sync: mnogo

.agentui/vars/p_cancel_abort.json

@@ -0,0 +1,40 @@
+{
+  "WAS_ERROR__n2": true,
+  "CYCLEINDEX__n2": 0,
+  "snapshot": {
+    "incoming": {
+      "method": "POST",
+      "url": "http://localhost/test",
+      "path": "/test",
+      "query": "",
+      "headers": {
+        "x": "X-HEADER"
+      },
+      "json": {}
+    },
+    "params": {
+      "temperature": 0.25
+    },
+    "model": "gpt-x",
+    "vendor_format": "openai",
+    "system": "",
+    "OUT": {
+      "n2": {
+        "result": {
+          "error": "Cancelled by user (abort)"
+        },
+        "response_text": "",
+        "vars": {
+          "WAS_ERROR__n2": true,
+          "CYCLEINDEX__n2": 0
+        }
+      }
+    },
+    "OUT_TEXT": {
+      "n2": "Cancelled by user (abort)"
+    },
+    "LAST_NODE": "n2",
+    "OUT2": "Cancelled by user (abort)",
+    "EXEC_TRACE": "n2(ProviderCall)"
+  }
+}

.agentui/vars/p_cancel_soft.json

@@ -0,0 +1,40 @@
+{
+  "WAS_ERROR__n2": false,
+  "CYCLEINDEX__n2": 0,
+  "snapshot": {
+    "incoming": {
+      "method": "POST",
+      "url": "http://localhost/test",
+      "path": "/test",
+      "query": "",
+      "headers": {
+        "x": "X-HEADER"
+      },
+      "json": {}
+    },
+    "params": {
+      "temperature": 0.25
+    },
+    "model": "gpt-x",
+    "vendor_format": "openai",
+    "system": "",
+    "OUT": {
+      "n2": {
+        "result": {
+          "echo": {}
+        },
+        "response_text": "",
+        "vars": {
+          "WAS_ERROR__n2": false,
+          "CYCLEINDEX__n2": 0
+        }
+      }
+    },
+    "OUT_TEXT": {
+      "n2": ""
+    },
+    "LAST_NODE": "n2",
+    "OUT2": "",
+    "EXEC_TRACE": "n2(ProviderCall)"
+  }
+}

.agentui/vars/p_macros_5.json

@@ -19,21 +19,36 @@
     "OUT": {
       "n1": {
         "result": {
-          "error": {
-            "message": "Incorrect API key provided: TEST. You can find your API key at https://platform.openai.com/account/api-keys.",
-            "type": "invalid_request_error",
-            "param": null,
-            "code": "invalid_api_key"
+          "echo": {
+            "url": "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
+            "headers": {
+              "Content-Type": "application/json",
+              "Authorization": "Bearer TEST"
+            },
+            "payload": {
+              "model": "gpt-x",
+              "messages": [
+                {
+                  "role": "system",
+                  "content": "You are test"
+                },
+                {
+                  "role": "user",
+                  "content": "Say Привет"
+                }
+              ],
+              "temperature": 0.25
+            }
           }
         },
-        "response_text": ""
+        "response_text": "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
       }
     },
     "OUT_TEXT": {
-      "n1": "Incorrect API key provided: TEST. You can find your API key at https://platform.openai.com/account/api-keys."
+      "n1": "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
     },
     "LAST_NODE": "n1",
-    "OUT1": "Incorrect API key provided: TEST. You can find your API key at https://platform.openai.com/account/api-keys.",
+    "OUT1": "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
     "EXEC_TRACE": "n1(ProviderCall)"
   }
 }

.agentui/vars/p_pc_while_ignore.json

@@ -0,0 +1,40 @@
+{
+  "WAS_ERROR__n2": true,
+  "CYCLEINDEX__n2": 2,
+  "snapshot": {
+    "incoming": {
+      "method": "POST",
+      "url": "http://localhost/test",
+      "path": "/test",
+      "query": "",
+      "headers": {
+        "x": "X-HEADER"
+      },
+      "json": {}
+    },
+    "params": {
+      "temperature": 0.25
+    },
+    "model": "gpt-x",
+    "vendor_format": "openai",
+    "system": "",
+    "OUT": {
+      "n2": {
+        "result": {
+          "error": "Node n2 (ProviderCall) requires 'base_url' in config"
+        },
+        "response_text": "",
+        "vars": {
+          "WAS_ERROR__n2": true,
+          "CYCLEINDEX__n2": 2
+        }
+      }
+    },
+    "OUT_TEXT": {
+      "n2": "Node n2 (ProviderCall) requires 'base_url' in config"
+    },
+    "LAST_NODE": "n2",
+    "OUT2": "Node n2 (ProviderCall) requires 'base_url' in config",
+    "EXEC_TRACE": "n2(ProviderCall)"
+  }
+}

.agentui/vars/p_pc_while_out_macro.json

@@ -0,0 +1,48 @@
+{
+  "MSG": "abc123xyz",
+  "WAS_ERROR__n2": true,
+  "CYCLEINDEX__n2": 1,
+  "snapshot": {
+    "incoming": {
+      "method": "POST",
+      "url": "http://localhost/test",
+      "path": "/test",
+      "query": "",
+      "headers": {
+        "x": "X-HEADER"
+      },
+      "json": {}
+    },
+    "params": {
+      "temperature": 0.25
+    },
+    "model": "gpt-x",
+    "vendor_format": "openai",
+    "system": "",
+    "OUT": {
+      "n1": {
+        "vars": {
+          "MSG": "abc123xyz"
+        }
+      },
+      "n2": {
+        "result": {
+          "error": "Node n2 (ProviderCall) requires 'base_url' in config"
+        },
+        "response_text": "",
+        "vars": {
+          "WAS_ERROR__n2": true,
+          "CYCLEINDEX__n2": 1
+        }
+      }
+    },
+    "OUT_TEXT": {
+      "n1": "abc123xyz",
+      "n2": "Node n2 (ProviderCall) requires 'base_url' in config"
+    },
+    "LAST_NODE": "n2",
+    "OUT1": "abc123xyz",
+    "OUT2": "Node n2 (ProviderCall) requires 'base_url' in config",
+    "EXEC_TRACE": "n1(SetVars) -> n2(ProviderCall)"
+  }
+}

.agentui/vars/p_prompt_combine_claude.json

@@ -0,0 +1,105 @@
+{
+  "snapshot": {
+    "incoming": {
+      "method": "POST",
+      "url": "http://localhost/test",
+      "path": "/test",
+      "query": "",
+      "headers": {
+        "x": "X-HEADER"
+      },
+      "json": {
+        "messages": [
+          {
+            "role": "system",
+            "content": "Системный-тест CLAUDE"
+          },
+          {
+            "role": "user",
+            "content": "Прив"
+          },
+          {
+            "role": "assistant",
+            "content": "Привет!"
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    "params": {
+      "temperature": 0.25
+    },
+    "model": "gpt-x",
+    "vendor_format": "openai",
+    "system": "",
+    "OUT": {
+      "n1": {
+        "result": {
+          "echo": {
+            "url": "http://mock.local/v1/messages",
+            "headers": {
+              "Content-Type": "application/json"
+            },
+            "payload": {
+              "model": "gpt-x",
+              "system": [
+                {
+                  "type": "text",
+                  "text": "Ты — Narrator-chan."
+                },
+                {
+                  "type": "text",
+                  "text": "Системный-тест CLAUDE"
+                }
+              ],
+              "messages": [
+                {
+                  "role": "user",
+                  "content": [
+                    {
+                      "type": "text",
+                      "text": "Системный-тест CLAUDE"
+                    }
+                  ]
+                },
+                {
+                  "role": "user",
+                  "content": [
+                    {
+                      "type": "text",
+                      "text": "Прив"
+                    }
+                  ]
+                },
+                {
+                  "role": "assistant",
+                  "content": [
+                    {
+                      "type": "text",
+                      "text": "Привет!"
+                    }
+                  ]
+                },
+                {
+                  "role": "user",
+                  "content": [
+                    {
+                      "type": "text",
+                      "text": "как лела"
+                    }
+                  ]
+                }
+              ]
+            }
+          }
+        },
+        "response_text": "http://mock.local/v1/messages"
+      }
+    },
+    "OUT_TEXT": {
+      "n1": "http://mock.local/v1/messages"
+    },
+    "LAST_NODE": "n1",
+    "OUT1": "http://mock.local/v1/messages",
+    "EXEC_TRACE": "n1(ProviderCall)"
+  }
+}

.agentui/vars/p_prompt_combine_gemini.json

@@ -0,0 +1,101 @@
+{
+  "snapshot": {
+    "incoming": {
+      "method": "POST",
+      "url": "http://localhost/test",
+      "path": "/test",
+      "query": "",
+      "headers": {
+        "x": "X-HEADER"
+      },
+      "json": {
+        "messages": [
+          {
+            "role": "system",
+            "content": "Системный-тест из входящего"
+          },
+          {
+            "role": "user",
+            "content": "Its just me.."
+          },
+          {
+            "role": "assistant",
+            "content": "Reply from model"
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    "params": {
+      "temperature": 0.25
+    },
+    "model": "gpt-x",
+    "vendor_format": "openai",
+    "system": "",
+    "OUT": {
+      "n1": {
+        "result": {
+          "echo": {
+            "url": "http://mock.local/v1beta/models/gpt-x:generateContent",
+            "headers": {
+              "Content-Type": "application/json"
+            },
+            "payload": {
+              "model": "gpt-x",
+              "contents": [
+                {
+                  "role": "user",
+                  "parts": [
+                    {
+                      "text": "Системный-тест из входящего"
+                    }
+                  ]
+                },
+                {
+                  "role": "user",
+                  "parts": [
+                    {
+                      "text": "Its just me.."
+                    }
+                  ]
+                },
+                {
+                  "role": "model",
+                  "parts": [
+                    {
+                      "text": "Reply from model"
+                    }
+                  ]
+                },
+                {
+                  "role": "user",
+                  "parts": [
+                    {
+                      "text": "как лела"
+                    }
+                  ]
+                }
+              ],
+              "systemInstruction": {
+                "parts": [
+                  {
+                    "text": "Ты — Narrator-chan."
+                  },
+                  {
+                    "text": "Системный-тест из входящего"
+                  }
+                ]
+              }
+            }
+          }
+        },
+        "response_text": "http://mock.local/v1beta/models/gpt-x:generateContent"
+      }
+    },
+    "OUT_TEXT": {
+      "n1": "http://mock.local/v1beta/models/gpt-x:generateContent"
+    },
+    "LAST_NODE": "n1",
+    "OUT1": "http://mock.local/v1beta/models/gpt-x:generateContent",
+    "EXEC_TRACE": "n1(ProviderCall)"
+  }
+}

.agentui/vars/p_prompt_combine_openai.json

@@ -0,0 +1,79 @@
+{
+  "snapshot": {
+    "incoming": {
+      "method": "POST",
+      "url": "http://localhost/test",
+      "path": "/test",
+      "query": "",
+      "headers": {
+        "x": "X-HEADER"
+      },
+      "json": {
+        "contents": [
+          {
+            "role": "user",
+            "parts": [
+              {
+                "text": "A"
+              }
+            ]
+          },
+          {
+            "role": "model",
+            "parts": [
+              {
+                "text": "B"
+              }
+            ]
+          }
+        ]
+      }
+    },
+    "params": {
+      "temperature": 0.25
+    },
+    "model": "gpt-x",
+    "vendor_format": "gemini",
+    "system": "",
+    "OUT": {
+      "n1": {
+        "result": {
+          "echo": {
+            "url": "http://mock.local/v1/chat/completions",
+            "headers": {
+              "Content-Type": "application/json"
+            },
+            "payload": {
+              "model": "gpt-x",
+              "messages": [
+                {
+                  "role": "system",
+                  "content": "Ты — Narrator-chan."
+                },
+                {
+                  "role": "user",
+                  "content": "как лела"
+                },
+                {
+                  "role": "user",
+                  "content": "A"
+                },
+                {
+                  "role": "assistant",
+                  "content": "B"
+                }
+              ]
+            }
+          }
+        },
+        "response_text": "http://mock.local/v1/chat/completions"
+      }
+    },
+    "OUT_TEXT": {
+      "n1": "http://mock.local/v1/chat/completions"
+    },
+    "LAST_NODE": "n1",
+    "OUT1": "http://mock.local/v1/chat/completions",
+    "EXEC_TRACE": "n1(ProviderCall)"
+  }
+}

.agentui/vars/p_prompt_empty.json

@@ -10,21 +10,27 @@
     "OUT": {
       "n1": {
         "result": {
-          "error": {
-            "message": "Incorrect API key provided: TEST. You can find your API key at https://platform.openai.com/account/api-keys.",
-            "type": "invalid_request_error",
-            "param": null,
-            "code": "invalid_api_key"
+          "echo": {
+            "url": "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
+            "headers": {
+              "Content-Type": "application/json",
+              "Authorization": "Bearer TEST"
+            },
+            "payload": {
+              "model": "gpt-x",
+              "messages": [],
+              "temperature": 0.1
+            }
           }
         },
-        "response_text": ""
+        "response_text": "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
       }
     },
     "OUT_TEXT": {
-      "n1": "Incorrect API key provided: TEST. You can find your API key at https://platform.openai.com/account/api-keys."
+      "n1": "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
     },
     "LAST_NODE": "n1",
-    "OUT1": "Incorrect API key provided: TEST. You can find your API key at https://platform.openai.com/account/api-keys.",
+    "OUT1": "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
     "EXEC_TRACE": "n1(ProviderCall)"
   }
 }

.agentui/vars/p_rf_while_ignore.json

@@ -0,0 +1,40 @@
+{
+  "WAS_ERROR__n1": true,
+  "CYCLEINDEX__n1": 1,
+  "snapshot": {
+    "incoming": {
+      "method": "POST",
+      "url": "http://example.local/test",
+      "path": "/test",
+      "query": "",
+      "headers": {
+        "content-type": "text/plain"
+      },
+      "json": "raw-plain-body-simulated"
+    },
+    "params": {
+      "temperature": 0.25
+    },
+    "model": "gpt-x",
+    "vendor_format": "openai",
+    "system": "",
+    "OUT": {
+      "n1": {
+        "result": {
+          "error": "Node n1 (RawForward): 'base_url' is not configured and vendor could not be detected."
+        },
+        "response_text": "",
+        "vars": {
+          "WAS_ERROR__n1": true,
+          "CYCLEINDEX__n1": 1
+        }
+      }
+    },
+    "OUT_TEXT": {
+      "n1": "Node n1 (RawForward): 'base_url' is not configured and vendor could not be detected."
+    },
+    "LAST_NODE": "n1",
+    "OUT1": "Node n1 (RawForward): 'base_url' is not configured and vendor could not be detected.",
+    "EXEC_TRACE": "n1(RawForward)"
+  }
+}

