HadTavern 0.01: Gemini/Claude fixes; UI _origId reuse; docs; .bat open

docs/VARIABLES.md

@@ -1,95 +1,148 @@
-# Переменные и макросы AgentUI
+# Переменные и макросы НадTavern
 
-Этот файл — простая шпаргалка по переменным/макросам, которые можно использовать в шаблонах узла ProviderCall и в Prompt Blocks.
+Краткая, человеко‑понятная шпаргалка по тому, какие переменные и макросы доступны в шаблонах (в том числе в Prompt Blocks), как они устроены и как их правильно использовать. Док ниже соответствует текущему коду.
 
-Правила ввода:
-- Квадратные макросы [[...]] — простая подстановка. Хорошо подходят для строк и для URL/заголовков.
-- Фигурные {{ ... }} — «джинджа‑лайт»: умеют фильтр |default(...), корректно вставляют объекты и массивы внутрь JSON без лишних кавычек.
-- Любые значения, вставляемые в JSON через макросы, приводятся к корректному JSON когда это возможно.
+Реализация формирует единый «контекст» переменных для всех нод пайплайна, дополняет его выходами уже выполненных нод, а узел ProviderCall добавляет свои служебные структуры для удобной сборки промпта.
 
-Служебные файлы/строки реализации:
-- Рендеринг и макросы: [render_template_simple()](agentui/pipeline/executor.py:125)
-- Провайдерный узел с формированием PROMPT: [ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:565)
+Ссылки на код:
+- Формирование контекста запроса: [build_macro_context()](agentui/api/server.py:142)
+- Исполнитель пайплайна и снапшот OUT: [PipelineExecutor.run()](agentui/pipeline/executor.py:136)
+- Узел провайдера (Prompt Blocks → provider payload): [ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:650)
+- Шаблоны/макросы ([[...]] и {{ ... }}): [render_template_simple()](agentui/pipeline/templating.py:187)
+- Короткая форма [[OUTx]] (извлечение текста): [_best_text_from_outputs()](agentui/pipeline/templating.py:124)
+- Прямой форвард запросов: [RawForwardNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:833)
 
 ---
 
-## Общие переменные контекста
+## 1) Общие переменные контекста (для всех нод)
 
-- [[model]] — активная модель (строка)
-- [[vendor_format]] — openai | gemini | claude | unknown
-- [[system]] — системный текст, если был во входящем запросе
-- [[params.temperature]], [[params.max_tokens]], [[params.top_p]], [[params.stop]]
-- [[chat.last_user]] — последнее user‑сообщение
-- [[chat.messages]] — массив унифицированных сообщений
-- [[incoming.path]] — путь входящего HTTP‑запроса
-- [[incoming.query]] — строка query (?a=1&b=2)
-- [[incoming.query_params]] — объект query, например {"key":"..."}
-- [[incoming.headers]] — заголовки входящего запроса
-- [[incoming.json]] — JSON‑тело входящего запроса клиента
-- [[incoming.api_keys.authorization]] — значение Authorization (если есть)
-- [[incoming.api_keys.key]] — значение ?key=... в URL (удобно для Gemini)
-- [[incoming.api_keys.secret]] — запасной слот
+Эти переменные доступны в шаблонах любой ноды. Они добавляются на стороне сервера при обработке входящего HTTP‑запроса.
 
