Local Ollama: безопасный структурированный AI gateway

[chudodey]

Что изменилось

• добавлен необязательный локальный Ollama provider за AIGateway;
• URL, модель, timeout и keep-alive настраиваются через .env;
• ответы задаются JSON Schema и валидируются Pydantic;
• классификатор возвращает kind, ready_for_plan, confidence, сферу и объяснение;
• неизвестная сфера и неуверенное/неатомарное действие не допускаются в План;
• ошибка соединения, отсутствующая модель и плохой JSON дают безопасный unclear;
• добавлены ADR, документация настройки и тесты;
• REL-001 и AI-001 закрыты в едином backlog.

Зачем

Месячный UX-аудит показал, что ручная классификация дампа превращается во вторую работу. Локальный AI-контур должен готовить обратимое предложение после сохранения записи, не добавляя облачной стоимости и не делая vault зависимым от LLM.

Влияние

• по умолчанию AI_PROVIDER=mock, существующее приложение не меняет поведение;
• облачные вызовы не используются;
• рекомендована qwen3:4b (~2,5 ГБ), подходящая для 8 ГБ VRAM;
• CAP-002 сможет подключить классификацию после сохранения дампа;
• личный data/ не входит в Git.

Проверки

• ruff check src tests main.py scripts
• pytest -q — 100 passed, 1 skipped
• python scripts/backlog.py --check
• git diff --check
• live Ollama: русский дамп разделён на dream и action, latency после прогрева ~12 с

Локально установлена qwen3:4b; это состояние Ollama, а не часть репозитория.