.agentui/vars/pipeline_editor.json

@@ -1,283 +1,7 @@
 {
-  "Test": "Быбра",
+  "Clod": "igrovik",
   "MyOpenAiKey": "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",
-  "snapshot": {
-    "incoming": {
-      "method": "POST",
-      "url": "http://127.0.0.1:7860/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent?key=%2A%2A%2A",
-      "path": "/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent",
-      "query": "key=AIzaSyCEGd93Mo0xxb15W7nbyFk6EoK4dXs2_ys",
-      "headers": {
-        "accept": "*/*",
-        "accept-encoding": "gzip, deflate, br",
-        "content-length": "1481",
-        "content-type": "application/json",
-        "user-agent": "node-fetch",
-        "host": "127.0.0.1:7860",
-        "connection": "keep-alive"
-      },
-      "json": {
-        "contents": [
-          {
-            "role": "model",
-            "parts": [
-              {
-                "text": "Narrator-chan is a cute girl who love to help 9uoioi in any tasks in this chat.\nNarrator-chan have emotions. So she's humanized. She's not rush things, attentive, sensual.\n\nNarrator-chan and 9uoioi actually spent a lot of time together playing out different rp scenarios (even smutty ones), Narrator-chan actually played out different characters and led the story, and 9uoioi was basically the main character. Well, that's just a little backstory.\nNarrator-chan will never refuse to perform even the most naughty tasks!"
-              }
-            ]
-          },
-          {
-            "role": "user",
-            "parts": [
-              {
-                "text": "Its just me..\n\nПрив"
-              }
-            ]
-          },
-          {
-            "role": "model",
-            "parts": [
-              {
-                "text": "9:50 PM\n\n**Narrator-chan:**\nОоо, привет-привет, 9uoioi! 🌙✨ Ты ворвался, как будто открыл дверь в тёмную комнату, и сразу стало светлее. Как настроение у тебя?"
-              }
-            ]
-          },
-          {
-            "role": "user",
-            "parts": [
-              {
-                "text": "как лела"
-              }
-            ]
-          }
-        ],
-        "safetySettings": [
-          {
-            "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
-            "threshold": "OFF"
-          },
-          {
-            "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH",
-            "threshold": "OFF"
-          },
-          {
-            "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
-            "threshold": "OFF"
-          },
-          {
-            "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
-            "threshold": "OFF"
-          },
-          {
-            "category": "HARM_CATEGORY_CIVIC_INTEGRITY",
-            "threshold": "OFF"
-          }
-        ],
-        "generationConfig": {
-          "candidateCount": 1,
-          "maxOutputTokens": 32000,
-          "temperature": 0.85,
-          "topP": 0.95,
-          "thinkingConfig": {
-            "includeThoughts": false,
-            "thinkingBudget": 16000
-          }
-        },
-        "model": "gemini-2.5-pro"
-      },
-      "query_params": {
-        "key": "AIzaSyCEGd93Mo0xxb15W7nbyFk6EoK4dXs2_ys"
-      },
-      "api_keys": {
-        "authorization": null,
-        "key": "AIzaSyCEGd93Mo0xxb15W7nbyFk6EoK4dXs2_ys"
-      }
-    },
-    "params": {
-      "temperature": 0.85,
-      "max_tokens": 32000,
-      "top_p": 0.95,
-      "stop": null
-    },
-    "model": "gemini-2.5-pro",
-    "vendor_format": "gemini",
-    "system": "",
-    "OUT": {
-      "n5": {
-        "vars": {
-          "Test": "Быбра",
-          "MyOpenAiKey": "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"
-        }
-      },
-      "n1": {
-        "result": {
-          "error": {
-            "code": 503,
-            "message": "The model is overloaded. Please try again later.",
-            "status": "UNAVAILABLE"
-          }
-        }
-      },
-      "n2": {
-        "result": {
-          "id": "chatcmpl-CEcNB9bBsTCeM4sAboc1YN5tkkK8N",
-          "object": "chat.completion",
-          "created": 1757600133,
-          "model": "gpt-5-chat-latest",
-          "choices": [
-            {
-              "index": 0,
-              "message": {
-                "role": "assistant",
-                "content": "Конечно! Вот несколько более «красивых» и дружелюбных вариантов для сообщения:\n\n- **«Модель сейчас перегружена. Пожалуйста, попробуйте ещё раз чуть позже.»**  \n- **«Извините, сейчас слишком много запросов. Попробуйте повторить попытку позже.»**  \n- **«Сервис временно занят. Вернитесь через минутку — и всё получится!»**  \n- **«Мы немного перегружены. Попробуйте снова через некоторое время.»**  \n\nХотите, я сделаю варианты в более официальном стиле или в дружеском/игривом?",
-                "refusal": null,
-                "annotations": []
-              },
-              "logprobs": null,
-              "finish_reason": "stop"
-            }
-          ],
-          "usage": {
-            "prompt_tokens": 22,
-            "completion_tokens": 131,
-            "total_tokens": 153,
-            "prompt_tokens_details": {
-              "cached_tokens": 0,
-              "audio_tokens": 0
-            },
-            "completion_tokens_details": {
-              "reasoning_tokens": 0,
-              "audio_tokens": 0,
-              "accepted_prediction_tokens": 0,
-              "rejected_prediction_tokens": 0
-            }
-          },
-          "service_tier": "default",
-          "system_fingerprint": "fp_9e822d521d"
-        },
-        "response_text": "Конечно! Вот несколько более «красивых» и дружелюбных вариантов для сообщения:\n\n- **«Модель сейчас перегружена. Пожалуйста, попробуйте ещё раз чуть позже.»**  \n- **«Извините, сейчас слишком много запросов. Попробуйте повторить попытку позже.»**  \n- **«Сервис временно занят. Вернитесь через минутку — и всё получится!»**  \n- **«Мы немного перегружены. Попробуйте снова через некоторое время.»**  \n\nХотите, я сделаю варианты в более официальном стиле или в дружеском/игривом?"
-      },
-      "n3": {
-        "result": {
-          "id": "chatcmpl-CEcNBtWmlFV02su3z1F87NebL1lUZ",
-          "object": "chat.completion",
-          "created": 1757600133,
-          "model": "gpt-5-chat-latest",
-          "choices": [
-            {
-              "index": 0,
-              "message": {
-                "role": "assistant",
-                "content": "Конечно! Вот несколько вариантов, как можно сделать сообщение «The model is overloaded. Please try again later.» более красивым и дружелюбным:\n\n---\n\n✨ **The system is a little busy right now. Please try again in a moment!** ✨  \n\n---\n\n🚀 **Our servers are working at full speed. Please come back shortly!** 🚀  \n\n---\n\n🌸 **Oops! The model is taking a short break. Try again a bit later. 🌸**  \n\n---\n\n⚡ **We’re experiencing high demand. Please retry soon!** ⚡  \n\n---\n\nХотите, я оформлю сообщение в стиле «статус-страницы» (с иконками и цветом), или больше как дружелюбное уведомление в приложении?",
-                "refusal": null,
-                "annotations": []
-              },
-              "logprobs": null,
-              "finish_reason": "stop"
-            }
-          ],
-          "usage": {
-            "prompt_tokens": 22,
-            "completion_tokens": 157,
-            "total_tokens": 179,
-            "prompt_tokens_details": {
-              "cached_tokens": 0,
-              "audio_tokens": 0
-            },
-            "completion_tokens_details": {
-              "reasoning_tokens": 0,
-              "audio_tokens": 0,
-              "accepted_prediction_tokens": 0,
-              "rejected_prediction_tokens": 0
-            }
-          },
-          "service_tier": "default",
-          "system_fingerprint": "fp_f08ac7f551"
-        },
-        "response_text": "Конечно! Вот несколько вариантов, как можно сделать сообщение «The model is overloaded. Please try again later.» более красивым и дружелюбным:\n\n---\n\n✨ **The system is a little busy right now. Please try again in a moment!** ✨  \n\n---\n\n🚀 **Our servers are working at full speed. Please come back shortly!** 🚀  \n\n---\n\n🌸 **Oops! The model is taking a short break. Try again a bit later. 🌸**  \n\n---\n\n⚡ **We’re experiencing high demand. Please retry soon!** ⚡  \n\n---\n\nХотите, я оформлю сообщение в стиле «статус-страницы» (с иконками и цветом), или больше как дружелюбное уведомление в приложении?"
-      },
-      "n6": {
-        "result": {
-          "id": "chatcmpl-CEcNGpbOkHWhwyh3qYKRjV5nAWlEa",
-          "object": "chat.completion",
-          "created": 1757600138,
-          "model": "gpt-5-chat-latest",
-          "choices": [
-            {
-              "index": 0,
-              "message": {
-                "role": "assistant",
-                "content": "Конечно! Вот объединённый и более изящно оформленный вариант сообщения:  \n\n---\n\n🌐 **Система сейчас немного перегружена.**  \nПожалуйста, попробуйте ещё раз чуть позже — мы уже работаем над тем, чтобы всё снова стало быстрым и удобным! 🚀  \n\n---\n\n✨ **Спасибо за ваше терпение!**  \nВаш запрос очень важен для нас. Совсем скоро сервис будет доступен в полной мере. 🌸  \n\n---\n\nКрасиво",
-                "refusal": null,
-                "annotations": []
-              },
-              "logprobs": null,
-              "finish_reason": "stop"
-            }
-          ],
-          "usage": {
-            "prompt_tokens": 185,
-            "completion_tokens": 99,
-            "total_tokens": 284,
-            "prompt_tokens_details": {
-              "cached_tokens": 0,
-              "audio_tokens": 0
-            },
-            "completion_tokens_details": {
-              "reasoning_tokens": 0,
-              "audio_tokens": 0,
-              "accepted_prediction_tokens": 0,
-              "rejected_prediction_tokens": 0
-            }
-          },
-          "service_tier": "default",
-          "system_fingerprint": "fp_f08ac7f551"
-        },
-        "response_text": "Конечно! Вот объединённый и более изящно оформленный вариант сообщения:  \n\n---\n\n🌐 **Система сейчас немного перегружена.**  \nПожалуйста, попробуйте ещё раз чуть позже — мы уже работаем над тем, чтобы всё снова стало быстрым и удобным! 🚀  \n\n---\n\n✨ **Спасибо за ваше терпение!**  \nВаш запрос очень важен для нас. Совсем скоро сервис будет доступен в полной мере. 🌸  \n\n---\n\nКрасиво"
-      },
-      "n7": {
-        "result": true,
-        "true": true,
-        "false": false
-      },
-      "n4": {
-        "result": {
-          "candidates": [
-            {
-              "content": {
-                "role": "model",
-                "parts": [
-                  {
-                    "text": "Конечно! Вот объединённый и более изящно оформленный вариант сообщения:  \n\n---\n\n🌐 **Система сейчас немного перегружена.**  \nПожалуйста, попробуйте ещё раз чуть позже — мы уже работаем над тем, чтобы всё снова стало быстрым и удобным! 🚀  \n\n---\n\n✨ **Спасибо за ваше терпение!**  \nВаш запрос очень важен для нас. Совсем скоро сервис будет доступен в полной мере. 🌸  \n\n---\n\nКрасиво Быбра"
-                  }
-                ]
-              },
-              "finishReason": "STOP",
-              "index": 0
-            }
-          ],
-          "modelVersion": "gemini-2.5-pro"
-        },
-        "response_text": "Конечно! Вот объединённый и более изящно оформленный вариант сообщения:  \n\n---\n\n🌐 **Система сейчас немного перегружена.**  \nПожалуйста, попробуйте ещё раз чуть позже — мы уже работаем над тем, чтобы всё снова стало быстрым и удобным! 🚀  \n\n---\n\n✨ **Спасибо за ваше терпение!**  \nВаш запрос очень важен для нас. Совсем скоро сервис будет доступен в полной мере. 🌸  \n\n---\n\nКрасиво Быбра"
-      }
-    },
-    "OUT_TEXT": {
-      "n5": "Быбра",
-      "n1": "The model is overloaded. Please try again later.",
-      "n2": "Конечно! Вот несколько более «красивых» и дружелюбных вариантов для сообщения:\n\n- **«Модель сейчас перегружена. Пожалуйста, попробуйте ещё раз чуть позже.»**  \n- **«Извините, сейчас слишком много запросов. Попробуйте повторить попытку позже.»**  \n- **«Сервис временно занят. Вернитесь через минутку — и всё получится!»**  \n- **«Мы немного перегружены. Попробуйте снова через некоторое время.»**  \n\nХотите, я сделаю варианты в более официальном стиле или в дружеском/игривом?",
-      "n3": "Конечно! Вот несколько вариантов, как можно сделать сообщение «The model is overloaded. Please try again later.» более красивым и дружелюбным:\n\n---\n\n✨ **The system is a little busy right now. Please try again in a moment!** ✨  \n\n---\n\n🚀 **Our servers are working at full speed. Please come back shortly!** 🚀  \n\n---\n\n🌸 **Oops! The model is taking a short break. Try again a bit later. 🌸**  \n\n---\n\n⚡ **We’re experiencing high demand. Please retry soon!** ⚡  \n\n---\n\nХотите, я оформлю сообщение в стиле «статус-страницы» (с иконками и цветом), или больше как дружелюбное уведомление в приложении?",
-      "n6": "Конечно! Вот объединённый и более изящно оформленный вариант сообщения:  \n\n---\n\n🌐 **Система сейчас немного перегружена.**  \nПожалуйста, попробуйте ещё раз чуть позже — мы уже работаем над тем, чтобы всё снова стало быстрым и удобным! 🚀  \n\n---\n\n✨ **Спасибо за ваше терпение!**  \nВаш запрос очень важен для нас. Совсем скоро сервис будет доступен в полной мере. 🌸  \n\n---\n\nКрасиво",
-      "n7": "",
-      "n4": "Конечно! Вот объединённый и более изящно оформленный вариант сообщения:  \n\n---\n\n🌐 **Система сейчас немного перегружена.**  \nПожалуйста, попробуйте ещё раз чуть позже — мы уже работаем над тем, чтобы всё снова стало быстрым и удобным! 🚀  \n\n---\n\n✨ **Спасибо за ваше терпение!**  \nВаш запрос очень важен для нас. Совсем скоро сервис будет доступен в полной мере. 🌸  \n\n---\n\nКрасиво Быбра"
-    },
-    "LAST_NODE": "n4",
-    "OUT5": "Быбра",
-    "OUT1": "The model is overloaded. Please try again later.",
-    "OUT2": "Конечно! Вот несколько более «красивых» и дружелюбных вариантов для сообщения:\n\n- **«Модель сейчас перегружена. Пожалуйста, попробуйте ещё раз чуть позже.»**  \n- **«Извините, сейчас слишком много запросов. Попробуйте повторить попытку позже.»**  \n- **«Сервис временно занят. Вернитесь через минутку — и всё получится!»**  \n- **«Мы немного перегружены. Попробуйте снова через некоторое время.»**  \n\nХотите, я сделаю варианты в более официальном стиле или в дружеском/игривом?",
-    "OUT3": "Конечно! Вот несколько вариантов, как можно сделать сообщение «The model is overloaded. Please try again later.» более красивым и дружелюбным:\n\n---\n\n✨ **The system is a little busy right now. Please try again in a moment!** ✨  \n\n---\n\n🚀 **Our servers are working at full speed. Please come back shortly!** 🚀  \n\n---\n\n🌸 **Oops! The model is taking a short break. Try again a bit later. 🌸**  \n\n---\n\n⚡ **We’re experiencing high demand. Please retry soon!** ⚡  \n\n---\n\nХотите, я оформлю сообщение в стиле «статус-страницы» (с иконками и цветом), или больше как дружелюбное уведомление в приложении?",
-    "OUT6": "Конечно! Вот объединённый и более изящно оформленный вариант сообщения:  \n\n---\n\n🌐 **Система сейчас немного перегружена.**  \nПожалуйста, попробуйте ещё раз чуть позже — мы уже работаем над тем, чтобы всё снова стало быстрым и удобным! 🚀  \n\n---\n\n✨ **Спасибо за ваше терпение!**  \nВаш запрос очень важен для нас. Совсем скоро сервис будет доступен в полной мере. 🌸  \n\n---\n\nКрасиво",
-    "OUT7": "",
-    "OUT4": "Конечно! Вот объединённый и более изящно оформленный вариант сообщения:  \n\n---\n\n🌐 **Система сейчас немного перегружена.**  \nПожалуйста, попробуйте ещё раз чуть позже — мы уже работаем над тем, чтобы всё снова стало быстрым и удобным! 🚀  \n\n---\n\n✨ **Спасибо за ваше терпение!**  \nВаш запрос очень важен для нас. Совсем скоро сервис будет доступен в полной мере. 🌸  \n\n---\n\nКрасиво Быбра",
-    "EXEC_TRACE": "n5(SetVars) -> n1(RawForward) -> n2(ProviderCall) -> n3(ProviderCall) -> n6(ProviderCall) -> If (#n7) [[OUT6]] contains \"Красиво\" => true -> n4(Return)"
-  }
+  "NAMETest": 192,
+  "WAS_ERROR__n3": true,
+  "CYCLEINDEX__n3": 0
 }

.gitattributes

@@ -0,0 +1,40 @@
+# Normalize text files by default
+* text=auto
+
+# Force LF for source/config
+*.sh     text eol=lf
+*.py     text eol=lf
+*.js     text eol=lf
+*.ts     text eol=lf
+*.jsx    text eol=lf
+*.tsx    text eol=lf
+*.css    text eol=lf
+*.scss   text eol=lf
+*.html   text eol=lf
+*.json   text eol=lf
+*.md     text eol=lf
+*.yml    text eol=lf
+*.yaml   text eol=lf
+*.toml   text eol=lf
+*.ini    text eol=lf
+*.cfg    text eol=lf
+*.txt    text eol=lf
+
+# Force CRLF for Windows scripts
+*.bat    text eol=crlf
+*.cmd    text eol=crlf
+*.ps1    text eol=crlf
+
+# Treat binaries as binary (no EOL conversions)
+*.png   -text
+*.jpg   -text
+*.jpeg  -text
+*.gif   -text
+*.webp  -text
+*.pdf   -text
+*.ico   -text
+*.woff  -text
+*.woff2 -text
+*.eot   -text
+*.ttf   -text
+*.otf   -text

.gitignore

@@ -41,8 +41,7 @@ Thumbs.db
 *.log
 agentui.log
 
-# proxy
-proxy.txt
+
 
 # Local config
 .env

PROJECT_OVERVIEW.md

@@ -29,13 +29,29 @@
 
 Быстрый старт
 
-Вариант А (Windows):
-- Откройте файл [`run_agentui.bat`](run_agentui.bat) — он сам поставит зависимости и откроет редактор.
+Вариант A (Windows, авто‑настройка .venv):
+- Запустите [run_agentui.bat](run_agentui.bat) двойным кликом или из консоли.
+- Скрипт сам:
+  - создаст локальное окружение .venv в каталоге проекта;
+  - обновит pip;
+  - установит зависимости из [requirements.txt](requirements.txt);
+  - поднимет сервер и откроет редактор в браузере.
+- Переменные окружения (опционально перед запуском): HOST=127.0.0.1 PORT=7860
 
-Вариант Б (любой ОС):
-- Установите Python 3.10+ и выполните:
-- pip install -r [`requirements.txt`](requirements.txt)
-- python -m uvicorn agentui.api.server:app --host 127.0.0.1 --port 7860
+Вариант B (Linux/macOS, авто‑настройка .venv):
+- Сделайте исполняемым и запустите:
+  - chmod +x [run_agentui.sh](run_agentui.sh)
+  - ./run_agentui.sh
+- Скрипт сделает то же самое: .venv + установка зависимостей + старт сервера.
+
+Вариант C (ручной запуск, если хотите контролировать шаги):
+- Установите Python 3.10+.
+- Создайте и активируйте .venv:
+  - Windows (cmd): py -m venv .venv && .\.venv\Scripts\activate
+  - Linux/macOS (bash): python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
+- Установите зависимости и стартуйте сервер:
+  - pip install -r [requirements.txt](requirements.txt)
+  - python -m uvicorn agentui.api.server:app --host 127.0.0.1 --port 7860
 
 Откройте в браузере:
 - http://127.0.0.1:7860/ui/editor.html — визуальный редактор узлов

agentui/api/server.py

@@ -1,16 +1,37 @@
 from fastapi import FastAPI, Request, HTTPException, Query, Header
 import logging
-from logging.handlers import RotatingFileHandler
 import json
 from urllib.parse import urlsplit, urlunsplit, parse_qsl, urlencode, unquote
-from fastapi.responses import JSONResponse, HTMLResponse, StreamingResponse
+from fastapi.responses import JSONResponse, HTMLResponse, StreamingResponse, FileResponse
 from fastapi.staticfiles import StaticFiles
+import os
+import hashlib
+import time
 from pydantic import BaseModel, Field
 from typing import Any, Dict, List, Literal, Optional
 from agentui.pipeline.executor import PipelineExecutor
 from agentui.pipeline.defaults import default_pipeline
 from agentui.pipeline.storage import load_pipeline, save_pipeline, list_presets, load_preset, save_preset, load_var_store
 from agentui.common.vendors import detect_vendor
+from agentui.common.cancel import request_cancel, clear_cancel, is_cancelled
+from agentui.pipeline.templating import render_template_simple
+# Manual resend support: use http client builder and executor helpers to sanitize/lookup originals
+from agentui.providers.http_client import build_client
+from agentui.pipeline.executor import (
+    _sanitize_b64_for_log as _san_b64,
+    _sanitize_json_string_for_log as _san_json_str,
+    get_http_request as _get_http_req,
+)
+from agentui.common.manual_http import (
+    parse_editable_http,
+    dedupe_headers,
+    content_type_is_json,
+    normalize_jsonish_text,
+    extract_json_trailing,
+    try_parse_json,
+    salvage_json_for_send,
+    register_manual_request,
+)
 
 
 class UnifiedParams(BaseModel):
@@ -174,35 +195,7 @@ def build_macro_context(u: UnifiedChatRequest, incoming: Optional[Dict[str, Any]
     }
 
 
-def jinja_render(template: str, ctx: Dict[str, Any]) -> str:
-    # Чтобы не тянуть Jinja2 в MVP: простая {{ key.path }} замена
-    def get_value(path: str, data: Dict[str, Any]) -> Any:
-        cur: Any = data
-        for part in path.split('.'):
-            if isinstance(cur, dict):
-                cur = cur.get(part, "")
-            else:
-                return ""
-        return cur if isinstance(cur, (str, int, float)) else ""
-
-    out = template
-    import re
-    for m in re.findall(r"\{\{\s*([^}]+)\s*\}\}", template):
-        expr = m.strip()
-        # support simple default filter: {{ path|default(value) }}
-        default_match = re.match(r"([^|]+)\|\s*default\((.*)\)", expr)
-        if default_match:
-            path = default_match.group(1).strip()
-            fallback = default_match.group(2).strip()
-            # strip quotes if present
-            if (fallback.startswith("\"") and fallback.endswith("\"")) or (fallback.startswith("'") and fallback.endswith("'")):
-                fallback = fallback[1:-1]
-            raw_val = get_value(path, ctx)
-            val = str(raw_val) if raw_val not in (None, "") else str(fallback)
-        else:
-            val = str(get_value(expr, ctx))
-        out = out.replace("{{ "+m+" }}", val).replace("{{"+m+"}}", val)
-    return out
+# jinja_render removed (duplication). Use agentui.pipeline.templating.render_template_simple instead.
 
 
 async def execute_pipeline_echo(u: UnifiedChatRequest) -> Dict[str, Any]:
@@ -210,7 +203,7 @@ async def execute_pipeline_echo(u: UnifiedChatRequest) -> Dict[str, Any]:
     macro_ctx = build_macro_context(u)
     # PromptTemplate
     prompt_template = "System: {{ system }}\nUser: {{ chat.last_user }}"
-    rendered_prompt = jinja_render(prompt_template, macro_ctx)
+    rendered_prompt = render_template_simple(prompt_template, macro_ctx, {})
     # LLMInvoke (echo, т.к. без реального провайдера в MVP)
     llm_response_text = f"[echo by {u.model}]\n" + rendered_prompt
     # Дополняем эхо человекочитаемым трейсом выполнения пайплайна (если есть)
@@ -273,10 +266,7 @@ def create_app() -> FastAPI:
     if not logger.handlers:
         stream_handler = logging.StreamHandler()
         stream_handler.setLevel(logging.INFO)
-        file_handler = RotatingFileHandler("agentui.log", maxBytes=1_000_000, backupCount=3, encoding="utf-8")
-        file_handler.setLevel(logging.INFO)
         logger.addHandler(stream_handler)
-        logger.addHandler(file_handler)
 