-Те же поля доступны через {{ ... }}: например {{ params.temperature|default(0.7) }}, {{ incoming.json }} и т.д.
+- model — строка с именем модели.  
+  Пример: "gpt-4o-mini"
+- vendor_format — вендор/протокол запроса: "openai" | "gemini" | "claude" | "unknown"
+- system — «системный» текст, если он был во входящем запросе; иначе пустая строка.
+
+- params — стандартные параметры генерации (можно использовать как дефолты)
+  - params.temperature — число с плавающей точкой (по умолчанию 0.7)
+  - params.max_tokens — целое или null
+  - params.top_p — число (по умолчанию 1.0)
+  - params.stop — массив строк или null
+
+- chat — сведения о чате во входящем запросе
+  - chat.last_user — последнее сообщение пользователя (строка)
+  - chat.messages — массив сообщений в унифицированной форме:
+    - role — "system" | "user" | "assistant" | "tool"
+    - content — содержимое (обычно строка)
+    - name — опционально, строка
+    - tool_call_id — опционально
+
+- incoming — детали ВХОДЯЩЕГО HTTP‑запроса
+  - incoming.method — метод ("POST" и т.п.)
+  - incoming.url — полный URL (в query ключи маскируются для логов)
+  - incoming.path — путь (например, /v1/chat/completions)
+  - incoming.query — строка query без вопросительного знака
+  - incoming.query_params — объект со всеми query‑параметрами
+  - incoming.headers — объект всех заголовков запроса
+  - incoming.json — сырой JSON тела запроса, как прислал клиент
+  - incoming.api_keys — удобные «срезы» ключей
+    - incoming.api_keys.authorization — значение из заголовка Authorization (если есть)
+    - incoming.api_keys.key — значение из query (?key=...) — удобно для Gemini
+
+Пример использования в шаблоне:
+- [[VAR:incoming.api_keys.key]] — возьмёт ключ из строки запроса (?key=...).
+- [[VAR:incoming.headers.x-api-key]] — возьмёт ключ из заголовка x-api-key (типично для Anthropic).
+- {{ params.temperature|default(0.7) }} — безопасно подставит число, если не задано во входящих данных.
 
 ---
 
-## Макросы OUT (выходы нод)
+## 2) Выходы нод (OUT) и ссылки на них
 
-Доступ к выходам нод возможен в двух формах:
+Во время исполнения пайплайна результаты предыдущих нод собираются в снапшот OUT и доступны при рендере шаблонов следующих нод:
 
-### 1) Короткая форма (best‑effort текст)
-- [[OUT1]] — «текст» из ноды n1
-- [[OUT2]] — из ноды n2 и т.д.
+- OUT — словарь выходов нод, ключи — id нод в пайплайне (например, "n1", "n2").
+  - OUT.n1, OUT.n2, ... — объект результата соответствующей ноды.
 
-Что делает «best‑effort текст»:
-- Если нода вернула response_text или text — берётся он
-- Если нода вернула объект провайдера:
-  - OpenAI: choices[0].message.content
-  - Gemini: candidates[0].content.parts[0].text
-  - Claude: content[].text (склейка)
-- Если ничего из выше не подошло — выполняется глубокий поиск текстовых полей ("text"/"content")
+Формы доступа:
+- Полная форма: [[OUT:n1.result.choices.0.message.content]]  
+  (или фигурными скобками: {{ OUT.n1.result.choices.0.message.content }})
+- Короткая форма «просто текст»: [[OUT1]], [[OUT2]], ...  
+  Это эвристика: берётся самое вероятное «текстовое» поле из результата (см. [_best_text_from_outputs()](agentui/pipeline/templating.py:121)).
 
-Реализация: [_best_text_from_outputs()](agentui/pipeline/executor.py:45) и подстановка коротких OUT: [render_template_simple()](agentui/pipeline/executor.py:155)
+Что возвращают встроенные ноды:
+- ProviderCall:
+  - OUT.nX.result — сырой JSON ответа провайдера
+  - OUT.nX.response_text — уже извлечённый «лучший текст» (строка)
+- RawForward:
+  - OUT.nX.result — JSON, как пришёл от апстрима (или {"error": "...", "text": "..."} при не‑JSON ответе)
 
-### 2) Полная форма (точный путь)
-- [[OUT:n1.result]] — целиком результат ноды n1
-- [[OUT:n1.result.candidates.0.content.parts.0.text]] — конкретный путь
-- Эквивалент через фигурные скобки: {{ OUT.n1.result.candidates.0.content.parts.0.text }}
-
-Совет: используйте короткий [[OUTx]] если нужно «просто текст». Используйте полную форму, если нужен конкретный фрагмент/массив.
+Подсказка по короткой форме [[OUTx]]:
+- OpenAI: вернёт choices[0].message.content
+- Gemini: вернёт candidates[0].content.parts[0].text
+- Claude: склеит content[].text
+- Если явных полей нет — выполнит «глубокий поиск» по ключам "text"/"content"
 
 ---
 
-## Единый фрагмент [[PROMPT]]
+## 3) Макросы подстановки и синтаксис
 
-[[PROMPT]] — это уже собранный JSON‑фрагмент из ваших Prompt Blocks. Он зависит от выбранного провайдера ноды:
-- OpenAI → "messages": [...]
-- Gemini → "contents": [...], "systemInstruction": {...}
-- Claude → "system": "...", "messages": [...]
+В шаблонах доступны обе формы подстановки:
 
