npm run ide:package-portable    # Linux portable → packages/ide/dist/evocode-ide
npm run ide:package-all         # Linux/Windows/macOS → packages/ide/dist/releases/
npm run ide:package-deb         # .deb (из portable)
npm run ide:package-appimage    # AppImage (из portable)
FORCE=1 npm run ide:package-all # принудительная пересборка

Наиболее важные команды автоматизации в корне проекта:

npm test / npm run type-check       # Запуск тестов и проверка типов TypeScript
npm run evocode                     # Запуск IDE с автоматическим стартом Core
npm run agent:f1                    # Пересборка агента (ребрендинг + инсталляция провайдера)
npm run ide:refresh-brand           # Сброс кэша и обновление брендинга (иконки, ярлыки, профили)
npm run ide:package-portable        # Полный Linux portable (agent+shell+Core)
npm run ide:package-all             # Multi-OS релизы в dist/releases/
npm run ide:productize:check        # Проверка, что tree — полный продукт
npm run local:stack                 # Запуск локального стека моделей (llama.cpp)

Эвокод включает мощную экосистему навыков (Skills Engine), превращающую базовую LLM в узкоспециализированного эксперта по предметным областям:

1. 860+ Встроенных Навыков: В репозитории из коробки доступны профессиональные навыки по Frontend (React, Vue, Angular), Backend, Firebase, Android, Data Science, хемоинформатике/биологии, SEO, a11y, геймдеву и безопасности.
2. Skill Router v2 (Гибридный семантический поиск): Автоматически подбирает релевантные навыки под контекст запроса на русском и английском языках, используя комбинацию лексических триггеров и векторных эмбеддингов (SQLite-vec).
3. Автокраулер Git & Конвертер Cursor Rules: Сканирует популярные GitHub-репозитории (awesome-agent-skills, awesome-cursorrules и др.) и на лету преобразует файлы .cursorrules / .mdc в стандартизированные файлы SKILL.md с валидацией безопасности и SHA-256.
4. Пользовательские оверрайды (skills/user/): Любой созданный вами навык в директории skills/user/ имеет высший приоритет и перекрывает системный навык с тем же именем без риска перезаписи при обновлениях.
5. Безопасность и изоляция: Подозрительные и лабораторные навыки изолируются меткой tier: lab и отключаются по умолчанию, а мега-файлы автоматически сокращаются до аннотаций (summary_only).

Этапы разработки и готовность фаз:

Исходный код распространяется под лицензией MIT. Лицензии сторонних заимствований и навыков приведены в NOTICE. При распространении и пересборке проекта сохраняйте указания авторства upstream-компонентов VSCodium, Kilo Code и OpenCode.