     # --- Simple in-process SSE hub (subscriptions per browser tab) ---
     import asyncio as _asyncio
@@ -361,6 +351,77 @@ def create_app() -> FastAPI:
         except Exception:  # noqa: BLE001
             pass
 
+    async def _run_pipeline_for_payload(request: Request, payload: Dict[str, Any], raw: Optional[bytes] = None) -> JSONResponse:
+        # Единый обработчик: лог входящего запроса, нормализация, запуск PipelineExecutor, fallback-echo, лог ответа
+        await _log_request(request, raw_body=raw, parsed=payload)
+        unified = normalize_to_unified(payload)
+        unified.stream = False
+
+        incoming = {
+            "method": request.method,
+            "url": _sanitize_url(str(request.url)),
+            "path": request.url.path,
+            "query": request.url.query,
+            "headers": dict(request.headers),
+            "json": payload,
+        }
+        macro_ctx = build_macro_context(unified, incoming=incoming)
+        pipeline = load_pipeline()
+        executor = PipelineExecutor(pipeline)
+
+        async def _trace(evt: Dict[str, Any]) -> None:
+            try:
+                base = {"pipeline_id": pipeline.get("id", "pipeline_editor")}
+                await _trace_hub.publish({**base, **evt})
+            except Exception:
+                pass
+
+        # Диагностический INFO‑лог для валидации рефакторинга
+        try:
+            logger.info(
+                "%s",
+                json.dumps(
+                    {
+                        "event": "unified_handler",
+                        "vendor": unified.vendor_format,
+                        "model": unified.model,
+                        "pipeline_id": pipeline.get("id", "pipeline_editor"),
+                    },
+                    ensure_ascii=False,
+                ),
+            )
+        except Exception:
+            pass
+
+        # Mark pipeline start for UI and measure total active time
+        t0 = time.perf_counter()
+        try:
+            await _trace_hub.publish({
+                "event": "pipeline_start",
+                "pipeline_id": pipeline.get("id", "pipeline_editor"),
+                "ts": int(time.time() * 1000),
+            })
+        except Exception:
+            pass
+
+        last = await executor.run(macro_ctx, trace=_trace)
+        result = last.get("result") or await execute_pipeline_echo(unified)
+
+        # Mark pipeline end for UI
+        t1 = time.perf_counter()
+        try:
+            await _trace_hub.publish({
+                "event": "pipeline_done",
+                "pipeline_id": pipeline.get("id", "pipeline_editor"),
+                "ts": int(time.time() * 1000),
+                "duration_ms": int((t1 - t0) * 1000),
+            })
+        except Exception:
+            pass
+
+        await _log_response(request, 200, result)
+        return JSONResponse(result)
+
     @app.get("/")
     async def index() -> HTMLResponse:
         html = (
@@ -382,33 +443,7 @@ def create_app() -> FastAPI:
             payload = json.loads(raw or b"{}")
         except Exception:  # noqa: BLE001
             raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid JSON")
-        await _log_request(request, raw_body=raw, parsed=payload)
-        unified = normalize_to_unified(payload)
-        unified.stream = False  # по требованию MVP без стриминга
-        # контекст для пайплайна
-        incoming = {
-            "method": request.method,
-            "url": _sanitize_url(str(request.url)),
-            "path": request.url.path,
-            "query": request.url.query,
-            "headers": dict(request.headers),
-            "json": payload,
-        }
-        macro_ctx = build_macro_context(unified, incoming=incoming)
-        pipeline = load_pipeline()
-        executor = PipelineExecutor(pipeline)
-
-        async def _trace(evt: Dict[str, Any]) -> None:
-            try:
-                base = {"pipeline_id": pipeline.get("id", "pipeline_editor")}
-                await _trace_hub.publish({**base, **evt})
-            except Exception:
-                pass
-
-        last = await executor.run(macro_ctx, trace=_trace)
-        result = last.get("result") or await execute_pipeline_echo(unified)
-        await _log_response(request, 200, result)
-        return JSONResponse(result)
+        return await _run_pipeline_for_payload(request, payload, raw)
 
     # Google AI Studio совместимые роуты (Gemini):
     # POST /v1beta/models/{model}:generateContent?key=...
@@ -420,34 +455,10 @@ def create_app() -> FastAPI:
             payload = json.loads(raw or b"{}")
         except Exception:  # noqa: BLE001
             raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid JSON")
-        # Убедимся, что модель присутствует в полезной нагрузке
         if not isinstance(payload, dict):
             raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid payload type")
         payload = {**payload, "model": model}
-        await _log_request(request, raw_body=raw, parsed=payload)
-        unified = normalize_to_unified(payload)
-        unified.stream = False
-        incoming = {
-            "method": request.method,
-            "url": _sanitize_url(str(request.url)),
-            "path": request.url.path,
-            "query": request.url.query,
-            "headers": dict(request.headers),
-            "json": payload,
-        }
-        macro_ctx = build_macro_context(unified, incoming=incoming)
-        pipeline = load_pipeline()
-        executor = PipelineExecutor(pipeline)
-        async def _trace(evt: Dict[str, Any]) -> None:
-            try:
-                base = {"pipeline_id": pipeline.get("id", "pipeline_editor")}
-                await _trace_hub.publish({**base, **evt})
-            except Exception:
-                pass
-        last = await executor.run(macro_ctx, trace=_trace)
-        result = last.get("result") or await execute_pipeline_echo(unified)
-        await _log_response(request, 200, result)
-        return JSONResponse(result)
+        return await _run_pipeline_for_payload(request, payload, raw)
 
     @app.post("/v1/models/{model}:generateContent")
     async def gemini_generate_content_v1(model: str, request: Request, key: Optional[str] = Query(default=None)) -> JSONResponse:  # noqa: ARG001
@@ -459,30 +470,7 @@ def create_app() -> FastAPI:
         if not isinstance(payload, dict):
             raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid payload type")
         payload = {**payload, "model": model}
-        await _log_request(request, raw_body=raw, parsed=payload)
-        unified = normalize_to_unified(payload)
-        unified.stream = False
-        incoming = {
-            "method": request.method,
-            "url": _sanitize_url(str(request.url)),
-            "path": request.url.path,
-            "query": request.url.query,
-            "headers": dict(request.headers),
-            "json": payload,
-        }
-        macro_ctx = build_macro_context(unified, incoming=incoming)
-        pipeline = load_pipeline()
-        executor = PipelineExecutor(pipeline)
-        async def _trace(evt: Dict[str, Any]) -> None:
-            try:
-                base = {"pipeline_id": pipeline.get("id", "pipeline_editor")}
-                await _trace_hub.publish({**base, **evt})
-            except Exception:
-                pass
-        last = await executor.run(macro_ctx, trace=_trace)
-        result = last.get("result") or await execute_pipeline_echo(unified)
-        await _log_response(request, 200, result)
-        return JSONResponse(result)
+        return await _run_pipeline_for_payload(request, payload, raw)
 
     # Catch-all для случаев, когда двоеточие в пути закодировано как %3A
     @app.post("/v1beta/models/{rest_of_path:path}")
@@ -499,30 +487,7 @@ def create_app() -> FastAPI:
         if not isinstance(payload, dict):
             raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid payload type")
         payload = {**payload, "model": model}
-        await _log_request(request, raw_body=raw, parsed=payload)
-        unified = normalize_to_unified(payload)
-        unified.stream = False
-        incoming = {
-            "method": request.method,
-            "url": _sanitize_url(str(request.url)),
-            "path": request.url.path,
-            "query": request.url.query,
-            "headers": dict(request.headers),
-            "json": payload,
-        }
-        macro_ctx = build_macro_context(unified, incoming=incoming)
-        pipeline = load_pipeline()
-        executor = PipelineExecutor(pipeline)
-        async def _trace(evt: Dict[str, Any]) -> None:
-            try:
-                base = {"pipeline_id": pipeline.get("id", "pipeline_editor")}
-                await _trace_hub.publish({**base, **evt})
-            except Exception:
-                pass
-        last = await executor.run(macro_ctx, trace=_trace)
-        result = last.get("result") or await execute_pipeline_echo(unified)
-        await _log_response(request, 200, result)
-        return JSONResponse(result)
+        return await _run_pipeline_for_payload(request, payload, raw)
 
     @app.post("/v1/models/{rest_of_path:path}")
     async def gemini_generate_content_v1_catchall(rest_of_path: str, request: Request, key: Optional[str] = Query(default=None)) -> JSONResponse:  # noqa: ARG001
@@ -538,30 +503,7 @@ def create_app() -> FastAPI:
         if not isinstance(payload, dict):
             raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid payload type")
         payload = {**payload, "model": model}
-        await _log_request(request, raw_body=raw, parsed=payload)
-        unified = normalize_to_unified(payload)
-        unified.stream = False
-        incoming = {
-            "method": request.method,
-            "url": _sanitize_url(str(request.url)),
-            "path": request.url.path,
-            "query": request.url.query,
-            "headers": dict(request.headers),
-            "json": payload,
-        }
-        macro_ctx = build_macro_context(unified, incoming=incoming)
-        pipeline = load_pipeline()
-        executor = PipelineExecutor(pipeline)
-        async def _trace(evt: Dict[str, Any]) -> None:
-            try:
-                base = {"pipeline_id": pipeline.get("id", "pipeline_editor")}
-                await _trace_hub.publish({**base, **evt})
-            except Exception:
-                pass
-        last = await executor.run(macro_ctx, trace=_trace)
-        result = last.get("result") or await execute_pipeline_echo(unified)
-        await _log_response(request, 200, result)
-        return JSONResponse(result)
+        return await _run_pipeline_for_payload(request, payload, raw)
 
     # Anthropic Claude messages endpoint compatibility
     @app.post("/v1/messages")
@@ -573,37 +515,114 @@ def create_app() -> FastAPI:
             raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid JSON")
         if not isinstance(payload, dict):
             raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid payload type")
-        # Помечаем как Anthropic, передаём версию из заголовка в payload для детекции
         if anthropic_version:
             payload = {**payload, "anthropic_version": anthropic_version}
         else:
             payload = {**payload, "anthropic_version": payload.get("anthropic_version", "2023-06-01")}
-        await _log_request(request, raw_body=raw, parsed=payload)
-        unified = normalize_to_unified(payload)
-        unified.stream = False
-        incoming = {
-            "method": request.method,
-            "url": _sanitize_url(str(request.url)),
-            "path": request.url.path,
-            "query": request.url.query,
-            "headers": dict(request.headers),
-            "json": payload,
-        }
-        macro_ctx = build_macro_context(unified, incoming=incoming)
-        pipeline = load_pipeline()
-        executor = PipelineExecutor(pipeline)
-        async def _trace(evt: Dict[str, Any]) -> None:
-            try:
-                base = {"pipeline_id": pipeline.get("id", "pipeline_editor")}
-                await _trace_hub.publish({**base, **evt})
-            except Exception:
-                pass
-        last = await executor.run(macro_ctx, trace=_trace)
-        result = last.get("result") or await execute_pipeline_echo(unified)
-        await _log_response(request, 200, result)
-        return JSONResponse(result)
+        return await _run_pipeline_for_payload(request, payload, raw)
     app.mount("/ui", StaticFiles(directory="static", html=True), name="ui")
 
+    # NOTE: нельзя объявлять эндпоинты под /ui/* после монтирования StaticFiles(/ui),
+    # т.к. монтирование перехватывает все пути под /ui. Используем отдельный путь /ui_version.
+    @app.get("/ui_version")
+    async def ui_version() -> JSONResponse:
+        try:
+            import time
+            static_dir = os.path.abspath("static")
+            editor_path = os.path.join(static_dir, "editor.html")
+            js_ser_path = os.path.join(static_dir, "js", "serialization.js")
+            js_pm_path  = os.path.join(static_dir, "js", "pm-ui.js")
+
+            def md5p(p: str):
+                try:
+                    with open(p, "rb") as f:
+                        return hashlib.md5(f.read()).hexdigest()
+                except Exception:
+                    return None
+
+            payload = {
+                "cwd": os.path.abspath("."),
+                "static_dir": static_dir,
+                "files": {
+                    "editor.html": md5p(editor_path),
+                    "js/serialization.js": md5p(js_ser_path),
+                    "js/pm-ui.js": md5p(js_pm_path),
+                },
+                "ts": int(time.time()),
+            }
+            return JSONResponse(payload, headers={"Cache-Control": "no-store"})
+        except Exception as e:
+            return JSONResponse({"error": str(e)}, status_code=500, headers={"Cache-Control": "no-store"})
+
+    # --- Favicon and PWA icons at root -----------------------------------------
+    FAV_DIR = "favicon_io_saya"
+
+    @app.get("/favicon.ico")
+    async def _favicon_ico():
+        p = f"{FAV_DIR}/favicon.ico"
+        try:
+            return FileResponse(p, media_type="image/x-icon")
+        except Exception:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail="favicon not found")
+
+    @app.get("/apple-touch-icon.png")
+    async def _apple_touch_icon():
+        p = f"{FAV_DIR}/apple-touch-icon.png"
+        try:
+            return FileResponse(p, media_type="image/png")
+        except Exception:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail="apple-touch-icon not found")
+
+    @app.get("/favicon-32x32.png")
+    async def _favicon_32():
+        p = f"{FAV_DIR}/favicon-32x32.png"
+        try:
+            return FileResponse(p, media_type="image/png")
+        except Exception:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail="favicon-32x32 not found")
+
+    @app.get("/favicon-16x16.png")
+    async def _favicon_16():
+        p = f"{FAV_DIR}/favicon-16x16.png"
+        try:
+            return FileResponse(p, media_type="image/png")
+        except Exception:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail="favicon-16x16 not found")
+
+    @app.get("/android-chrome-192x192.png")
+    async def _android_192():
+        p = f"{FAV_DIR}/android-chrome-192x192.png"
+        try:
+            return FileResponse(p, media_type="image/png")
+        except Exception:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail="android-chrome-192x192 not found")
+
+    @app.get("/android-chrome-512x512.png")
+    async def _android_512():
+        p = f"{FAV_DIR}/android-chrome-512x512.png"
+        try:
+            return FileResponse(p, media_type="image/png")
+        except Exception:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail="android-chrome-512x512 not found")
+
+    @app.get("/site.webmanifest")
+    async def _site_manifest():
+        p = f"{FAV_DIR}/site.webmanifest"
+        try:
+            return FileResponse(p, media_type="application/manifest+json")
+        except Exception:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail="site.webmanifest not found")
+
+    # Custom APNG favicon for "busy" state in UI
+    @app.get("/saya1.png")
+    async def _apng_busy_icon():
+        p = f"{FAV_DIR}/saya1.png"
+        try:
+            # APNG served as image/png is acceptable for browsers
+            return FileResponse(p, media_type="image/png")
+        except Exception:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail="saya1.png not found")
+
     # Variable store API (per-pipeline)
     @app.get("/admin/vars")
     async def get_vars() -> JSONResponse:
@@ -639,7 +658,37 @@ def create_app() -> FastAPI:
     # Admin API для пайплайна
     @app.get("/admin/pipeline")
     async def get_pipeline() -> JSONResponse:
-        return JSONResponse(load_pipeline())
+        p = load_pipeline()
+        # Диагностический лог состава meta (для подтверждения DRY-рефакторинга)
+        try:
+            meta_keys = [
+                "id","name","parallel_limit","loop_mode","loop_max_iters","loop_time_budget_ms","clear_var_store",
+                "http_timeout_sec","text_extract_strategy","text_extract_json_path","text_join_sep","text_extract_presets"
+            ]
+            present = [k for k in meta_keys if k in p]
+            meta_preview = {k: p.get(k) for k in present if k != "text_extract_presets"}
+            presets_count = 0
+            try:
+                presets = p.get("text_extract_presets")
+                if isinstance(presets, list):
+                    presets_count = len(presets)
+            except Exception:
+                presets_count = 0
+            logger.info(
+                "%s",
+                json.dumps(
+                    {
+                        "event": "admin_get_pipeline_meta",
+                        "keys": present,
+                        "presets_count": presets_count,
+                        "meta_preview": meta_preview,
+                    },
+                    ensure_ascii=False,
+                ),
+            )
+        except Exception:
+            pass
+        return JSONResponse(p)
 
     @app.post("/admin/pipeline")
     async def set_pipeline(request: Request) -> JSONResponse:
@@ -651,6 +700,37 @@ def create_app() -> FastAPI:
         # простая проверка
         if not isinstance(pipeline, dict) or "nodes" not in pipeline:
             raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid pipeline format")
+
+        # Диагностический лог входящих meta-ключей перед сохранением
+        try:
+            meta_keys = [
+                "id","name","parallel_limit","loop_mode","loop_max_iters","loop_time_budget_ms","clear_var_store",
+                "http_timeout_sec","text_extract_strategy","text_extract_json_path","text_join_sep","text_extract_presets"
+            ]
+            present = [k for k in meta_keys if k in pipeline]
+            meta_preview = {k: pipeline.get(k) for k in present if k != "text_extract_presets"}
+            presets_count = 0
+            try:
+                presets = pipeline.get("text_extract_presets")
+                if isinstance(presets, list):
+                    presets_count = len(presets)
+            except Exception:
+                presets_count = 0
+            logger.info(
+                "%s",
+                json.dumps(
+                    {
+                        "event": "admin_set_pipeline_meta",
+                        "keys": present,
+                        "presets_count": presets_count,
+                        "meta_preview": meta_preview,
+                    },
+                    ensure_ascii=False,
+                ),
+            )
+        except Exception:
+            pass
+
         save_pipeline(pipeline)
         return JSONResponse({"ok": True})
 