-Как использовать внутри JSON‑шаблона:
+1) Квадратные скобки [[ ... ]] — простая подстановка
+- [[VAR:путь]] — взять значение из контекста по точечному пути  
+  Пример: [[VAR:incoming.json.max_tokens]]
+- [[OUT:путь]] — взять значение из OUT (см. раздел выше)  
+  Пример: [[OUT:n1.result.choices.0.message.content]]
+- [[OUT1]] / [[OUT2]] — короткая форма «просто текст»
+- [[PROMPT]] — специальный JSON‑фрагмент из Prompt Blocks (см. ниже)
 
-{
-  "model": "{{ model }}",
-  [[PROMPT]],
-  "temperature": {{ params.temperature|default(0.7) }}
-}
-
-Вы также можете использовать сырьевые структуры:
-- {{ pm.messages }}
-- {{ pm.contents }}
-- {{ pm.systemInstruction }}
-- {{ pm.system_text }}
-
-Но рекомендуемый путь — [[PROMPT]]: меньше шансов сломать JSON.
+2) Фигурные скобки {{ ... }} — «джинджа‑лайт»
+- {{ путь }} — взять значение по пути из контекста (или из OUT.* если начать с OUT.)  
+  Пример: {{ OUT.n1.result }}
+- Фильтр по умолчанию: {{ что-то|default(значение) }}  
+  Примеры:
+  - {{ params.temperature|default(0.7) }}
+  - {{ incoming.json.stop|default([]) }}
+  - {{ anthropic_version|default('2023-06-01') }} — см. «Опциональные поля» ниже
+- Фигурные скобки удобны там, где нужно вставить внутрь JSON не строку, а ЧИСЛО/ОБЪЕКТ/МАССИВ без кавычек и/или задать дефолт.
 
 ---
 
-## Примеры по провайдерам
+## 4) ProviderCall: Prompt Blocks, pm.* и [[PROMPT]]
 
-### OpenAI (/v1/chat/completions)
+Узел ProviderCall собирает ваши Prompt Blocks (блоки вида: роль/текст/вкл‑выкл/порядок) в стандартные «сообщения» и превращает их в структуру для конкретного провайдера.
 
+Внутри шаблонов этого узла доступны:
+- pm — «сырьевые» структуры из Prompt Blocks
+  - Для OpenAI:
+    - pm.messages — массив { role, content, name? }
+    - pm.system_text — один большой текст из всех system‑блоков
+  - Для Gemini:
+    - pm.contents — массив { role: "user"|"model", parts: [{text}] }
+    - pm.systemInstruction — объект вида { parts: [{text}] } или пустой {}
+    - pm.system_text — строка
+  - Для Claude:
+    - pm.system_text — строка
+    - pm.system — то же самое (удобно подставлять в поле "system")
+    - pm.messages — массив { role: "user"|"assistant", content: [{type:"text", text:"..."}] }
+
+- [[PROMPT]] — готовый JSON‑фрагмент на основе pm, безопасный для вставки внутрь шаблона:
+  - OpenAI → подставит: "messages": [...]
+  - Gemini → подставит: "contents": [...], "systemInstruction": {...}
+  - Claude → подставит: "system": "...", "messages": [...]
+
+Зачем это нужно?
+- Чтобы 1) удобно собирать промпт из визуальных блоков, 2) не «сломать» JSON руками.  
+  Вы можете вручную использовать {{ pm.* }}, но [[PROMPT]] — рекомендуемый и самый безопасный вариант.
+
+---
+
+## 5) Частые сценарии и примеры
+
+Примеры ниже можно вклеивать в поле «template» ноды ProviderCall. Они уже используют [[PROMPT]] и аккуратные дефолты.
+
+OpenAI (POST /v1/chat/completions):
+```
 {
   "model": "{{ model }}",
   [[PROMPT]],
@@ -98,9 +151,10 @@
   "max_tokens": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},
   "stop": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }}
 }
+```
 
-### Gemini (/v1beta/models/{model}:generateContent?key=...)
-
+Gemini (POST /v1beta/models/{model}:generateContent):
+```
 {
   "model": "{{ model }}",
   [[PROMPT]],
@@ -112,71 +166,163 @@
     "stopSequences": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }}
   }
 }
+```
+Подсказка: ключ Gemini удобно брать из строки запроса:  
+в endpoint используйте …?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]
 
