initial commit

STATUS.md

@@ -0,0 +1,144 @@
+📊 Writer IDE — Summary проекта
+🎯 Видение проекта
+Локально-ориентированное веб-приложение (IDE для писателей), объединяющее rich-text редактирование, структурированное управление сюжетом и бесшовную интеграцию AI-ассистента для генерации, редактуры и анализа текста.
+🛠️ Технологический стек
+
+    Frontend: Next.js 14+ (App Router), TypeScript, Tailwind CSS, Tiptap (редактор), Zustand (state management)
+    Backend: FastAPI (Python), Pydantic, Uvicorn
+    AI Интеграция: Ollama (локально), OpenRouter API (облачные модели)
+    Разработка: Zed IDE + AI-агенты (Qwen 2.5 Coder 7b/32b через OpenRouter)
+
+✅ Что уже сделано (Этап 1: Фундамент)
+Задача
+	
+Статус
+	
+Что реализовано
+1.1 Инициализация Frontend
+	
+✅ Выполнено
+	
+Next.js + Tailwind + Tiptap + Zustand установлены
+1.2 Zustand Store
+	
+✅ Выполнено
+	
+appStore.ts с управлением документами (id, title, content, type)
+1.3 Layout (3 колонки)
+	
+✅ Выполнено
+	
+FileExplorer (слева), StoryExplorer (посередине), Editor (справа)
+1.4 Tiptap Editor
+	
+✅ Выполнено
+	
+Rich-text редактор с расширениями: TextStyle, Color, Underline, Blockquote, интеграция с Zustand
+1.5 Toolbar
+	
+✅ Выполнено
+	
+Панель форматирования: Bold, Italic, Underline, Quote, Color picker, Clear formatting, Font family, Font size
+1.6 Backend инициализация
+	
+✅ Выполнено
+	
+FastAPI с CORS, health check endpoint, структура папок (routers, services, models)
+1.7 Frontend-Backend интеграция
+	
+✅ Выполнено
+	
+API endpoints для документов, автосохранение с debounce, персистентность данных
+Итог Этапа 1: Рабочее приложение с rich-text редактором, трехколоночным интерфейсом и синхронизацией с backend.
+🟡 Что планируется (Этап 2: AI Интеграция)
+Задача
+	
+Статус
+	
+Что будет реализовано
+2.1 Backend AI сервис
+	
+⏳ Готово к началу
+	
+LLMRouter для Ollama и OpenRouter, эндпоинт /api/ai/generate
+2.2 Система пресетов
+	
+⏳ Ожидает
+	
+Пресеты: Creative Draft (temp 0.85), Editor (temp 0.3), Brainstorm (temp 1.0)
+2.3 Frontend AI клиент
+	
+⏳ Ожидает
+	
+Типизированный API клиент ai-api.ts для вызова генерации
+2.4 Inline AI меню
+	
+⏳ Ожидает
+	
+Всплывающее меню при выделении текста с действиями: Переписать, Расширить, Упростить
+2.5 Diff view
+	
+⏳ Ожидает
+	
+Визуальное сравнение оригинального текста и AI-предложения с кнопками Accept/Reject
+2.6 Интеграция AI действий
+	
+⏳ Ожидает
+	
+Связывание AIMenu + AIDiffView + API для полноценного AI-редактирования
+Цель Этапа 2: Пользователь может выделить текст, выбрать AI действие, увидеть предпросмотр изменений в diff view и принять/отклонить.
+🟠 Что планируется (Этап 3: Контекст и Story Bible)
+
+    Автоматическое извлечение сущностей (персонажи, локации) из текста
+    Панель Story Bible для управления контекстом
+    Умная подача контекста в промпты для консистентности повествования
+    Фоновый агент для обновления Story Bible при сохранении глав
+
+🔴 Что планируется (Этап 4: Экспорт)
+
+    Экспорт в PDF с форматированием (шрифты, отступы, оглавление)
+    Экспорт в EPUB/FB2 для читалок
+    Генерация иллюстраций (опционально)
+
+🎯 Ключевые архитектурные решения
+
+    Local First: Данные пользователя хранятся локально (backend как прокси к файловой системе)
+    AI Router: Абстракция над Ollama и OpenRouter для гибкого переключения между локальными и облачными моделями
+    Presets System: Жесткое разделение параметров генерации в зависимости от задачи (творчество vs анализ)
+    Inline AI: AI-действия не прерывают поток писателя (встроенные меню, diff view вместо чата)
+    Type Safety: Строгая типизация на frontend (TypeScript) и backend (Pydantic)
+
+📁 Структура проекта
+
+1
+2
+3
+4
+5
+6
+7
+8
+9
+10
+11
+12
+13
+14
+15
+16
+17
+18
+19
+
+🚀 Следующий шаг (завтра)
+Задача 2.1: Backend AI сервис
+
+    Модель: qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct (через OpenRouter)
+    Что сделать: Создать backend/services/llm_router.py с поддержкой Ollama и OpenRouter
+    Критерий успеха: Эндпоинт POST /api/ai/generate принимает промпт и возвращает сгенерированный текст
+
+💡 Важные заметки
+
+    Python 3.14 на сервере — используем пакеты без жестких версий в requirements.txt
+    Zed IDE вместо VS Code для экономии памяти (16 GB RAM)
+    Для разработки используем OpenRouter (Qwen 2.5 Coder), для тестирования функционала — локальную Ollama