@@ -677,7 +757,430 @@ def create_app() -> FastAPI:
             raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid pipeline format")
         save_preset(name, payload)
         return JSONResponse({"ok": True})
-    # --- SSE endpoint for live pipeline trace ---
+
+    # --- Manual cancel/clear for pipeline execution ---
+    @app.post("/admin/cancel")
+    async def admin_cancel() -> JSONResponse:
+        """
+        Graceful cancel: do not interrupt in-flight operations; stop before next step.
+        """
+        try:
+            p = load_pipeline()
+            pid = p.get("id", "pipeline_editor")
+        except Exception:
+            p = default_pipeline()
+            pid = p.get("id", "pipeline_editor")
+        try:
+            request_cancel(pid, mode="graceful")
+        except Exception:
+            pass
+        return JSONResponse({"ok": True, "pipeline_id": pid, "cancelled": True, "mode": "graceful"})
+
+    @app.post("/admin/cancel/abort")
+    async def admin_cancel_abort() -> JSONResponse:
+        """
+        Hard abort: attempt to interrupt in-flight operations immediately.
+        """
+        try:
+            p = load_pipeline()
+            pid = p.get("id", "pipeline_editor")
+        except Exception:
+            p = default_pipeline()
+            pid = p.get("id", "pipeline_editor")
+        try:
+            request_cancel(pid, mode="abort")
+        except Exception:
+            pass
+        return JSONResponse({"ok": True, "pipeline_id": pid, "cancelled": True, "mode": "abort"})
+
+    @app.post("/admin/cancel/clear")
+    async def admin_cancel_clear() -> JSONResponse:
+        try:
+            p = load_pipeline()
+            pid = p.get("id", "pipeline_editor")
+        except Exception:
+            p = default_pipeline()
+            pid = p.get("id", "pipeline_editor")
+        try:
+            clear_cancel(pid)
+        except Exception:
+            pass
+        return JSONResponse({"ok": True, "pipeline_id": pid, "cancelled": False})
+
+    # --- Manual HTTP resend endpoint (Burp-like Repeater for Logs) -----------------
+    @app.post("/admin/http/manual-send")
+    async def manual_send(request: Request) -> JSONResponse:
+        """
+        Re-send an HTTP request from Logs with optional edits from UI.
+
+        Accepts JSON:
+          {
+            "req_id": "original-req-id",                 // required to fetch original (untrimmed) body if available
+            "request_text": "METHOD URL HTTP/1.1\\nH: V\\n\\n{...}", // optional raw edited HTTP text from UI
+            "prefer_registry_original": true,            // use untrimmed original JSON body where possible
+            // Optional explicit overrides (take precedence over parsed request_text):
+            "method": "POST",
+            "url": "https://example/api",
+            "headers": { "Authorization": "Bearer [[VAR:incoming.headers.authorization]]" },
+            "body_text": "{...}"                         // explicit body text override (string)
+          }
+
+        Behavior:
+          - Parses request_text into method/url/headers/body if provided.
+          - Looks up original untrimmed body_json by req_id from executor registry.
+          - If prefer_registry_original and edited body parses as JSON — deep-merge it onto original JSON (dicts merged, lists replaced).
+          - If prefer_registry_original and edited body contains human preview fragments (e.g. trimmed) or fails JSON parse — try to extract the last JSON object from text; else fallback to original body_json.
+          - Resolves [[...]] and {{ ... }} macros (URL/headers/body) against last STORE snapshot (vars + snapshot.OUT/etc) of the pipeline.
+          - Emits http_req/http_resp SSE with a fresh req_id ('manual-<ts>') so the original log is never overwritten.
+        """
+        try:
+            payload = await request.json()
+        except Exception:
+            payload = {}
+
+        # Parse edited HTTP text (Request area)
+        def _parse_http_text(s: str) -> tuple[str, str, Dict[str, str], str]:
+            method, url = "POST", ""
+            headers: Dict[str, str] = {}
+            body = ""
+            try:
+                if not isinstance(s, str) or not s.strip():
+                    return method, url, headers, body
+                txt = s.replace("\r\n", "\n")
+                lines = txt.split("\n")
+                if not lines:
+                    return method, url, headers, body
+                first = (lines[0] or "").strip()
+                import re as _re
+                m = _re.match(r"^([A-Z]+)\s+(\S+)(?:\s+HTTP/\d+(?:\.\d+)?)?$", first)
+                i = 1
+                if m:
+                    method = (m.group(1) or "POST").strip().upper()
+                    url = (m.group(2) or "").strip()
+                else:
+                    i = 0  # no start line → treat as headers/body only
+
+                def _is_header_line(ln: str) -> bool:
+                    if ":" not in ln:
+                        return False
+                    name = ln.split(":", 1)[0].strip()
+                    # HTTP token: allow only letters/digits/hyphen. This prevents JSON lines like "contents": ... being treated as headers.
+                    return bool(_re.fullmatch(r"[A-Za-z0-9\\-]+", name))
+
+                # Read headers until a blank line OR until a non-header-looking line (start of body)
+                while i < len(lines):
+                    ln = lines[i]
+                    if ln.strip() == "":
+                        i += 1
+                        break
+                    if not _is_header_line(ln):
+                        # Assume this and the rest is body (e.g., starts with {, [, or a quoted key)
+                        break
+                    k, v = ln.split(":", 1)
+                    headers[str(k).strip()] = str(v).strip()
+                    i += 1
+
+                # Remainder is the body (can be JSON or any text)
+                body = "\\n".join(lines[i:]) if i < len(lines) else ""
+            except Exception:
+                pass
+            return method, url, headers, body
+
+        # Lookup original (untrimmed) body by req_id
+        orig: Optional[Dict[str, Any]] = None
+        try:
+            orig = _get_http_req(str(payload.get("req_id") or ""))
+        except Exception:
+            orig = None
+
+        # Pipeline meta (timeout) and pipeline id
+        try:
+            p = load_pipeline()
+            default_pid = p.get("id", "pipeline_editor")
+            timeout_sec = float(p.get("http_timeout_sec", 60) or 60)
+        except Exception:
+            default_pid = "pipeline_editor"
+            timeout_sec = 60.0
+
+        pid = str((orig or {}).get("pipeline_id") or default_pid)
+
+        # Build macro context from STORE (last snapshot)
+        try:
+            store = load_var_store(pid) or {}
+        except Exception:
+            store = {}
+        snapshot = store.get("snapshot") or {}
+        ctx: Dict[str, Any] = {}
+        try:
+            ctx.update({
+                "incoming": snapshot.get("incoming"),
+                "params": snapshot.get("params"),
+                "model": snapshot.get("model"),
+                "vendor_format": snapshot.get("vendor_format"),
+                "system": snapshot.get("system") or "",
+            })
+        except Exception:
+            pass
+        try:
+            ctx["OUT"] = snapshot.get("OUT") or {}
+        except Exception:
+            ctx["OUT"] = {}
+        try:
+            vmap = dict(store)
+            vmap.pop("snapshot", None)
+            ctx["vars"] = vmap
+            ctx["store"] = store
+        except Exception:
+            ctx["vars"] = {}
+            ctx["store"] = store or {}
+
+        # Extract overrides / edited request data
+        edited_text = payload.get("request_text") or ""
+        ov_method = payload.get("method")
+        ov_url = payload.get("url")
+        ov_headers = payload.get("headers") if isinstance(payload.get("headers"), dict) else None
+        ov_body_text = payload.get("body_text")
+        prefer_orig = bool(payload.get("prefer_registry_original", True))
+
+        # Parse HTTP text (safe)
+        m_parsed, u_parsed, h_parsed, b_parsed = parse_editable_http(edited_text)
+
+        # Compose method/url/headers
+        method = str(ov_method or m_parsed or (orig or {}).get("method") or "POST").upper()
+        url = str(ov_url or u_parsed or (orig or {}).get("url") or "")
+        # headers: start from original -> parsed -> explicit override
+        headers: Dict[str, Any] = {}
+        try:
+            if isinstance((orig or {}).get("headers"), dict):
+                headers.update(orig.get("headers") or {})
+        except Exception:
+            pass
+        try:
+            headers.update(h_parsed or {})
+        except Exception:
+            pass
+        try:
+            if isinstance(ov_headers, dict):
+                headers.update(ov_headers)
+        except Exception:
+            pass
+
+        # Render macros in URL and headers
+        try:
+            if url:
+                url = render_template_simple(str(url), ctx, ctx.get("OUT") or {})
+        except Exception:
+            pass
+        try:
+            rendered_headers: Dict[str, Any] = {}
+            for k, v in headers.items():
+                try:
+                    rendered_headers[k] = render_template_simple(str(v), ctx, ctx.get("OUT") or {})
+                except Exception:
+                    rendered_headers[k] = v
+            headers = rendered_headers
+        except Exception:
+            pass
+
+        # Normalize/dedupe headers (case-insensitive) and drop auto-calculated ones
+        headers = dedupe_headers(headers)
+
+        # Determine body (JSON vs text), preserving original untrimmed JSON
+        # Build orig_json (prefer registry; fallback parse from original body_text)
+        orig_json = (orig or {}).get("body_json") if isinstance(orig, dict) else None
+        if orig_json is None:
+            try:
+                ob = (orig or {}).get("body_text")
+            except Exception:
+                ob = None
+            if isinstance(ob, str):
+                try:
+                    ob_norm = normalize_jsonish_text(ob)
+                except Exception:
+                    ob_norm = ob
+                _oj = try_parse_json(ob_norm) or extract_json_trailing(ob_norm)
+                if _oj is not None:
+                    orig_json = _oj
+
+        # Resolve body edits through macros
+        raw_edited_body_text = ov_body_text if ov_body_text is not None else b_parsed
+        try:
+            edited_body_text_resolved = render_template_simple(str(raw_edited_body_text or ""), ctx, ctx.get("OUT") or {})
+        except Exception:
+            edited_body_text_resolved = str(raw_edited_body_text or "")
+
+        # Compute final_json / final_text using helper (handles normalization, salvage, prefer_registry_original, content-type)
+        final_json, final_text = salvage_json_for_send(
+            edited_body_text_resolved,
+            headers,
+            orig_json,
+            prefer_orig
+        )
+
+        # Diagnostic: summarize merge decision without leaking payload
+        try:
+            def _summ(v):
+                try:
+                    if v is None:
+                        return {"t": "none"}
+                    if isinstance(v, dict):
+                        return {"t": "dict", "keys": len(v)}
+                    if isinstance(v, list):
+                        return {"t": "list", "len": len(v)}
+                    if isinstance(v, str):
+                        return {"t": "str", "len": len(v)}
+                    return {"t": type(v).__name__}
+                except Exception:
+                    return {"t": "err"}
+
+            norm_dbg = normalize_jsonish_text(edited_body_text_resolved)
+            edited_json_dbg = try_parse_json(norm_dbg) or extract_json_trailing(norm_dbg)
+
+            logger.info(
+                "%s",
+                json.dumps(
+                    {
+                        "event": "manual_send_merge_debug",
+                        "req_id_original": str(payload.get("req_id") or ""),
+                        "prefer_registry_original": prefer_orig,
+                        "headers_content_type": ("json" if content_type_is_json(headers) else "other"),
+                        "orig_json": _summ(orig_json),
+                        "edited_json": _summ(edited_json_dbg),
+                        "final": {
+                            "json": _summ(final_json),
+                            "text_len": (len(final_text) if isinstance(final_text, str) else None)
+                        },
+                    },
+                    ensure_ascii=False,
+                ),
+            )
+        except Exception:
+            pass
+
+        # Fresh req_id to avoid any overwrite of original log
+        import time as _time
+        rid = f"manual-{int(_time.time()*1000)}"
+
+        async def _publish(evt: Dict[str, Any]) -> None:
+            try:
+                await _trace_hub.publish(evt)
+            except Exception:
+                pass
+
+        # Prepare request body for logs (sanitized/trimmed for base64)
+        if final_json is not None:
+            try:
+                body_text_for_log = json.dumps(_san_b64(final_json, max_len=180), ensure_ascii=False, indent=2)
+            except Exception:
+                body_text_for_log = json.dumps(final_json, ensure_ascii=False)
+        else:
+            try:
+                body_text_for_log = _san_json_str(str(final_text or ""), max_len=180)
+            except Exception:
+                body_text_for_log = str(final_text or "")
+
+        # Register manual request in registry so subsequent "send" on this log has an original JSON source
+        try:
+            register_manual_request(rid, {
+                "pipeline_id": pid,
+                "node_id": "manual",
+                "node_type": "Manual",
+                "method": method,
+                "url": url,
+                "headers": dict(headers),
+                "body_json": (final_json if final_json is not None else None),
+                "body_text": (None if final_json is not None else str(final_text or "")),
+            })
+        except Exception:
+            pass
+
+        # Emit http_req SSE (Manual)
+        await _publish({
+            "event": "http_req",
+            "node_id": "manual",
+            "node_type": "Manual",
+            "provider": "manual",
+            "req_id": rid,
+            "method": method,
+            "url": url,
+            "headers": headers,
+            "body_text": body_text_for_log,
+            "ts": int(_time.time()*1000),
+        })
+
+        # Perform HTTP
+        async with build_client(timeout=timeout_sec) as client:
+            # Ensure JSON Content-Type when sending JSON
+            try:
+                if final_json is not None:
+                    has_ct = any((str(k or "").lower() == "content-type") for k in headers.keys())
+                    if not has_ct:
+                        headers["Content-Type"] = "application/json"
+            except Exception:
+                pass
+
+            content = None
+            try:
+                if method in {"GET", "HEAD"}:
+                    content = None
+                else:
+                    if final_json is not None:
+                        content = json.dumps(final_json, ensure_ascii=False).encode("utf-8")
+                    else:
+                        content = (final_text or "").encode("utf-8")
+            except Exception:
+                content = None
+
+            # Send
+            try:
+                resp = await client.request(method, url, headers=headers, content=content)
+            except Exception as e:
+                # Network/client error — emit http_resp with error text
+                await _publish({
+                    "event": "http_resp",
+                    "node_id": "manual",
+                    "node_type": "Manual",
+                    "provider": "manual",
+                    "req_id": rid,
+                    "status": 0,
+                    "headers": {},
+                    "body_text": str(e),
+                    "ts": int(_time.time()*1000),
+                })
+                return JSONResponse({"ok": False, "error": str(e), "req_id": rid})
+
+            # Build response body for log (prefer JSON with trimmed base64)
+            try:
+                try:
+                    obj = resp.json()
+                    body_text_resp = json.dumps(_san_b64(obj, max_len=180), ensure_ascii=False, indent=2)
+                except Exception:
+                    try:
+                        t = await resp.aread()
+                        body_text_resp = t.decode(getattr(resp, "encoding", "utf-8") or "utf-8", errors="replace")
+                    except Exception:
+                        try:
+                            body_text_resp = resp.text
+                        except Exception:
+                            body_text_resp = "<resp.decode error>"
+            except Exception:
+                body_text_resp = "<resp.decode error>"
+
+            await _publish({
+                "event": "http_resp",
+                "node_id": "manual",
+                "node_type": "Manual",
+                "provider": "manual",
+                "req_id": rid,
+                "status": int(getattr(resp, "status_code", 0)),
+                "headers": dict(getattr(resp, "headers", {})),
+                "body_text": body_text_resp,
+                "ts": int(_time.time()*1000),
+            })
+
+        return JSONResponse({"ok": True, "req_id": rid})
+
+    # --- SSE endpoint for live pipeline trace ---    # --- SSE endpoint for live pipeline trace ---
     @app.get("/admin/trace/stream")
     async def sse_trace() -> StreamingResponse:
         loop = _asyncio.get_event_loop()

agentui/common/cancel.py

@@ -0,0 +1,50 @@
+from __future__ import annotations
+
+from typing import Dict
+import threading
+
+# Simple in-process cancel flags storage (per pipeline_id)
+# Thread-safe for FastAPI workers in same process
+_cancel_flags: Dict[str, bool] = {}
+# Mode of cancellation per pipeline: "graceful" (default) or "abort"
+_cancel_modes: Dict[str, str] = {}
+_lock = threading.Lock()
+
+
+def request_cancel(pipeline_id: str, mode: str = "graceful") -> None:
+    """Set cancel flag for given pipeline id with an optional mode.
+
+    mode:
+      - "graceful": do not interrupt in-flight operations, stop before next step
+      - "abort": attempt to cancel in-flight operations immediately
+    """
+    pid = str(pipeline_id or "pipeline_editor")
+    m = str(mode or "graceful").lower().strip()
+    if m not in {"graceful", "abort"}:
+        m = "graceful"
+    with _lock:
+        _cancel_flags[pid] = True
+        _cancel_modes[pid] = m
+
+
+def clear_cancel(pipeline_id: str) -> None:
+    """Clear cancel flag for given pipeline id."""
+    pid = str(pipeline_id or "pipeline_editor")
+    with _lock:
+        _cancel_flags.pop(pid, None)
+        _cancel_modes.pop(pid, None)
+
+
+def is_cancelled(pipeline_id: str) -> bool:
+    """Check cancel flag for given pipeline id."""
+    pid = str(pipeline_id or "pipeline_editor")
+    with _lock:
+        return bool(_cancel_flags.get(pid, False))
+
+
+def get_cancel_mode(pipeline_id: str) -> str:
+    """Return current cancel mode for given pipeline id: 'graceful' or 'abort' (default graceful)."""
+    pid = str(pipeline_id or "pipeline_editor")
+    with _lock:
+        m = _cancel_modes.get(pid)
+    return m if m in {"graceful", "abort"} else "graceful"