-### Claude (/v1/messages)
-
+Claude (POST /v1/messages):
+```
 {
   "model": "{{ model }}",
   [[PROMPT]],
   "temperature": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},
   "top_p": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},
-  "max_tokens": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }}
+  "max_tokens": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},
+  "system": {{ pm.system|default("") }}
 }
+```
+Подсказка: ключ Anthropic обычно передают в заголовке x-api-key.  
+В UI‑пресете это поле уже есть в headers.
+
+RawForward (прямой форвард входящего запроса):
+- Поля конфигурации base_url, override_path, extra_headers проходят через те же макросы, поэтому можно подставлять динамику:
+  - base_url: https://generativelanguage.googleapis.com
+  - override_path: [[VAR:incoming.path]] (или задать свой)
+  - extra_headers (JSON): `{"X-Trace":"req-{{ incoming.query_params.session|default('no-session') }}"}`
 
 ---
 
-## Частые кейсы
+## 6) Опциональные/редкие поля, о которых стоит знать
 
-1) Взять текст пользователя из входящего запроса и передать в Prompt Blocks
-- Gemini: [[VAR:incoming.json.contents.0.parts.0.text]]
-- OpenAI: [[VAR:incoming.json.messages.0.content]]
-- Claude: [[VAR:incoming.json.messages.0.content.0.text]]
+- anthropic_version — используется как HTTP‑заголовок для Claude ("anthropic-version"). В тело запроса не вставляется.
+  Если нужен дефолт, задавайте его в headers (например, в конфиге ноды/шаблоне заголовков). В шаблонах тела используйте [[PROMPT]]/pm.* без anthropic_version.
 
-2) Переписать ответ предыдущей ноды «как текст»
-- [[OUT1]] — если предыдущая нода имеет id n1
-
-3) Добавить ключ Gemini из query в endpoint
-- /v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]
+- stream — в MVP стриминг отключён, сервер принудительно не стримит ответ.  
+  В шаблонах можно встретить поля stream, но по умолчанию они не включены.
 
 ---
 
-## Почему местами нужны {{ ... }}
+## 7) Когда использовать [[...]] и когда {{ ... }}
 
-Внутри JSON нам важно вставлять объекты/массивы без кавычек и иметь дефолты:
-- {{ pm.contents }} — вставит массив как массив
-- {{ params.temperature|default(0.7) }} — если нет значения, подставится 0.7
+- Внутрь JSON как ОБЪЕКТ/МАССИВ/ЧИСЛО: используйте {{ ... }}  
+  (фигурные скобки вставляют «как есть», без кавычек, и умеют |default(...))
+- Для строк/URL/заголовков/простых значений: можно использовать [[...]]  
+  (квадратные скобки удобны и короче писать)
 
-Квадратные [[...]] хорошо подходят для строк/простых значений и для URL/заголовков.
+Примеры:
+- {{ pm.contents }} — вставит массив как настоящий массив (без кавычек)
+- {{ params.temperature|default(0.7) }} — безопасный дефолт для числа
+- [[VAR:incoming.api_keys.authorization]] — быстро подставить строку Authorization
 
 ---
 
-## Отладка
+## 8) Отладка и рекомендации
 
-- Проверьте лог DEBUG в консоли: ProviderCallNode показывает провайдера, URL и первые 400 символов тела запроса.
+- ProviderCall печатает в консоль DEBUG сведения: выбранный провайдер, конечный URL, первые символы тела запроса — удобно для проверки корректности шаблона.
 - Если «ничего не подставилось»:
-  - убедитесь, что не подаёте входной payload в ProviderCall (иначе шаблон игнорируется);
-  - проверьте валидность JSON после подстановок;
-  - проверьте, что макрос написан корректно (OUT против OUTn).
+  1) Проверьте, что вы НЕ передаёте сырое входное тело напрямую в ProviderCall (узел строит тело из шаблона и Prompt Blocks).
+  2) Убедитесь, что итоговый JSON валиден (закрывающие скобки, запятые).
+  3) Проверьте точность путей в макросах (OUT vs OUTx, правильные id нод n1/n2/...).
+- Для ссылок на выходы предыдущих нод используйте [[OUT1]] как «просто текст», либо полные пути [[OUT:n1...]] для точного фрагмента.
 