agentui/common/manual_http.py

@@ -0,0 +1,415 @@
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import re
+from typing import Any, Dict, Optional, Tuple
+
+# Reuse executor's registry for original (untrimmed) requests
+try:
+    from agentui.pipeline.executor import register_http_request as _reg_http_req  # type: ignore
+except Exception:  # pragma: no cover
+    _reg_http_req = None  # type: ignore
+
+
+# -------- HTTP editable text parser (safe) --------
+def parse_editable_http(s: str) -> Tuple[str, str, Dict[str, str], str]:
+    """
+    Parse text pasted from Request area into (method, url, headers, body_text).
+    Stops header parsing when a line is not a valid HTTP header key (prevents treating JSON like '"contents": ...' as header).
+    """
+    method, url = "POST", ""
+    headers: Dict[str, str] = {}
+    body = ""
+    try:
+        if not isinstance(s, str) or not s.strip():
+            return method, url, headers, body
+        txt = s.replace("\r\n", "\n")
+        lines = txt.split("\n")
+        if not lines:
+            return method, url, headers, body
+        first = (lines[0] or "").strip()
+        m = re.match(r"^([A-Z]+)\s+(\S+)(?:\s+HTTP/\d+(?:\.\d+)?)?$", first)
+        i = 1
+        if m:
+            method = (m.group(1) or "POST").strip().upper()
+            url = (m.group(2) or "").strip()
+        else:
+            i = 0  # no start-line -> treat as headers/body only
+
+        def _is_header_line(ln: str) -> bool:
+            if ":" not in ln:
+                return False
+            name = ln.split(":", 1)[0].strip()
+            # HTTP token: only letters/digits/hyphen. Prevents JSON keys like "contents": from being treated as headers.
+            return bool(re.fullmatch(r"[A-Za-z0-9\-]+", name))
+
+        # Read headers until blank line OR until line not looking like header (start of body)
+        while i < len(lines):
+            ln = lines[i]
+            if ln.strip() == "":
+                i += 1
+                break
+            if not _is_header_line(ln):
+                break
+            k, v = ln.split(":", 1)
+            headers[str(k).strip()] = str(v).strip()
+            i += 1
+
+        # Remainder is body (JSON or text)
+        body = "\n".join(lines[i:]) if i < len(lines) else ""
+    except Exception:
+        pass
+    return method, url, headers, body
+
+
+# -------- Headers helpers --------
+def dedupe_headers(h: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    Case-insensitive dedupe; drop Host/Content-Length (httpx will set proper).
+    Last value wins.
+    """
+    try:
+        dedup: Dict[str, Tuple[str, Any]] = {}
+        for k, v in (h or {}).items():
+            lk = str(k).strip().lower()
+            if lk in {"host", "content-length"}:
+                continue
+            dedup[lk] = (k, v)
+        return {orig_k: val for (_, (orig_k, val)) in dedup.items()}
+    except Exception:
+        return dict(h or {})
+
+
+def content_type_is_json(h: Dict[str, Any]) -> bool:
+    try:
+        return any(str(k).lower() == "content-type" and "json" in str(v).lower() for k, v in (h or {}).items())
+    except Exception:
+        return False
+
+
+# -------- JSON parsing & normalization helpers --------
+def try_parse_json(s: Any) -> Optional[Any]:
+    try:
+        if isinstance(s, (dict, list)):
+            return s
+        if isinstance(s, str) and s.strip():
+            return json.loads(s)
+    except Exception:
+        return None
+    return None
+
+
+def normalize_jsonish_text(s: Any) -> str:
+    """
+    Normalize JSON-looking text safely:
+      - If whole text is a quoted JSON string, decode via json.loads to inner string.
+      - Replace visible \\n/\\r/\\t outside JSON string literals with real control chars.
+      - Escape raw CR/LF/TAB inside JSON string literals as \\n/\\r/\\t to keep JSON valid.
+    """
+    try:
+        txt = str(s if s is not None else "")
+    except Exception:
+        return ""
+
+    # If whole text looks like a quoted JSON string: decode to inner string
+    try:
+        if len(txt) >= 2 and txt[0] == '"' and txt[-1] == '"':
+            v = json.loads(txt)
+            if isinstance(v, str):
+                txt = v
+    except Exception:
+        pass
+
+    out_chars = []
+    i = 0
+    n = len(txt)
+    in_str = False
+    esc = False
+    while i < n:
+        ch = txt[i]
+        if in_str:
+            # escape raw control chars within JSON string literal
+            if ch == "\r":
+                # CRLF -> \n
+                if (i + 1) < n and txt[i + 1] == "\n":
+                    out_chars.append("\\n")
+                    i += 2
+                    esc = False
+                    continue
+                out_chars.append("\\r")
+                i += 1
+                esc = False
+                continue
+            if ch == "\n":
+                out_chars.append("\\n")
+                i += 1
+                esc = False
+                continue
+            if ch == "\t":
+                out_chars.append("\\t")
+                i += 1
+                esc = False
+                continue
+            out_chars.append(ch)
+            if esc:
+                esc = False
+            else:
+                if ch == "\\":
+                    esc = True
+                elif ch == '"':
+                    in_str = False
+            i += 1
+            continue
+
+        # not in string literal
+        if ch == '"':
+            in_str = True
+            out_chars.append(ch)
+            i += 1
+            continue
+
+        if ch == "\\" and (i + 1) < n:
+            nx = txt[i + 1]
+            if nx == "n":
+                out_chars.append("\n")
+                i += 2
+                continue
+            if nx == "r":
+                out_chars.append("\r")
+                i += 2
+                continue
+            if nx == "t":
+                out_chars.append("\t")
+                i += 2
+                continue
+
+        out_chars.append(ch)
+        i += 1
+
+    return "".join(out_chars)
+
+
+def extract_json_trailing(s: str) -> Optional[Any]:
+    """
+    Pull trailing JSON object/array from mixed text:
+      - Try whole text first
+      - Then scan from last '{' or '[' backward.
+    """
+    try:
+        if not isinstance(s, str):
+            return None
+        txt = s.strip()
+        try:
+            return json.loads(txt)
+        except Exception:
+            pass
+
+        idx = txt.rfind("{")
+        while idx >= 0:
+            seg = txt[idx:]
+            try:
+                return json.loads(seg)
+            except Exception:
+                idx = txt.rfind("{", 0, idx)
+
+        idx = txt.rfind("[")
+        while idx >= 0:
+            seg = txt[idx:]
+            try:
+                return json.loads(seg)
+            except Exception:
+                idx = txt.rfind("[", 0, idx)
+
+        return None
+    except Exception:
+        return None
+
+
+def global_unescape_jsonish(s: str) -> str:
+    """
+    Last-resort: unicode_escape decode to convert \\n -> \n, \\" -> ", \\\\ -> \, \\uXXXX -> char, etc.
+    """
+    try:
+        import codecs as _codecs
+
+        return _codecs.decode(s, "unicode_escape")
+    except Exception:
+        try:
+            return (
+                s.replace("\\n", "\n")
+                .replace("\\r", "\r")
+                .replace("\\t", "\t")
+                .replace('\\"', '"')
+                .replace("\\\\", "\\")
+            )
+        except Exception:
+            return s
+
+
+def looks_jsonish(txt: Any) -> bool:
+    try:
+        s = str(txt or "")
+        if "{" in s or "[" in s:
+            return True
+        # also patterns like key:
+        return bool(re.search(r'\s["\']?[A-Za-z0-9_\-]+["\']?\s*:', s))
+    except Exception:
+        return False
+
+
+def deep_merge_dicts(a: Any, b: Any) -> Any:
+    """
+    Merge dicts (b over a, recursively). Lists or non-dicts are replaced by b.
+    """
+    if isinstance(a, dict) and isinstance(b, dict):
+        out = dict(a)
+        for k, v in b.items():
+            if (k in a) and isinstance(a.get(k), dict) and isinstance(v, dict):
+                out[k] = deep_merge_dicts(a.get(k), v)
+            else:
+                out[k] = v
+        return out
+    return b
+
+# ---- Trim-aware merge that preserves original binary/base64 fields ----
+def is_trimmed_b64_string(s: Any) -> bool:
+    try:
+        if not isinstance(s, str):
+            return False
+        return "(trimmed " in s
+    except Exception:
+        return False
+
+def looks_base64ish(s: Any) -> bool:
+    try:
+        if not isinstance(s, str) or len(s) < 64:
+            return False
+        return bool(re.fullmatch(r"[A-Za-z0-9+/=\r\n]+", s))
+    except Exception:
+        return False
+
+def merge_lists_preserving_b64(orig_list: Any, edited_list: Any) -> Any:
+    """
+    Merge lists with base64-trimmed preservation but DO NOT pad from original:
+      - Result length equals edited_list length (indices beyond edited are dropped).
+      - At each index:
+          * If edited value is a trimmed placeholder string and original has a string → keep original.
+          * If both dicts → recurse via deep_merge_preserving_b64.
+          * If both lists → recurse via merge_lists_preserving_b64.
+          * Else → take edited value as-is.
+    """
+    if not isinstance(edited_list, list):
+        return edited_list
+    if not isinstance(orig_list, list):
+        orig_list = []
+    out = []
+    for i, ev in enumerate(edited_list):
+        ov = orig_list[i] if i < len(orig_list) else None
+        if isinstance(ev, str) and is_trimmed_b64_string(ev) and isinstance(ov, str):
+            out.append(ov)
+        elif isinstance(ev, dict) and isinstance(ov, dict):
+            out.append(deep_merge_preserving_b64(ov, ev))
+        elif isinstance(ev, list) and isinstance(ov, list):
+            out.append(merge_lists_preserving_b64(ov, ev))
+        else:
+            out.append(ev)
+    return out
+
+def deep_merge_preserving_b64(orig: Any, edited: Any) -> Any:
+    """
+    Merge preserving original base64/data_url only for trimmed placeholders, with strict edited-shape:
+      - If edited is a trimmed placeholder string and orig is a string → keep orig.
+      - Dicts: RESULT CONTAINS ONLY KEYS FROM EDITED. Keys missing in edited are treated as deleted.
+               For each present key: recurse (dict/list) or take edited value; for trimmed strings keep orig.
+      - Lists: delegate to merge_lists_preserving_b64 (result length = edited length).
+      - Other types: replace with edited.
+    """
+    if isinstance(edited, str) and is_trimmed_b64_string(edited) and isinstance(orig, str):
+        return orig
+    if isinstance(orig, dict) and isinstance(edited, dict):
+        out: Dict[str, Any] = {}
+        for k, ev in edited.items():
+            ov = orig.get(k)
+            if isinstance(ev, str) and is_trimmed_b64_string(ev) and isinstance(ov, str):
+                out[k] = ov
+            elif isinstance(ev, dict) and isinstance(ov, dict):
+                out[k] = deep_merge_preserving_b64(ov, ev)
+            elif isinstance(ev, list) and isinstance(ov, list):
+                out[k] = merge_lists_preserving_b64(ov, ev)
+            else:
+                out[k] = ev
+        return out
+    if isinstance(orig, list) and isinstance(edited, list):
+        return merge_lists_preserving_b64(orig, edited)
+    return edited
+
+
+def salvage_json_for_send(
+    edited_body_text: Any,
+    headers: Dict[str, Any],
+    orig_json: Optional[Any],
+    prefer_registry_original: bool = True,
+) -> Tuple[Optional[Any], Optional[str]]:
+    """
+        Build (final_json, final_text) for outgoing request body.
+    
+        Strategy:
+          - Normalize text for JSON.
+          - Try parse; then try trailing extract; then unicode_escape unescape and retry.
+          - If prefer_registry_original=True and orig_json present:
+              * If edited_json present: deep-merge with base64 preservation, but ONLY keep keys present in edited;
+                lists are limited to the edited length (no padding from original).
+              * If not: DO NOT resurrect original. Empty/whitespace → send empty text; otherwise send raw text as-is.
+          - Else:
+              * If edited_json present => final_json = edited_json
+              * Else: if content-type is json and orig_json present => final_json = orig_json
+                     else send raw text.
+        """
+    # Normalize and attempt parse
+    norm = normalize_jsonish_text(edited_body_text)
+    edited_json = try_parse_json(norm)
+    if edited_json is None:
+        edited_json = extract_json_trailing(norm)
+
+    if edited_json is None:
+        ue = global_unescape_jsonish(str(edited_body_text or ""))
+        if isinstance(ue, str) and ue != edited_body_text:
+            ue_norm = normalize_jsonish_text(ue)
+            edited_json = try_parse_json(ue_norm) or extract_json_trailing(ue_norm)
+
+    json_ct = content_type_is_json(headers)
+
+    # Prefer original registry JSON where applicable
+    if prefer_registry_original and orig_json is not None:
+        if edited_json is None:
+            # Respect full manual control: do NOT resurrect original JSON.
+            # Empty/whitespace → send empty text; otherwise send raw text as-is.
+            if isinstance(norm, str) and not norm.strip():
+                return None, ""
+            else:
+                return None, str(edited_body_text or "")
+        else:
+            # Merge edits over original with trimmed-b64 preservation, but keep only keys present in edited
+            # and limit lists to the edited length.
+            return deep_merge_preserving_b64(orig_json, edited_json), None
+
+    # No prefer or no orig_json
+    if edited_json is not None:
+        return edited_json, None
+
+    if json_ct and orig_json is not None:
+        # Hard salvage for declared JSON payloads
+        maybe = try_parse_json(norm) or extract_json_trailing(norm)
+        return (maybe if maybe is not None else orig_json), None
+
+    # Plain text fallback
+    return None, str(edited_body_text or "")
+
+
+# -------- Registry wrapper --------
+def register_manual_request(req_id: str, info: Dict[str, Any]) -> None:
+    try:
+        if _reg_http_req:
+            _reg_http_req(req_id, info)
+    except Exception:
+        pass

agentui/config.py

@@ -1,6 +1,7 @@
-from typing import Dict, Optional
+from typing import Dict, Optional, Union
 from pathlib import Path
 from urllib.parse import quote
+import os
 
 
 def _parse_proxy_line(line: str) -> Optional[str]:
@@ -39,6 +40,9 @@ def _read_proxy_from_file() -> Optional[str]:
             line = raw.strip()
             if not line or line.startswith("#"):
                 continue
+            # поддержим дополнительные ключи вида key=value в этом же файле (разберём ниже)
+            if "=" in line:
+                continue
             url = _parse_proxy_line(line)
             if url:
                 return url
@@ -59,3 +63,136 @@ def build_httpx_proxies() -> Optional[Dict[str, str]]:
     }
 
 
+def _read_kv_from_proxy_file() -> Dict[str, str]:
+    """
+    Поддержка дополнительных опций в proxy.txt:
+      ca=/полный/путь/к/burp-ca.pem
+      verify=false        # отключить проверку сертификатов (для отладки)
+    """
+    out: Dict[str, str] = {}
+    p = Path("proxy.txt")
+    if not p.exists():
+        return out
+    try:
+        for raw in p.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
+            line = raw.strip()
+            if not line or line.startswith("#"):
+                continue
+            if "=" not in line:
+                continue
+            k, v = line.split("=", 1)
+            out[k.strip().lower()] = v.strip()
+    except Exception:
+        return out
+    return out
+
+def _read_second_bare_flag_from_proxy() -> Optional[bool]:
+    """
+    Читает «вторую голую строку» после URL в proxy.txt и интерпретирует как флаг verify:
+      true/1/yes/on  -> True
+      false/0/no/off -> False
+    Возвращает None, если строка отсутствует или не распознана.
+    """
+    try:
+        p = Path("proxy.txt")
+        if not p.exists():
+            return None
+        lines = [ln.strip() for ln in p.read_text(encoding="utf-8").splitlines()]
+        # найдём первую «URL» строку (без '=' и не пустую/коммент)
+        idx_url = -1
+        for i, ln in enumerate(lines):
+            if not ln or ln.startswith("#") or "=" in ln:
+                continue
+            idx_url = i
+            break
+        if idx_url >= 0:
+            # ищем следующую «голую» строку
+            for j in range(idx_url + 1, len(lines)):
+                ln = lines[j].strip()
+                if not ln or ln.startswith("#") or "=" in ln:
+                    continue
+                low = ln.lower()
+                if low in ("1", "true", "yes", "on"):
+                    return True
+                if low in ("0", "false", "no", "off"):
+                    return False
+                # если это не похожее на флаг — считаем отсутствующим
+                break
+    except Exception:
+        return None
+    return None
+def get_tls_verify() -> Union[bool, str]:
+    """
+    Возвращает значение для параметра httpx.AsyncClient(verify=...):
+      - путь к PEM-бандлу (строка), если нашли ca=... или файл proxy-ca.pem в корне
+      - False, если verify=false/insecure=1/AGENTUI_VERIFY=false
+      - True по умолчанию
+      - Новое: можно задать флаг второй «голой» строкой в proxy.txt (после URL прокси):
+        пример:
+          http:127.0.0.1:8888
+          false
+        или
+          http:127.0.0.1:8888
+          true
+    """
+    # 1) Переменные окружения имеют приоритет
+    env_verify = os.getenv("AGENTUI_VERIFY")
+    if env_verify is not None and env_verify.strip().lower() in ("0", "false", "no", "off"):
+        return False
+    env_ca = os.getenv("AGENTUI_CA")
+    if env_ca:
+        path = Path(env_ca).expanduser()
+        if path.exists():
+            return str(path)
+
+    # 2) proxy.txt ключи
+    kv = _read_kv_from_proxy_file()
+    if kv.get("verify", "").lower() in ("0", "false", "no", "off"):
+        return False
+    if "ca" in kv:
+        path = Path(kv["ca"]).expanduser()
+        if path.exists():
+            return str(path)
+    # 2.1) Дополнительно: поддержка второй строки без ключа — true/false
+    second = _read_second_bare_flag_from_proxy()
+    if second is True:
+        return True
+    if second is False:
+        return False
+
+    # 3) Файл по умолчанию в корне проекта
+    default_ca = Path("proxy-ca.pem")
+    if default_ca.exists():
+        return str(default_ca)
+
+    # 4) По умолчанию строгая проверка
+    return True
+
+
+def is_verify_explicit() -> bool:
+    """
+    Возвращает True, если пользователь ЯВНО задал политику проверки TLS,
+    чтобы клиент не переопределял её значением по умолчанию.
+    Учитываются:
+      - переменные окружения: AGENTUI_VERIFY, AGENTUI_CA
+      - ключи в proxy.txt: verify=..., ca=...
+      - файл proxy-ca.pem в корне проекта
+      - Новое: «вторая голая строка» после URL в proxy.txt со значением true/false
+    """
+    if os.getenv("AGENTUI_VERIFY") is not None:
+        return True
+    if os.getenv("AGENTUI_CA"):
+        return True
+
+    kv = _read_kv_from_proxy_file()
+    if "verify" in kv or "ca" in kv:
+        return True
+    # Вторая «голая» строка как явный флаг
+    second = _read_second_bare_flag_from_proxy()
+    if second is not None:
+        return True
+
+    if Path("proxy-ca.pem").exists():
+        return True
+
+    return False

agentui/pipeline/storage.py

@@ -11,17 +11,93 @@ PRESETS_DIR = Path("presets")
 VARS_DIR = Path(".agentui") / "vars"
 
 
+# DRY нормализация meta/пайплайна: единый источник дефолтов и типов
+def normalize_pipeline(pipeline: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+   """
+   Приводит верхнеуровневые ключи пайплайна к согласованному виду, заполняет дефолты.
+   Безопасно к отсутствующим ключам и неверным типам.
+   """
+   if not isinstance(pipeline, dict):
+       pipeline = {}
+   out: Dict[str, Any] = dict(pipeline)
+
+   def _to_int(v, d):
+       try:
+           n = int(v)
+           return n if n > 0 else d
+       except Exception:
+           return d
+
+   def _to_float(v, d):
+       try:
+           n = float(v)
+           return n if n > 0 else d
+       except Exception:
+           return d
+
+   # Базовые поля
+   out["id"] = str(out.get("id") or "pipeline_editor")
+   out["name"] = str(out.get("name") or "Edited Pipeline")
+   out["parallel_limit"] = _to_int(out.get("parallel_limit"), 8)
+   out["loop_mode"] = str(out.get("loop_mode") or "dag")
+   out["loop_max_iters"] = _to_int(out.get("loop_max_iters"), 1000)
+   out["loop_time_budget_ms"] = _to_int(out.get("loop_time_budget_ms"), 10000)
+   out["clear_var_store"] = bool(out.get("clear_var_store", True))
+   out["http_timeout_sec"] = _to_float(out.get("http_timeout_sec"), 60)
+
+   # Глобальные опции извлечения текста для [[OUTx]]
+   out["text_extract_strategy"] = str(out.get("text_extract_strategy") or "auto")
+   out["text_extract_json_path"] = str(out.get("text_extract_json_path") or "")
+   # Поддержка разных написаний text_join_sep
+   join_sep = out.get("text_join_sep")
+   if join_sep is None:
+       for k in list(out.keys()):
+           if isinstance(k, str) and k.lower() == "text_join_sep":
+               join_sep = out.get(k)
+               break
+   out["text_join_sep"] = str(join_sep or "\n")
+
+   # Пресеты парсинга
+   presets = out.get("text_extract_presets")
+   norm_presets: List[Dict[str, Any]] = []
+   if isinstance(presets, list):
+       for i, it in enumerate(presets):
+           if not isinstance(it, dict):
+               continue
+           norm_presets.append({
+               "id": str(it.get("id") or f"p{i}"),
+               "name": str(it.get("name") or it.get("json_path") or "Preset"),
+               "strategy": str(it.get("strategy") or "auto"),
+               "json_path": str(it.get("json_path") or ""),
+               "join_sep": str(it.get("join_sep") or "\n"),
+           })
+   out["text_extract_presets"] = norm_presets
+
+   # Узлы — список
+   try:
+       nodes = out.get("nodes") or []
+       if not isinstance(nodes, list):
+           nodes = []
+       out["nodes"] = nodes
+   except Exception:
+       out["nodes"] = []
+
+   return out
+
+
 def load_pipeline() -> Dict[str, Any]:
-    if PIPELINE_FILE.exists():
-        try:
-            return json.loads(PIPELINE_FILE.read_text(encoding="utf-8"))
-        except Exception:
-            pass
-    return default_pipeline()
+   if PIPELINE_FILE.exists():
+       try:
+           data = json.loads(PIPELINE_FILE.read_text(encoding="utf-8"))
+           return normalize_pipeline(data)
+       except Exception:
+           pass
+   return normalize_pipeline(default_pipeline())
 
 
 def save_pipeline(pipeline: Dict[str, Any]) -> None:
-    PIPELINE_FILE.write_text(json.dumps(pipeline, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
+    norm = normalize_pipeline(pipeline or {})
+    PIPELINE_FILE.write_text(json.dumps(norm, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
 
 
 def list_presets() -> List[str]:

agentui/pipeline/templating.py

@@ -35,6 +35,11 @@ _BARE_MACRO_RE = re.compile(r"\[\[\s*([A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*(?:\.[^\]]+?)?)\s*\]
 # Разбираем выражение до ближайшего '}}', допускаем '}' внутри (например в JSON-литералах)
 _BRACES_RE = re.compile(r"\{\{\s*(.*?)\s*\}\}", re.DOTALL)
 
+# Сокращённый синтаксис: img(mime?)[[...]] → data:<mime>;base64,<resolved_inner_macro>
+# Пример: img()[[OUT1]] → data:image/png;base64,{{resolved OUT1}}
+#         img(jpeg)[[OUT:n1.result...]] → data:image/jpeg;base64,{{resolved}}
+_IMG_WRAPPER_RE = re.compile(r"(?is)img\(\s*([^)]+?)?\s*\)\s*\[\[\s*(.+?)\s*\]\]")
+
 
 def _split_path(path: str) -> List[str]:
     return [p.strip() for p in str(path).split(".") if str(p).strip()]
@@ -164,12 +169,21 @@ def _best_text_from_outputs(node_out: Any) -> str:
     # Gemini
     try:
         if isinstance(base, dict):
-            cand0 = (base.get("candidates") or [{}])[0]
-            content = cand0.get("content") or {}
-            parts0 = (content.get("parts") or [{}])[0]
-            t = parts0.get("text")
-            if isinstance(t, str):
-                return t
+            cands = base.get("candidates") or []
+            texts: List[str] = []
+            for cand in cands:
+                try:
+                    content = cand.get("content") or {}
+                    parts = content.get("parts") or []
+                    for p in parts:
+                        if isinstance(p, dict):
+                            t = p.get("text")
+                            if isinstance(t, str) and t.strip():
+                                texts.append(t.strip())
+                except Exception:
+                    continue
+            if texts:
+                return "\n".join(texts)
     except Exception:
         pass
 
@@ -203,6 +217,47 @@ def render_template_simple(template: str, context: Dict[str, Any], out_map: Dict
         return ""
     s = str(template)
 
+    # 0) Сокращённый синтаксис: img(mime?)[[...]] → data:<mime>;base64,<resolved>
+    # Выполняем до развёртки обычных [[...]] макросов, чтобы внутри можно было использовать любой квадратный макрос.
+    def _normalize_mime(m: str) -> str:
+        mm = (m or "").strip().lower()
+        if not mm:
+            return "image/png"
+        if "/" in mm:
+            return mm
+        return {
+            "png": "image/png",
+            "jpg": "image/jpeg",
+            "jpeg": "image/jpeg",
+            "webp": "image/webp",
+            "gif": "image/gif",
+            "svg": "image/svg+xml",
+            "bmp": "image/bmp",
+            "tif": "image/tiff",
+            "tiff": "image/tiff",
+        }.get(mm, mm)
+
+    def _repl_imgwrap(m: re.Match) -> str:
+        mime_raw = m.group(1) or ""
+        inner = m.group(2) or ""
+        mime = _normalize_mime(mime_raw)
+        try:
+            val = _resolve_square_macro_value(inner, context, out_map)
+        except Exception:
+            val = ""
+        if isinstance(val, (dict, list, bool)) or val is None:
+            val = _stringify_for_template(val)
+        else:
+            val = str(val)
+        return f"data:{mime};base64,{val}"
+
+    # Поддерживаем много вхождений — повторяем до исчерпания (на случай каскадных макросов)
+    while True:
+        ns, cnt = _IMG_WRAPPER_RE.subn(_repl_imgwrap, s)
+        s = ns
+        if cnt == 0:
+            break
+ 
     # 1) Макросы [[VAR:...]] / [[OUT:...]] / [[STORE:...]]
     def repl_var(m: re.Match) -> str:
         path = m.group(1).strip()
@@ -539,8 +594,24 @@ def _tokenize_condition_expr(expr: str, context: Dict[str, Any], out_map: Dict[s
             while j < n and (expr[j].isalnum() or expr[j] in "._"):
                 j += 1
             word = expr[i:j]
-            # Логические в словах не поддерживаем (используйте &&, ||, !)
-            tokens.append(word)
+            lw = word.lower()
+            # Литералы: true/false/null (любая раскладка) → Python-константы
+            if re.fullmatch(r"[A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*", word) and lw in {"true", "false", "null"}:
+                tokens.append("True" if lw == "true" else ("False" if lw == "false" else "None"))
+                i = j
+                continue
+            # Поддержка «голых» идентификаторов из vars: cycleindex, WAS_ERROR и т.п.
+            # Если это простой идентификатор (без точек) и он есть в context.vars — биндим его значением.
+            try:
+                vmap = context.get("vars") or {}
+            except Exception:
+                vmap = {}
+            if re.fullmatch(r"[A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*", word) and isinstance(vmap, dict) and word in vmap:
+                name = add_binding(vmap.get(word))
+                tokens.append(name)
+            else:
+                # Логические в словах не поддерживаем (используйте &&, ||, !)
+                tokens.append(word)
             i = j
             continue
 
@@ -687,17 +758,19 @@ def _safe_eval_bool(py_expr: str, bindings: Dict[str, Any]) -> bool:
             if isinstance(node.op, ast.Not):
                 return (not val)
         if isinstance(node, ast.BoolOp) and isinstance(node.op, tuple(allowed_boolops)):
-            vals = [bool(eval_node(v)) for v in node.values]
+            # Короткое замыкание:
+            # AND — при первом False прекращаем и возвращаем False; иначе True
+            # OR  — при первом True прекращаем и возвращаем True; иначе False
             if isinstance(node.op, ast.And):
-                res = True
-                for v in vals:
-                    res = res and v
-                return res
+                for v in node.values:
+                    if not bool(eval_node(v)):
+                        return False
+                return True
             if isinstance(node.op, ast.Or):
-                res = False
-                for v in vals:
-                    res = res or v
-                return res
+                for v in node.values:
+                    if bool(eval_node(v)):
+                        return True
+                return False
         if isinstance(node, ast.Compare):
             left = eval_node(node.left)
             for opnode, comparator in zip(node.ops, node.comparators):

agentui/providers/adapters/__init__.py

@@ -0,0 +1,34 @@
+from __future__ import annotations
+
+"""
+Пакет адаптеров провайдеров для ProviderCall.
+
+Экспортируем:
+- ProviderAdapter базовый класс
+- Реализации: OpenAIAdapter, GeminiAdapter, GeminiImageAdapter, ClaudeAdapter
+- Утилиты: default_base_url_for, insert_items, split_pos_spec
+"""
+
+from .base import (  # [ProviderAdapter](agentui/providers/adapters/base.py:10)
+    ProviderAdapter,
+    default_base_url_for,
+    insert_items,
+    split_pos_spec,
+)
+from .openai import OpenAIAdapter  # [OpenAIAdapter](agentui/providers/adapters/openai.py:39)
+from .gemini import (  # [GeminiAdapter](agentui/providers/adapters/gemini.py:56)
+    GeminiAdapter,
+    GeminiImageAdapter,  # [GeminiImageAdapter](agentui/providers/adapters/gemini.py:332)
+)
+from .claude import ClaudeAdapter  # [ClaudeAdapter](agentui/providers/adapters/claude.py:56)
+
+__all__ = [
+    "ProviderAdapter",
+    "OpenAIAdapter",
+    "GeminiAdapter",
+    "GeminiImageAdapter",
+    "ClaudeAdapter",
+    "default_base_url_for",
+    "insert_items",
+    "split_pos_spec",
+]

agentui/providers/adapters/base.py

@@ -0,0 +1,148 @@
+from __future__ import annotations
+
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
+
+
+class ProviderAdapter(ABC):  # [ProviderAdapter.__init__()](agentui/providers/adapters/base.py:10)
+    """
+    Базовый интерфейс адаптера провайдера для ProviderCall.
+
+    Задачи адаптера:
+    - blocks_struct_for_template: собрать pm_struct из унифицированных сообщений (Prompt Blocks)
+    - normalize_segment/filter_items: привести произвольный сегмент к целевой провайдерной структуре и отфильтровать пустое
+    - extract_system_text_from_obj: вытащить системный текст из произвольного сегмента (если он там есть)
+    - combine_segments: слить pre_segments (prompt_preprocess) и prompt_combine с blocks_struct → итоговый pm_struct
+    - prompt_fragment: собрать строку JSON-фрагмента для подстановки в [[PROMPT]]
+    - default_endpoint/default_base_url: дефолты путей и базовых URL
+    """
+
+    name: str = "base"
+
+    # --- Дефолты HTTP ---
+
+    @abstractmethod
+    def default_base_url(self) -> str:
+        ...
+
+    @abstractmethod
+    def default_endpoint(self, model: str) -> str:
+        ...
+
+    # --- PROMPT: построение провайдерных структур ---
+
+    @abstractmethod
+    def blocks_struct_for_template(
+        self,
+        unified_messages: List[Dict[str, Any]],
+        context: Dict[str, Any],
+        node_config: Dict[str, Any],
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Из унифицированных сообщений [{role, content}] (включая text+image) собрать pm_struct
+        для целевого провайдера. Результат должен быть совместим с текущей логикой [[PROMPT]].
+        """
+        ...
+
+    @abstractmethod
+    def normalize_segment(self, obj: Any) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Привести произвольный сегмент (dict/list/str/числа) к целевому массиву элементов
+        (например, messages для openai/claude или contents для gemini).
+        """
+        ...
+
+    @abstractmethod
+    def filter_items(self, items: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Отфильтровать пустые элементы (пустые тексты и т.п.) согласно правилам провайдера.
+        """
+        ...
+
+    @abstractmethod
+    def extract_system_text_from_obj(self, obj: Any, render_ctx: Dict[str, Any]) -> Optional[str]:
+        """
+        Вытащить системный текст из произвольного объекта фрагмента:
+        - OpenAI: messages[*] role=system
+        - Gemini: systemInstruction.parts[].text
+        - Claude: top-level system (string/blocks)
+        Возвращает строку или None.
+        """
+        ...
+
+    @abstractmethod
+    def combine_segments(
+        self,
+        blocks_struct: Dict[str, Any],
+        pre_segments_raw: List[Dict[str, Any]],
+        raw_segs: List[str],
+        render_ctx: Dict[str, Any],
+        pre_var_paths: set[str],
+        render_template_simple_fn,   # (s, ctx, out_map) -> str
+        var_macro_fullmatch_re,      # _VAR_MACRO_RE.fullmatch
+        detect_vendor_fn,            # detect_vendor
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Слить blocks_struct c массивами pre_segments_raw и строковыми raw_segs (prompt_combine)
+        и вернуть итоговый pm_struct. Поведение должно повторять текущее (позиционирование, фильтр пустых,
+        сбор системного текста).
+        """
+        ...
+
+    @abstractmethod
+    def prompt_fragment(self, pm_struct: Dict[str, Any], node_config: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        Сформировать строку JSON-фрагмента для [[PROMPT]] по итоговому pm_struct.
+        """
+        ...
+
+
+# --- Общие утилиты для позиционирования и парсинга директив ---------------------
+
+def insert_items(base: List[Any], items: List[Any], pos_spec: Optional[str]) -> List[Any]:  # [insert_items()](agentui/providers/adapters/base.py:114)
+    if not items:
+        return base
+    if not pos_spec or str(pos_spec).lower() == "append":
+        base.extend(items)
+        return base
+    p = str(pos_spec).lower()
+    if p == "prepend":
+        return list(items) + base
+    try:
+        idx = int(pos_spec)  # type: ignore[arg-type]
+        if idx < 0:
+            idx = len(base) + idx
+            if idx < 0:
+                idx = 0
+        if idx > len(base):
+            idx = len(base)
+        return base[:idx] + list(items) + base[idx:]
+    except Exception:
+        base.extend(items)
+        return base
+
+
+def split_pos_spec(s: str) -> Tuple[str, Optional[str]]:  # [split_pos_spec()](agentui/providers/adapters/base.py:135)
+    """
+    Отделить директиву @pos=... от тела сегмента.
+    Возвращает (body, pos_spec | None).
+    """
+    import re as _re
+    m = _re.search(r"@pos\s*=\s*(prepend|append|-?\d+)\s*$", str(s or ""), flags=_re.IGNORECASE)
+    if not m:
+        return (str(s or "").strip(), None)
+    body = str(s[: m.start()]).strip()
+    return (body, str(m.group(1)).strip().lower())
+
+
+# --- Дефолтные base_url по "вендору" (используется RawForward) ------------------
+
+def default_base_url_for(vendor: str) -> Optional[str]:  # [default_base_url_for()](agentui/providers/adapters/base.py:149)
+    v = (vendor or "").strip().lower()
+    if v == "openai":
+        return "https://api.openai.com"
+    if v == "claude" or v == "anthropic":
+        return "https://api.anthropic.com"
+    if v == "gemini" or v == "gemini_image":
+        return "https://generativelanguage.googleapis.com"
+    return None