 ---
 
-## Мини‑FAQ
+## 9) Быстрая памятка по ключам доступа
 
-В: Почему [[OUT1]] пустой?
-О: Возможно, нода n1 не вернула текстового поля, и глубокий поиск не нашёл текста. Уточните путь через полную форму [[OUT:n1....]].
-
-В: Можно ли получить весь «сырой» ответ?
-О: [[OUT:n1.result]] — вернёт весь JSON результата ноды n1.
-
-В: Почему фигурные скобки иногда обязательны?
-О: Они умеют |default(...) и корректно вставляют объекты/массивы внутрь JSON.
+- Gemini: [[VAR:incoming.api_keys.key]] — рекомендовано; ключ приходит в query (?key=...).
+- OpenAI: [[VAR:incoming.headers.authorization]] (или [[VAR:incoming.api_keys.authorization]]) — стандартный Bearer‑токен.
+- Anthropic: [[VAR:incoming.headers.x-api-key]] — ключ в заголовке.
 
 ---
 
-## Ссылки на реализацию
+## 10) Ссылки на реализацию (для интересующихся деталями)
 
-- Макросы/рендер: [render_template_simple()](agentui/pipeline/executor.py:125)
-- Единый [[PROMPT]]: [ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:604)
-- Короткий [[OUTx]] и извлечение текста: [render_template_simple()](agentui/pipeline/executor.py:155), [_best_text_from_outputs()](agentui/pipeline/executor.py:45)
+- Контекст (переменные): [build_macro_context()](agentui/api/server.py:142)
+- Исполнение пайплайна, зависимости, снапшоты OUT: [PipelineExecutor.run()](agentui/pipeline/executor.py:136)
+- Узел провайдера (Prompt Blocks → провайдер): [ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:650)
+- PM‑структуры для шаблонов: [ProviderCallNode._blocks_struct_for_template()](agentui/pipeline/executor.py:592)
+- Подстановка [[PROMPT]], макросы, дефолты: [render_template_simple()](agentui/pipeline/templating.py:187)
+- Короткая форма [[OUTx]] и поиск «лучшего текста»: [_best_text_from_outputs()](agentui/pipeline/templating.py:124)
+- Прямой форвард входящего запроса: [RawForwardNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:833)
+- Детекция вендора по входному payload: [detect_vendor()](agentui/common/vendors.py:8)
 