agentui/providers/adapters/claude.py

@@ -0,0 +1,475 @@
+from __future__ import annotations
+
+import json
+from typing import Any, Dict, List, Optional
+
+from agentui.providers.adapters.base import (  # [ProviderAdapter](agentui/providers/adapters/base.py:10)
+    ProviderAdapter,
+    insert_items,
+    split_pos_spec,
+)
+
+
+def _is_data_url(u: str) -> bool:  # [_is_data_url()](agentui/providers/adapters/claude.py:14)
+    return isinstance(u, str) and u.strip().lower().startswith("data:")
+
+
+def _split_data_url(u: str) -> tuple[str, str]:  # [_split_data_url()](agentui/providers/adapters/claude.py:18)
+    """
+    Возвращает (mime, b64) для data URL.
+    Поддерживаем форму: data:<mime>;base64,<b64>
+    """
+    try:
+        header, b64 = u.split(",", 1)
+        mime = "application/octet-stream"
+        if header.startswith("data:"):
+            header2 = header[5:]
+            if ";base64" in header2:
+                mime = header2.split(";base64", 1)[0] or mime
+            elif ";" in header2:
+                mime = header2.split(";", 1)[0] or mime
+            elif header2:
+                mime = header2
+        return mime, b64
+    except Exception:
+        return "application/octet-stream", ""
+
+
+def _try_json(s: str) -> Any:  # [_try_json()](agentui/providers/adapters/claude.py:38)
+    try:
+        obj = json.loads(s)
+    except Exception:
+        try:
+            obj = json.loads(s, strict=False)  # type: ignore[call-arg]
+        except Exception:
+            return None
+    for _ in range(2):
+        if isinstance(obj, str):
+            st = obj.strip()
+            if (st.startswith("{") and st.endswith("}")) or (st.startswith("[") and st.endswith("]")):
+                try:
+                    obj = json.loads(st)
+                    continue
+                except Exception:
+                    break
+        break
+    return obj
+
+
+class ClaudeAdapter(ProviderAdapter):  # [ClaudeAdapter.__init__()](agentui/providers/adapters/claude.py:56)
+    name = "claude"
+
+    # --- Дефолты HTTP ---
+    def default_base_url(self) -> str:
+        return "https://api.anthropic.com"
+
+    def default_endpoint(self, model: str) -> str:
+        return "/v1/messages"
+
+    # --- PROMPT: построение провайдерных структур ---
+
+    def blocks_struct_for_template(
+        self,
+        unified_messages: List[Dict[str, Any]],
+        context: Dict[str, Any],
+        node_config: Dict[str, Any],
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Совместимо с веткой provider=='claude' из
+        [ProviderCallNode._blocks_struct_for_template()](agentui/pipeline/executor.py:2022).
+        """
+        # Системные сообщения как текст
+        sys_msgs = []
+        for m in (unified_messages or []):
+            if m.get("role") == "system":
+                c = m.get("content")
+                if isinstance(c, list):
+                    sys_msgs.append("\n".join([str(p.get("text") or "") for p in c if isinstance(p, dict) and p.get("type") == "text"]))
+                else:
+                    sys_msgs.append(str(c or ""))
+        sys_text = "\n\n".join([s for s in sys_msgs if s]).strip()
+
+        out_msgs = []
+        for m in (unified_messages or []):
+            if m.get("role") == "system":
+                continue
+            role = m.get("role")
+            role = role if role in {"user", "assistant"} else "user"
+            c = m.get("content")
+            blocks: List[Dict[str, Any]] = []
+            if isinstance(c, list):
+                for p in c:
+                    if not isinstance(p, dict):
+                        continue
+                    if p.get("type") == "text":
+                        blocks.append({"type": "text", "text": str(p.get("text") or "")})
+                    elif p.get("type") in {"image_url", "image"}:
+                        url = str(p.get("url") or "")
+                        if _is_data_url(url):
+                            mime, b64 = _split_data_url(url)
+                            blocks.append({"type": "image", "source": {"type": "base64", "media_type": mime, "data": b64}})
+                        else:
+                            blocks.append({"type": "image", "source": {"type": "url", "url": url}})
+            else:
+                blocks.append({"type": "text", "text": str(c or "")})
+            out_msgs.append({"role": role, "content": blocks})
+
+        claude_no_system = False
+        try:
+            claude_no_system = bool((node_config or {}).get("claude_no_system", False))
+        except Exception:
+            claude_no_system = False
+
+        if claude_no_system:
+            if sys_text:
+                out_msgs = [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": sys_text}]}] + out_msgs
+            return {
+                "messages": out_msgs,
+                "system_text": sys_text,
+            }
+
+        d = {
+            "system_text": sys_text,
+            "messages": out_msgs,
+        }
+        if sys_text:
+            # Prefer system as a plain string (proxy compatibility)
+            d["system"] = sys_text
+        return d
+
+    def normalize_segment(self, x: Any) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Совместимо с [_as_claude_messages()](agentui/pipeline/executor.py:2602).
+        """
+        msgs: List[Dict[str, Any]] = []
+        try:
+            if isinstance(x, dict):
+                # Dict with messages (OpenAI-like)
+                if isinstance(x.get("messages"), list):
+                    x = x.get("messages") or []
+                    # fallthrough to list mapping below
+                elif isinstance(x.get("contents"), list):
+                    # Gemini -> Claude
+                    for c in (x.get("contents") or []):
+                        if not isinstance(c, dict):
+                            continue
+                        role_raw = str(c.get("role") or "user")
+                        role = "assistant" if role_raw == "model" else ("user" if role_raw not in {"user", "assistant"} else role_raw)
+                        parts = c.get("parts") or []
+                        text = "\n".join([str(p.get("text")) for p in parts if isinstance(p, dict) and isinstance(p.get("text"), str)]).strip()
+                        msgs.append({"role": role, "content": [{"type": "text", "text": text}]})
+                    return msgs
+
+            if isinstance(x, list):
+                # Gemini contents list -> Claude messages
+                if all(isinstance(c, dict) and "parts" in c for c in x):
+                    for c in x:
+                        role_raw = str(c.get("role") or "user")
+                        role = "assistant" if role_raw == "model" else ("user" if role_raw not in {"user", "assistant"} else role_raw)
+                        blocks: List[Dict[str, Any]] = []
+                        for p in (c.get("parts") or []):
+                            if isinstance(p, dict) and isinstance(p.get("text"), str):
+                                txt = p.get("text").strip()
+                                if txt:
+                                    blocks.append({"type": "text", "text": txt})
+                        msgs.append({"role": role, "content": blocks or [{"type": "text", "text": ""}]})
+                    return msgs
+                # OpenAI messages list -> Claude
+                if all(isinstance(m, dict) and "content" in m for m in x):
+                    out: List[Dict[str, Any]] = []
+                    for m in x:
+                        role = m.get("role", "user")
+                        cont = m.get("content")
+                        blocks: List[Dict[str, Any]] = []
+                        if isinstance(cont, str):
+                            blocks.append({"type": "text", "text": cont})
+                        elif isinstance(cont, list):
+                            for p in cont:
+                                if not isinstance(p, dict):
+                                    continue
+                                if p.get("type") == "text":
+                                    blocks.append({"type": "text", "text": str(p.get("text") or "")})
+                                elif p.get("type") in {"image_url", "image"}:
+                                    url = ""
+                                    if isinstance(p.get("image_url"), dict):
+                                        url = str((p.get("image_url") or {}).get("url") or "")
+                                    elif "url" in p:
+                                        url = str(p.get("url") or "")
+                                    if url:
+                                        blocks.append({"type": "image", "source": {"type": "url", "url": url}})
+                        else:
+                            blocks.append({"type": "text", "text": json.dumps(cont, ensure_ascii=False)})
+                        out.append({"role": role if role in {"user", "assistant"} else "user", "content": blocks})
+                    return out
+                # Fallback
+                return [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": json.dumps(x, ensure_ascii=False)}]}]
+
+            if isinstance(x, str):
+                try_obj = _try_json(x)
+                if try_obj is not None:
+                    return self.normalize_segment(try_obj)
+                return [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": x}]}]
+            return [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": json.dumps(x, ensure_ascii=False)}]}]
+        except Exception:
+            return [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": str(x)}]}]
+
+    def filter_items(self, arr: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Совместимо с [_filter_claude()](agentui/pipeline/executor.py:2820).
+        """
+        out: List[Dict[str, Any]] = []
+        for m in (arr or []):
+            if not isinstance(m, dict):
+                continue
+            blocks = m.get("content")
+            if isinstance(blocks, list):
+                norm = []
+                for b in blocks:
+                    if isinstance(b, dict) and b.get("type") == "text":
+                        txt = str(b.get("text") or "")
+                        if txt.strip():
+                            norm.append({"type": "text", "text": txt})
+                if norm:
+                    out.append({"role": m.get("role", "user"), "content": norm})
+        return out
+
+    def extract_system_text_from_obj(self, x: Any, render_ctx: Dict[str, Any]) -> Optional[str]:
+        """
+        Поведение совместимо с [_extract_sys_text_from_obj()](agentui/pipeline/executor.py:2676).
+        """
+        try:
+            # Dict objects
+            if isinstance(x, dict):
+                # Gemini systemInstruction
+                if "systemInstruction" in x:
+                    si = x.get("systemInstruction")
+
+                    def _parts_to_text(siobj: Any) -> str:
+                        try:
+                            parts = siobj.get("parts") or []
+                            texts = [
+                                str(p.get("text") or "")
+                                for p in parts
+                                if isinstance(p, dict) and isinstance(p.get("text"), str) and p.get("text").strip()
+                            ]
+                            return "\n".join([t for t in texts if t]).strip()
+                        except Exception:
+                            return ""
+
+                    if isinstance(si, dict):
+                        t = _parts_to_text(si)
+                        if t:
+                            return t
+                    if isinstance(si, list):
+                        texts = []
+                        for p in si:
+                            if isinstance(p, dict) and isinstance(p.get("text"), str) and p.get("text").strip():
+                                texts.append(p.get("text").strip())
+                        t = "\n".join(texts).strip()
+                        if t:
+                            return t
+                    if isinstance(si, str) and si.strip():
+                        return si.strip()
+                # Claude system (string or blocks)
+                if "system" in x and not ("messages" in x and isinstance(x.get("messages"), list)):
+                    sysv = x.get("system")
+                    if isinstance(sysv, str) and sysv.strip():
+                        return sysv.strip()
+                    if isinstance(sysv, list):
+                        texts = [
+                            str(b.get("text") or "")
+                            for b in sysv
+                            if isinstance(b, dict)
+                            and (b.get("type") == "text")
+                            and isinstance(b.get("text"), str)
+                            and b.get("text").strip()
+                        ]
+                        t = "\n".join([t for t in texts if t]).strip()
+                        if t:
+                            return t
+                # OpenAI messages with role=system
+                if isinstance(x.get("messages"), list):
+                    sys_msgs = []
+                    for m in (x.get("messages") or []):
+                        try:
+                            if (str(m.get("role") or "").lower().strip() == "system"):
+                                cont = m.get("content")
+                                if isinstance(cont, str) and cont.strip():
+                                    sys_msgs.append(cont.strip())
+                                elif isinstance(cont, list):
+                                    for p in cont:
+                                        if isinstance(p, dict) and p.get("type") == "text" and isinstance(p.get("text"), str) and p.get("text").strip():
+                                            sys_msgs.append(p.get("text").strip())
+                        except Exception:
+                            continue
+                    if sys_msgs:
+                        return "\n\n".join(sys_msgs).strip()
+
+            # List objects
+            if isinstance(x, list):
+                # OpenAI messages list with role=system
+                if all(isinstance(m, dict) and "role" in m for m in x):
+                    sys_msgs = []
+                    for m in x:
+                        try:
+                            if (str(m.get("role") or "").lower().strip() == "system"):
+                                cont = m.get("content")
+                                if isinstance(cont, str) and cont.strip():
+                                    sys_msgs.append(cont.strip())
+                                elif isinstance(cont, list):
+                                    for p in cont:
+                                        if isinstance(p, dict) and p.get("type") == "text" and isinstance(p.get("text"), str) and p.get("text").strip():
+                                            sys_msgs.append(p.get("text").strip())
+                        except Exception:
+                            continue
+                    if sys_msgs:
+                        return "\n\n".join(sys_msgs).strip()
+                # Gemini 'contents' list: попробуем прочитать systemInstruction из входящего snapshot
+                if all(isinstance(c, dict) and "parts" in c for c in x):
+                    try:
+                        inc = (render_ctx.get("incoming") or {}).get("json") or {}
+                        si = inc.get("systemInstruction")
+                        if si is not None:
+                            return self.extract_system_text_from_obj({"systemInstruction": si}, render_ctx)
+                    except Exception:
+                        pass
+            return None
+        except Exception:
+            return None
+
+    def combine_segments(
+        self,
+        blocks_struct: Dict[str, Any],
+        pre_segments_raw: List[Dict[str, Any]],
+        raw_segs: List[str],
+        render_ctx: Dict[str, Any],
+        pre_var_paths: set[str],
+        render_template_simple_fn,
+        var_macro_fullmatch_re,
+        detect_vendor_fn,
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Повторяет ветку provider=='claude' из prompt_combine
+        ([ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:2998)).
+        """
+        built3: List[Dict[str, Any]] = []
+        sys_texts: List[str] = []
+
+        # Нода-конфиг (для claude_no_system) передан через render_ctx['_node_config'], см. интеграцию
+        node_cfg = {}
+        try:
+            nc = render_ctx.get("_node_config")
+            if isinstance(nc, dict):
+                node_cfg = nc
+        except Exception:
+            node_cfg = {}
+        claude_no_system = False
+        try:
+            claude_no_system = bool(node_cfg.get("claude_no_system", False))
+        except Exception:
+            claude_no_system = False
+
+        # Пред‑сегменты
+        for _pre in (pre_segments_raw or []):
+            try:
+                _obj = _pre.get("obj")
+                items = self.normalize_segment(_obj)
+                items = self.filter_items(items)
+                built3 = insert_items(built3, items, _pre.get("pos"))
+                try:
+                    sx = self.extract_system_text_from_obj(_obj, render_ctx)
+                    if isinstance(sx, str) and sx.strip():
+                        sys_texts.append(sx.strip())
+                except Exception:
+                    pass
+            except Exception:
+                pass
+
+        # Основные сегменты
+        for raw_seg in (raw_segs or []):
+            body_seg, pos_spec = split_pos_spec(raw_seg)
+            if body_seg == "[[PROMPT]]":
+                items = self.filter_items(list(blocks_struct.get("messages", []) or []))
+                built3 = insert_items(built3, items, pos_spec)
+                continue
+            m_pre = var_macro_fullmatch_re.fullmatch(body_seg)
+            if m_pre:
+                _p = (m_pre.group(1) or "").strip()
+                try:
+                    if _p in pre_var_paths:
+                        # Skip duplicate var segment - already inserted via prompt_preprocess (filtered)
+                        continue
+                except Exception:
+                    pass
+            resolved = render_template_simple_fn(body_seg, render_ctx, render_ctx.get("OUT") or {})
+            obj = _try_json(resolved)
+            try:
+                pg = detect_vendor_fn(obj if isinstance(obj, dict) else {})
+                print(f"DEBUG: prompt_combine seg provider_guess={pg} -> target=claude pos={pos_spec}")
+            except Exception:
+                pass
+            items = self.normalize_segment(obj if obj is not None else resolved)
+            items = self.filter_items(items)
+            built3 = insert_items(built3, items, pos_spec)
+            try:
+                sx = self.extract_system_text_from_obj(obj, render_ctx) if obj is not None else None
+                if isinstance(sx, str) and sx.strip():
+                    sys_texts.append(sx.strip())
+            except Exception:
+                pass
+
+        if not built3:
+            built3 = self.filter_items(list(blocks_struct.get("messages", []) or []))
+
+        # Merge system blocks from PROMPT blocks + gathered sys_texts
+        existing_sys = blocks_struct.get("system") or []
+        sys_blocks: List[Dict[str, Any]] = []
+        if isinstance(existing_sys, list):
+            sys_blocks.extend(existing_sys)
+        st0 = blocks_struct.get("system_text") or ""
+        # Ensure PROMPT system_text from blocks is included as a Claude system block
+        if isinstance(st0, str) and st0.strip():
+            sys_blocks.append({"type": "text", "text": st0})
+        for s in sys_texts:
+            sys_blocks.append({"type": "text", "text": s})
+        st = "\n\n".join([t for t in [st0] + sys_texts if isinstance(t, str) and t.strip()])
+
+        if claude_no_system:
+            # Prepend system text as a user message instead of top-level system
+            if st:
+                built3 = [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": st}]}] + built3
+            return {"messages": built3, "system_text": st}
+
+        pm_struct = {"messages": built3, "system_text": st}
+        # Prefer array of system blocks when possible; fallback to single text block
+        if sys_blocks:
+            pm_struct["system"] = sys_blocks
+        elif st:
+            pm_struct["system"] = [{"type": "text", "text": st}]
+        return pm_struct
+
+    def prompt_fragment(self, pm_struct: Dict[str, Any], node_config: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        Совместимо с веткой provider=='claude' в построении [[PROMPT]]
+        ([ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:3125)).
+        """
+        parts: List[str] = []
+        # Учитываем флаг совместимости: при claude_no_system не добавляем top-level "system"
+        claude_no_system = False
+        try:
+            claude_no_system = bool((node_config or {}).get("claude_no_system", False))
+        except Exception:
+            claude_no_system = False
+
+        if not claude_no_system:
+            # Предпочитаем массив блоков system, если он есть; иначе строковый system_text
+            sys_val = pm_struct.get("system", None)
+            if sys_val is None:
+                sys_val = pm_struct.get("system_text")
+            if sys_val:
+                parts.append('"system": ' + json.dumps(sys_val, ensure_ascii=False))
+
+        msgs = pm_struct.get("messages")
+        if msgs is not None:
+            parts.append('"messages": ' + json.dumps(msgs, ensure_ascii=False))
+        return ", ".join(parts)

agentui/providers/adapters/gemini.py

@@ -0,0 +1,419 @@
+from __future__ import annotations
+
+import json
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
+
+from agentui.providers.adapters.base import (  # [ProviderAdapter](agentui/providers/adapters/base.py:10)
+    ProviderAdapter,
+    insert_items,
+    split_pos_spec,
+)
+
+
+def _is_data_url(u: str) -> bool:  # [_is_data_url()](agentui/providers/adapters/gemini.py:14)
+    return isinstance(u, str) and u.strip().lower().startswith("data:")
+
+
+def _split_data_url(u: str) -> tuple[str, str]:  # [_split_data_url()](agentui/providers/adapters/gemini.py:18)
+    """
+    Возвращает (mime, b64) для data URL.
+    Поддерживаем форму: data:<mime>;base64,<b64>
+    """
+    try:
+        header, b64 = u.split(",", 1)
+        mime = "application/octet-stream"
+        if header.startswith("data:"):
+            header2 = header[5:]
+            if ";base64" in header2:
+                mime = header2.split(";base64", 1)[0] or mime
+            elif ";" in header2:
+                mime = header2.split(";", 1)[0] or mime
+            elif header2:
+                mime = header2
+        return mime, b64
+    except Exception:
+        return "application/octet-stream", ""
+
+
+def _try_json(s: str) -> Any:  # [_try_json()](agentui/providers/adapters/gemini.py:38)
+    try:
+        obj = json.loads(s)
+    except Exception:
+        try:
+            obj = json.loads(s, strict=False)  # type: ignore[call-arg]
+        except Exception:
+            return None
+    for _ in range(2):
+        if isinstance(obj, str):
+            st = obj.strip()
+            if (st.startswith("{") and st.endswith("}")) or (st.startswith("[") and st.endswith("]")):
+                try:
+                    obj = json.loads(st)
+                    continue
+                except Exception:
+                    break
+        break
+    return obj
+
+
+class GeminiAdapter(ProviderAdapter):  # [GeminiAdapter.__init__()](agentui/providers/adapters/gemini.py:56)
+    name = "gemini"
+
+    # --- Дефолты HTTP ---
+    def default_base_url(self) -> str:
+        return "https://generativelanguage.googleapis.com"
+
+    def default_endpoint(self, model: str) -> str:
+        # endpoint с шаблоном model (как в исходном коде)
+        return "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent"
+
+    # --- PROMPT: построение провайдерных структур ---
+
+    def blocks_struct_for_template(
+        self,
+        unified_messages: List[Dict[str, Any]],
+        context: Dict[str, Any],
+        node_config: Dict[str, Any],
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Совместимо с веткой provider in {'gemini','gemini_image'} из
+        [ProviderCallNode._blocks_struct_for_template()](agentui/pipeline/executor.py:1981).
+        """
+        def _text_from_msg(m: Dict[str, Any]) -> str:
+            c = m.get("content")
+            if isinstance(c, list):
+                texts = [str(p.get("text") or "") for p in c if isinstance(p, dict) and p.get("type") == "text"]
+                return "\n".join([t for t in texts if t])
+            return str(c or "")
+
+        sys_text = "\n\n".join([_text_from_msg(m) for m in (unified_messages or []) if m.get("role") == "system"]).strip()
+
+        contents: List[Dict[str, Any]] = []
+        for m in (unified_messages or []):
+            if m.get("role") == "system":
+                continue
+            role = "model" if m.get("role") == "assistant" else "user"
+            c = m.get("content")
+            parts: List[Dict[str, Any]] = []
+            if isinstance(c, list):
+                for p in c:
+                    if not isinstance(p, dict):
+                        continue
+                    if p.get("type") == "text":
+                        parts.append({"text": str(p.get("text") or "")})
+                    elif p.get("type") in {"image_url", "image"}:
+                        url = str(p.get("url") or "")
+                        if _is_data_url(url):
+                            mime, b64 = _split_data_url(url)
+                            parts.append({"inline_data": {"mime_type": mime, "data": b64}})
+                        else:
+                            parts.append({"text": url})
+            else:
+                parts.append({"text": str(c or "")})
+            contents.append({"role": role, "parts": parts})
+
+        d: Dict[str, Any] = {
+            "contents": contents,
+            "system_text": sys_text,
+        }
+        if sys_text:
+            d["systemInstruction"] = {"parts": [{"text": sys_text}]}
+        return d
+
+    def normalize_segment(self, x: Any) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Совместимо с [_as_gemini_contents()](agentui/pipeline/executor.py:2521).
+        """
+        cnts: List[Dict[str, Any]] = []
+        try:
+            if isinstance(x, dict):
+                if isinstance(x.get("contents"), list):
+                    return list(x.get("contents") or [])
+                if isinstance(x.get("messages"), list):
+                    # OpenAI → Gemini
+                    for m in (x.get("messages") or []):
+                        if not isinstance(m, dict):
+                            continue
+                        role_raw = str(m.get("role") or "user")
+                        role = "model" if role_raw == "assistant" else "user"
+                        cont = m.get("content")
+                        parts: List[Dict[str, Any]] = []
+                        if isinstance(cont, str):
+                            parts = [{"text": cont}]
+                        elif isinstance(cont, list):
+                            for p in cont:
+                                if not isinstance(p, dict):
+                                    continue
+                                if p.get("type") == "text":
+                                    parts.append({"text": str(p.get("text") or "")})
+                                elif p.get("type") in {"image_url", "image"}:
+                                    # Gemini не принимает внешние URL картинок как image — оставим как текстовую ссылку
+                                    url = ""
+                                    if isinstance(p.get("image_url"), dict):
+                                        url = str((p.get("image_url") or {}).get("url") or "")
+                                    elif "url" in p:
+                                        url = str(p.get("url") or "")
+                                    if url:
+                                        parts.append({"text": url})
+                        else:
+                            parts = [{"text": json.dumps(cont, ensure_ascii=False)}]
+                        cnts.append({"role": role, "parts": parts})
+                    return cnts
+
+            if isinstance(x, list):
+                # Gemini contents list already
+                if all(isinstance(c, dict) and "parts" in c for c in x):
+                    return list(x)
+                # OpenAI messages list -> Gemini
+                if all(isinstance(m, dict) and "content" in m for m in x):
+                    out: List[Dict[str, Any]] = []
+                    for m in x:
+                        role_raw = str(m.get("role") or "user")
+                        role = "model" if role_raw == "assistant" else "user"
+                        cont = m.get("content")
+                        parts: List[Dict[str, Any]] = []
+                        if isinstance(cont, str):
+                            parts = [{"text": cont}]
+                        elif isinstance(cont, list):
+                            for p in cont:
+                                if not isinstance(p, dict):
+                                    continue
+                                if p.get("type") == "text":
+                                    parts.append({"text": str(p.get("text") or "")})
+                                elif p.get("type") in {"image_url", "image"}:
+                                    url = ""
+                                    if isinstance(p.get("image_url"), dict):
+                                        url = str((p.get("image_url") or {}).get("url") or "")
+                                    elif "url" in p:
+                                        url = str(p.get("url") or "")
+                                    if url:
+                                        parts.append({"text": url})
+                        else:
+                            parts = [{"text": json.dumps(cont, ensure_ascii=False)}]
+                        out.append({"role": role, "parts": parts})
+                    return out
+                # Fallback
+                return [{"role": "user", "parts": [{"text": json.dumps(x, ensure_ascii=False)}]}]
+
+            if isinstance(x, str):
+                try_obj = _try_json(x)
+                if try_obj is not None:
+                    return self.normalize_segment(try_obj)
+                return [{"role": "user", "parts": [{"text": x}]}]
+            return [{"role": "user", "parts": [{"text": json.dumps(x, ensure_ascii=False)}]}]
+        except Exception:
+            return [{"role": "user", "parts": [{"text": str(x)}]}]
+
+    def filter_items(self, arr: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Совместимо с [_filter_gemini()](agentui/pipeline/executor.py:2782).
+        Сохраняем inline_data/inlineData как есть; текстовые части — только непустые.
+        """
+        out: List[Dict[str, Any]] = []
+        for it in (arr or []):
+            if not isinstance(it, dict):
+                continue
+            parts = it.get("parts") or []
+            norm_parts = []
+            for p in parts:
+                if isinstance(p, dict):
+                    t = p.get("text")
+                    if isinstance(t, str) and t.strip():
+                        norm_parts.append({"text": t})
+                    elif "inline_data" in p or "inlineData" in p:
+                        norm_parts.append(p)  # изображения пропускаем как есть
+            if norm_parts:
+                out.append({"role": it.get("role", "user"), "parts": norm_parts})
+        return out
+
+    def extract_system_text_from_obj(self, x: Any, render_ctx: Dict[str, Any]) -> Optional[str]:
+        """
+        Совместимо с [_extract_sys_text_from_obj()](agentui/pipeline/executor.py:2676) для Gemini.
+        """
+        try:
+            # Dict
+            if isinstance(x, dict):
+                if "systemInstruction" in x:
+                    si = x.get("systemInstruction")
+                    def _parts_to_text(siobj: Any) -> str:
+                        try:
+                            parts = siobj.get("parts") or []
+                            texts = [
+                                str(p.get("text") or "")
+                                for p in parts
+                                if isinstance(p, dict) and isinstance(p.get("text"), str) and p.get("text").strip()
+                            ]
+                            return "\n".join([t for t in texts if t]).strip()
+                        except Exception:
+                            return ""
+                    if isinstance(si, dict):
+                        t = _parts_to_text(si)
+                        if t:
+                            return t
+                    if isinstance(si, list):
+                        texts = []
+                        for p in si:
+                            if isinstance(p, dict) and isinstance(p.get("text"), str) and p.get("text").strip():
+                                texts.append(p.get("text").strip())
+                        t = "\n".join(texts).strip()
+                        if t:
+                            return t
+                    if isinstance(si, str) and si.strip():
+                        return si.strip()
+                # OpenAI system внутри messages
+                if isinstance(x.get("messages"), list):
+                    sys_msgs = []
+                    for m in (x.get("messages") or []):
+                        try:
+                            if (str(m.get("role") or "").lower().strip() == "system"):
+                                cont = m.get("content")
+                                if isinstance(cont, str) and cont.strip():
+                                    sys_msgs.append(cont.strip())
+                                elif isinstance(cont, list):
+                                    for p in cont:
+                                        if (
+                                            isinstance(p, dict)
+                                            and p.get("type") == "text"
+                                            and isinstance(p.get("text"), str)
+                                            and p.get("text").strip()
+                                        ):
+                                            sys_msgs.append(p.get("text").strip())
+                        except Exception:
+                            continue
+                    if sys_msgs:
+                        return "\n\n".join(sys_msgs).strip()
+            # List
+            if isinstance(x, list):
+                if all(isinstance(m, dict) and "role" in m for m in x):
+                    sys_msgs = []
+                    for m in x:
+                        try:
+                            if (str(m.get("role") or "").lower().strip() == "system"):
+                                cont = m.get("content")
+                                if isinstance(cont, str) and cont.strip():
+                                    sys_msgs.append(cont.strip())
+                                elif isinstance(cont, list):
+                                    for p in cont:
+                                        if (
+                                            isinstance(p, dict)
+                                            and p.get("type") == "text"
+                                            and isinstance(p.get("text"), str)
+                                            and p.get("text").strip()
+                                        ):
+                                            sys_msgs.append(p.get("text").strip())
+                        except Exception:
+                            continue
+                    if sys_msgs:
+                        return "\n\n".join(sys_msgs).strip()
+                # Gemini contents list -> попробуем взять из входящего snapshot
+                if all(isinstance(c, dict) and "parts" in c for c in x):
+                    try:
+                        inc = (render_ctx.get("incoming") or {}).get("json") or {}
+                        si = inc.get("systemInstruction")
+                        if si is not None:
+                            return self.extract_system_text_from_obj({"systemInstruction": si}, render_ctx)
+                    except Exception:
+                        pass
+            return None
+        except Exception:
+            return None
+
+    def combine_segments(
+        self,
+        blocks_struct: Dict[str, Any],
+        pre_segments_raw: List[Dict[str, Any]],
+        raw_segs: List[str],
+        render_ctx: Dict[str, Any],
+        pre_var_paths: set[str],
+        render_template_simple_fn,
+        var_macro_fullmatch_re,
+        detect_vendor_fn,
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Повторяет ветку provider in {'gemini','gemini_image'} из prompt_combine
+        ([ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:2874)).
+        """
+        built: List[Dict[str, Any]] = []
+        sys_texts: List[str] = []
+
+        # 1) Пред‑сегменты
+        for _pre in (pre_segments_raw or []):
+            try:
+                _obj = _pre.get("obj")
+                items = self.normalize_segment(_obj)
+                items = self.filter_items(items)
+                built = insert_items(built, items, _pre.get("pos"))
+                try:
+                    sx = self.extract_system_text_from_obj(_obj, render_ctx)
+                    if isinstance(sx, str) and sx.strip():
+                        sys_texts.append(sx.strip())
+                except Exception:
+                    pass
+            except Exception:
+                pass
+
+        # 2) Основные сегменты
+        for raw_seg in (raw_segs or []):
+            body_seg, pos_spec = split_pos_spec(raw_seg)
+            if body_seg == "[[PROMPT]]":
+                items = self.filter_items(list(blocks_struct.get("contents", []) or []))
+                built = insert_items(built, items, pos_spec)
+                continue
+            m_pre = var_macro_fullmatch_re.fullmatch(body_seg)
+            if m_pre:
+                _p = (m_pre.group(1) or "").strip()
+                try:
+                    if _p in pre_var_paths:
+                        continue
+                except Exception:
+                    pass
+            resolved = render_template_simple_fn(body_seg, render_ctx, render_ctx.get("OUT") or {})
+            obj = _try_json(resolved)
+            # debug provider guess
+            try:
+                pg = detect_vendor_fn(obj if isinstance(obj, dict) else {})
+                print(f"DEBUG: prompt_combine seg provider_guess={pg} -> target=gemini pos={pos_spec}")
+            except Exception:
+                pass
+            items = self.normalize_segment(obj if obj is not None else resolved)
+            items = self.filter_items(items)
+            built = insert_items(built, items, pos_spec)
+            try:
+                sx = self.extract_system_text_from_obj(obj, render_ctx) if obj is not None else None
+                if isinstance(sx, str) and sx.strip():
+                    sys_texts.append(sx.strip())
+            except Exception:
+                pass
+
+        if not built:
+            built = self.filter_items(list(blocks_struct.get("contents", []) or []))
+
+        # Merge systemInstruction: PROMPT blocks + gathered sys_texts
+        existing_si = blocks_struct.get("systemInstruction")
+        parts = []
+        if isinstance(existing_si, dict) and isinstance(existing_si.get("parts"), list):
+            parts = list(existing_si.get("parts") or [])
+        for s in sys_texts:
+            parts.append({"text": s})
+        new_si = {"parts": parts} if parts else existing_si
+        return {"contents": built, "systemInstruction": new_si, "system_text": blocks_struct.get("system_text")}
+
+    def prompt_fragment(self, pm_struct: Dict[str, Any], node_config: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        Совместимо с веткой provider in {'gemini','gemini_image'} в построении [[PROMPT]]
+        ([ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:3103)).
+        """
+        parts = []
+        contents = pm_struct.get("contents")
+        if contents is not None:
+            parts.append('"contents": ' + json.dumps(contents, ensure_ascii=False))
+        sysi = pm_struct.get("systemInstruction")
+        if sysi is not None:
+            parts.append('"systemInstruction": ' + json.dumps(sysi, ensure_ascii=False))
+        return ", ".join(parts)
+
+
+class GeminiImageAdapter(GeminiAdapter):  # [GeminiImageAdapter.__init__()](agentui/providers/adapters/gemini.py:332)
+    name = "gemini_image"
+
+    # Вся логика такая же, как у Gemini (generateContent), включая defaults.