-Удачного редактирования!
+Удачного редактирования!
+---
+## Пользовательские переменные (SetVars) — «для людей»
+
+Задача: в начале пайплайна положить свои значения и потом использовать их в шаблонах одной строкой — например [[MY_KEY]] или {{ MAX_TOKENS }}.
+
+Где это в UI
+- В левой панели добавьте ноду SetVars и откройте её в инспекторе.
+- Жмите «Добавить переменную», у каждой переменной есть три поля:
+  - name — имя переменной (латинские буквы/цифры/подчёркивание, не с цифры): MY_KEY, REGION, MAX_TOKENS
+  - mode — режим обработки значения:
+    - string — строка, в которой работают макросы ([[...]] и {{ ... }})
+    - expr — «мини‑формула» без макросов (подробнее ниже)
+  - value — собственно значение
+
+Как потом вставлять переменные
+- Для строк (URL/заголовки/текст) — квадратные скобки: [[MY_KEY]]
+- Для чисел/массивов/объектов — фигурные скобки: {{ MAX_TOKENS }}, {{ GEN_CFG }}
+
+Примеры «как надо»
+- Переменная-строка (mode=string):
+  - name: AUTH
+  - value: "Bearer [[VAR:incoming.headers.authorization]]"
+  - Использование в заголовке: "Authorization": "[[AUTH]]"
+- Переменная-число (mode=expr):
+  - name: MAX_TOKENS
+  - value: 128 + 64
+  - Использование в JSON: "max_tokens": {{ MAX_TOKENS }}
+- Переменная-объект (mode=expr):
+  - name: GEN_CFG
+  - value: {"temperature": 0.3, "topP": 0.9, "safe": true}
+  - Использование: "generationConfig": {{ GEN_CFG }}
+
+Важно про два режима
+- string — это «шаблон». Внутри работают все макросы ([[VAR:...]], [[OUT:...]], [[PROMPT]], {{ ... }}). Значение прогоняется через рендер [render_template_simple()](agentui/pipeline/templating.py:184).
+- expr — это «мини‑формула». Внутри НЕТ макросов и НЕТ доступа к контексту; только литералы и операции (см. ниже). Вычисляет значение безопасно — без eval, на белом списке AST (реализация: [SetVarsNode._safe_eval_expr()](agentui/pipeline/executor.py:291)).
+
+Что умеет expr (мини‑формулы)
+- Числа и арифметика: 128 + 64, (5 * 60) + 30, 42 % 2, -5, 23 // 10
+- Строки: "eu" + "-central" → "eu-central" (строки склеиваем знаком +)
+- Булева логика: (2 < 3) and (10 % 2 == 0), 1 < 2 < 5
+- Коллекции: ["fast", "safe"], {"temperature": 0.3, "topP": 0.9, "safe": true}
+- JSON‑литералы: true/false/null, объекты и массивы — если выражение является чистым JSON, оно разбирается напрямую (без макросов), т.е. true→True, null→None и т.п.
+- Запрещено: функции (кроме специально разрешённых ниже), доступ к переменным/контексту, атрибуты/индексация/условные выражения.
+
+Рандом в expr
+- В expr доступны три простые функции случайности:
+  - rand() → число с плавающей точкой в диапазоне [0, 1)
+  - randint(a, b) → целое число от a до b включительно
+  - choice(list) → случайный элемент из списка/кортежа
+- Примеры:
+  - name: RAND_F, mode: expr, value: rand()
+    - "temperature": {{ RAND_F }}
+  - name: DICE, mode: expr, value: randint(1, 6)
+    - "dice_roll": {{ DICE }}
+  - name: PICK_MODEL, mode: expr, value: choice(["gpt-4o-mini", "gpt-4o", "o3-mini"])
+    - "model": "[[PICK_MODEL]]"
+- Зерна/seed нет — каждый запуск выдаёт новое значение.
+
+«Почему в expr нельзя подставлять переменные/макросы?»
+- Для безопасности и предсказуемости: expr — это закрытый мини‑язык без окружения.
+- Если нужно использовать другие переменные/макросы — делайте это в режиме string (там всё рендерится шаблонизатором).
+- Технические детали: защита реализована в [SetVarsNode._safe_eval_expr()](agentui/pipeline/executor.py:291), а вставка string‑значений — через [render_template_simple()](agentui/pipeline/templating.py:184).
+
+Как это работает внутри (если интересно)
+- SetVars исполняется как обычная нода пайплайна и отдаёт {"vars": {...}}.
+- Исполнитель добавляет эти значения в контекст для последующих нод как context.vars (см. [PipelineExecutor.run()](agentui/pipeline/executor.py:131)).
+- При рендере шаблонов:
+  - [[NAME]] и {{ NAME }} подставляются с приоритетом из пользовательских переменных (см. обработку в [render_template_simple()](agentui/pipeline/templating.py:184)).
+- Сам SetVars считает переменные в порядке списка и возвращает их одним пакетом (внутри одной ноды значения не зависят друг от друга).
+
+Частые вопросы
+- «Хочу собрать строку с частями из внешнего запроса»: делайте mode=string и пишите: "Bearer [[VAR:incoming.headers.authorization]]".
+- «Хочу массив случайных чисел»: mode=expr → [rand(), rand(), rand()], а в JSON: "numbers": {{ MY_LIST }}
+- «Почему мои значения не сохраняются?» — нажмите «Сохранить параметры» в инспекторе ноды, затем «Сохранить пайплайн» в шапке. UI синхронизирует данные в node.data и сохраняет в pipeline.json (см. [static/editor.html](static/editor.html)).
+
+Ссылки на реализацию (для любопытных)
+- Нода переменных: [SetVarsNode](agentui/pipeline/executor.py:264), [SetVarsNode._safe_eval_expr()](agentui/pipeline/executor.py:291), [SetVarsNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:354)
+- Исполнитель/контекст vars: [PipelineExecutor.run()](agentui/pipeline/executor.py:131)
+- Шаблоны и макросы (включая «голые» [[NAME]]/{{ NAME }}): [render_template_simple()](agentui/pipeline/templating.py:184)