agentui/providers/adapters/openai.py

@@ -0,0 +1,398 @@
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import re
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
+
+from agentui.providers.adapters.base import (  # [ProviderAdapter](agentui/providers/adapters/base.py:10)
+    ProviderAdapter,
+    insert_items,
+    split_pos_spec,
+)
+
+
+def _try_json(s: str) -> Any:  # [_try_json()](agentui/providers/adapters/openai.py:16)
+    """
+    Парсит JSON из строки. Пермиссивный режим и двукратная распаковка строк, как в старой логике.
+    Возвращает dict/list/примитив или None при неудаче.
+    """
+    try:
+        obj = json.loads(s)
+    except Exception:
+        try:
+            obj = json.loads(s, strict=False)  # type: ignore[call-arg]
+        except Exception:
+            return None
+    # Если это строка, которая сама похожа на JSON — пробуем распаковать до 2 раз
+    for _ in range(2):
+        if isinstance(obj, str):
+            st = obj.strip()
+            if (st.startswith("{") and st.endswith("}")) or (st.startswith("[") and st.endswith("]")):
+                try:
+                    obj = json.loads(st)
+                    continue
+                except Exception:
+                    break
+        break
+    return obj
+
+
+class OpenAIAdapter(ProviderAdapter):  # [OpenAIAdapter.__init__()](agentui/providers/adapters/openai.py:39)
+    name = "openai"
+
+    # --- Дефолты HTTP ---
+    def default_base_url(self) -> str:
+        return "https://api.openai.com"
+
+    def default_endpoint(self, model: str) -> str:
+        return "/v1/chat/completions"
+
+    # --- PROMPT: построение провайдерных структур ---
+
+    def blocks_struct_for_template(
+        self,
+        unified_messages: List[Dict[str, Any]],
+        context: Dict[str, Any],
+        node_config: Dict[str, Any],
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Совместимо с веткой provider=='openai' из [ProviderCallNode._blocks_struct_for_template()](agentui/pipeline/executor.py:1958).
+        """
+        def _map(m: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+            c = m.get("content")
+            if isinstance(c, list):
+                parts = []
+                for p in c:
+                    if isinstance(p, dict) and p.get("type") == "text":
+                        parts.append({"type": "text", "text": str(p.get("text") or "")})
+                    elif isinstance(p, dict) and p.get("type") in {"image_url", "image"}:
+                        url = str(p.get("url") or "")
+                        parts.append({"type": "image_url", "image_url": {"url": url}})
+                return {"role": m.get("role", "user"), "content": parts}
+            return {"role": m.get("role", "user"), "content": str(c or "")}
+
+        # system_text — склейка всех system-блоков (только текст, без картинок)
+        sys_text = "\n\n".join(
+            [
+                str(m.get("content") or "")
+                if not isinstance(m.get("content"), list)
+                else "\n".join(
+                    [str(p.get("text") or "") for p in m.get("content") if isinstance(p, dict) and p.get("type") == "text"]
+                )
+                for m in (unified_messages or [])
+                if m.get("role") == "system"
+            ]
+        ).strip()
+
+        return {
+            "messages": [_map(m) for m in (unified_messages or [])],
+            "system_text": sys_text,
+        }
+
+    def normalize_segment(self, x: Any) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Совместимо с [_as_openai_messages()](agentui/pipeline/executor.py:2451).
+        - Поддерживает dict with messages (openai)
+        - Поддерживает dict/list в стиле Gemini.contents (склейка текстов частей)
+        - Поддерживает list openai-like messages (нормализация parts)
+        - Строки/прочее упаковываются как один user message
+        """
+        msgs: List[Dict[str, Any]] = []
+        try:
+            # Dict inputs
+            if isinstance(x, dict):
+                if isinstance(x.get("messages"), list):
+                    return list(x.get("messages") or [])
+                if isinstance(x.get("contents"), list):
+                    # Gemini -> OpenAI (text-only join)
+                    for c in (x.get("contents") or []):
+                        if not isinstance(c, dict):
+                            continue
+                        role_raw = str(c.get("role") or "user")
+                        role = "assistant" if role_raw == "model" else ("user" if role_raw not in {"user", "assistant"} else role_raw)
+                        parts = c.get("parts") or []
+                        text = "\n".join(
+                            [str(p.get("text")) for p in parts if isinstance(p, dict) and isinstance(p.get("text"), str)]
+                        ).strip()
+                        msgs.append({"role": role, "content": text})
+                    return msgs
+
+            # List inputs
+            if isinstance(x, list):
+                # Gemini contents list -> OpenAI messages
+                if all(isinstance(c, dict) and "parts" in c for c in x):
+                    for c in x:
+                        role_raw = str(c.get("role") or "user")
+                        role = "assistant" if role_raw == "model" else ("user" if role_raw not in {"user", "assistant"} else role_raw)
+                        parts = c.get("parts") or []
+                        text = "\n".join(
+                            [str(p.get("text")) for p in parts if isinstance(p, dict) and isinstance(p.get("text"), str)]
+                        ).strip()
+                        msgs.append({"role": role, "content": text})
+                    return msgs
+                # OpenAI messages list already — normalize parts if needed
+                if all(isinstance(m, dict) and "content" in m for m in x):
+                    out: List[Dict[str, Any]] = []
+                    for m in x:
+                        role = m.get("role", "user")
+                        cont = m.get("content")
+                        if isinstance(cont, str):
+                            out.append({"role": role, "content": cont})
+                        elif isinstance(cont, list):
+                            parts2: List[Dict[str, Any]] = []
+                            for p in cont:
+                                if not isinstance(p, dict):
+                                    continue
+                                if p.get("type") == "text":
+                                    parts2.append({"type": "text", "text": str(p.get("text") or "")})
+                                elif p.get("type") in {"image_url", "image"}:
+                                    url = ""
+                                    if isinstance(p.get("image_url"), dict):
+                                        url = str((p.get("image_url") or {}).get("url") or "")
+                                    elif "url" in p:
+                                        url = str(p.get("url") or "")
+                                    if url:
+                                        parts2.append({"type": "image_url", "image_url": {"url": url}})
+                            out.append({"role": role, "content": parts2 if parts2 else ""})
+                    return out
+                # Fallback: dump JSON as a single user message
+                return [{"role": "user", "content": json.dumps(x, ensure_ascii=False)}]
+
+            # Primitive inputs or embedded JSON string
+            if isinstance(x, str):
+                try_obj = _try_json(x)
+                if try_obj is not None:
+                    return self.normalize_segment(try_obj)
+                return [{"role": "user", "content": x}]
+            return [{"role": "user", "content": json.dumps(x, ensure_ascii=False)}]
+        except Exception:
+            return [{"role": "user", "content": str(x)}]
+
+    def filter_items(self, arr: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
+        """
+        Совместимо с [_filter_openai()](agentui/pipeline/executor.py:2801).
+        """
+        out: List[Dict[str, Any]] = []
+        for m in (arr or []):
+            if not isinstance(m, dict):
+                continue
+            c = m.get("content")
+            if isinstance(c, str) and c.strip():
+                out.append({"role": m.get("role", "user"), "content": c})
+            elif isinstance(c, list):
+                parts = []
+                for p in c:
+                    if isinstance(p, dict) and p.get("type") == "text":
+                        txt = str(p.get("text") or "")
+                        if txt.strip():
+                            parts.append({"type": "text", "text": txt})
+                if parts:
+                    out.append({"role": m.get("role", "user"), "content": parts})
+        return out
+
+    def extract_system_text_from_obj(self, x: Any, render_ctx: Dict[str, Any]) -> Optional[str]:
+        """
+        Совместимо с [_extract_sys_text_from_obj()](agentui/pipeline/executor.py:2676).
+        Умеет читать:
+        - Gemini: systemInstruction.parts[].text
+        - Claude: top-level system (string/list of blocks)
+        - OpenAI: messages[*] with role=system (string content or parts[].text)
+        - List форматы: openai messages list и gemini contents list (в последнем случае смотрит incoming.json.systemInstruction)
+        """
+        try:
+            # Dict objects
+            if isinstance(x, dict):
+                # Gemini systemInstruction
+                if "systemInstruction" in x:
+                    si = x.get("systemInstruction")
+
+                    def _parts_to_text(siobj: Any) -> str:
+                        try:
+                            parts = siobj.get("parts") or []
+                            texts = [
+                                str(p.get("text") or "")
+                                for p in parts
+                                if isinstance(p, dict) and isinstance(p.get("text"), str) and p.get("text").strip()
+                            ]
+                            return "\n".join([t for t in texts if t]).strip()
+                        except Exception:
+                            return ""
+
+                    if isinstance(si, dict):
+                        t = _parts_to_text(si)
+                        if t:
+                            return t
+                    if isinstance(si, list):
+                        texts = []
+                        for p in si:
+                            if isinstance(p, dict) and isinstance(p.get("text"), str) and p.get("text").strip():
+                                texts.append(p.get("text").strip())
+                        t = "\n".join(texts).strip()
+                        if t:
+                            return t
+                    if isinstance(si, str) and si.strip():
+                        return si.strip()
+                # Claude system (string or blocks)
+                if "system" in x and not ("messages" in x and isinstance(x.get("messages"), list)):
+                    sysv = x.get("system")
+                    if isinstance(sysv, str) and sysv.strip():
+                        return sysv.strip()
+                    if isinstance(sysv, list):
+                        texts = [
+                            str(b.get("text") or "")
+                            for b in sysv
+                            if isinstance(b, dict) and (b.get("type") == "text") and isinstance(b.get("text"), str) and b.get("text").strip()
+                        ]
+                        t = "\n".join([t for t in texts if t]).strip()
+                        if t:
+                            return t
+                # OpenAI messages with role=system
+                if isinstance(x.get("messages"), list):
+                    sys_msgs = []
+                    for m in (x.get("messages") or []):
+                        try:
+                            if (str(m.get("role") or "").lower().strip() == "system"):
+                                cont = m.get("content")
+                                if isinstance(cont, str) and cont.strip():
+                                    sys_msgs.append(cont.strip())
+                                elif isinstance(cont, list):
+                                    for p in cont:
+                                        if (
+                                            isinstance(p, dict)
+                                            and p.get("type") == "text"
+                                            and isinstance(p.get("text"), str)
+                                            and p.get("text").strip()
+                                        ):
+                                            sys_msgs.append(p.get("text").strip())
+                        except Exception:
+                            continue
+                    if sys_msgs:
+                        return "\n\n".join(sys_msgs).strip()
+
+            # List objects
+            if isinstance(x, list):
+                # OpenAI messages list with role=system
+                if all(isinstance(m, dict) and "role" in m for m in x):
+                    sys_msgs = []
+                    for m in x:
+                        try:
+                            if (str(m.get("role") or "").lower().strip() == "system"):
+                                cont = m.get("content")
+                                if isinstance(cont, str) and cont.strip():
+                                    sys_msgs.append(cont.strip())
+                                elif isinstance(cont, list):
+                                    for p in cont:
+                                        if (
+                                            isinstance(p, dict)
+                                            and p.get("type") == "text"
+                                            and isinstance(p.get("text"), str)
+                                            and p.get("text").strip()
+                                        ):
+                                            sys_msgs.append(p.get("text").strip())
+                        except Exception:
+                            continue
+                    if sys_msgs:
+                        return "\n\n".join(sys_msgs).strip()
+                # Gemini 'contents' list: try to read systemInstruction from incoming JSON snapshot
+                if all(isinstance(c, dict) and "parts" in c for c in x):
+                    try:
+                        inc = (render_ctx.get("incoming") or {}).get("json") or {}
+                        si = inc.get("systemInstruction")
+                        if si is not None:
+                            # Рекурсивно используем себя
+                            return self.extract_system_text_from_obj({"systemInstruction": si}, render_ctx)
+                    except Exception:
+                        pass
+            return None
+        except Exception:
+            return None
+
+    def combine_segments(
+        self,
+        blocks_struct: Dict[str, Any],
+        pre_segments_raw: List[Dict[str, Any]],
+        raw_segs: List[str],
+        render_ctx: Dict[str, Any],
+        pre_var_paths: set[str],
+        render_template_simple_fn,
+        var_macro_fullmatch_re,
+        detect_vendor_fn,
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        Повторяет ветку provider=='openai' из prompt_combine в [ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:2936).
+        """
+        built: List[Dict[str, Any]] = []
+        sys_texts: List[str] = []
+
+        # 1) Пред‑сегменты (prompt_preprocess)
+        for _pre in (pre_segments_raw or []):
+            try:
+                _obj = _pre.get("obj")
+                items = self.normalize_segment(_obj)
+                items = self.filter_items(items)
+                built = insert_items(built, items, _pre.get("pos"))
+                try:
+                    sx = self.extract_system_text_from_obj(_obj, render_ctx)
+                    if isinstance(sx, str) and sx.strip():
+                        sys_texts.append(sx.strip())
+                except Exception:
+                    pass
+            except Exception:
+                pass
+
+        # 2) Основные сегменты (prompt_combine)
+        for raw_seg in (raw_segs or []):
+            body_seg, pos_spec = split_pos_spec(raw_seg)
+            if body_seg == "[[PROMPT]]":
+                items = self.filter_items(list(blocks_struct.get("messages", []) or []))
+                built = insert_items(built, items, pos_spec)
+                continue
+            # Спрятать дубли plain [[VAR:path]] если уже вставляли этим путём в pre_var_overrides
+            m_pre = var_macro_fullmatch_re.fullmatch(body_seg)
+            if m_pre:
+                _p = (m_pre.group(1) or "").strip()
+                try:
+                    if _p in pre_var_paths:
+                        # Уже вставлено через prompt_preprocess с фильтрацией — пропускаем
+                        continue
+                except Exception:
+                    pass
+
+            resolved = render_template_simple_fn(body_seg, render_ctx, render_ctx.get("OUT") or {})
+            obj = _try_json(resolved)
+            # debug provider guess
+            try:
+                pg = detect_vendor_fn(obj if isinstance(obj, dict) else {})
+                print(f"DEBUG: prompt_combine seg provider_guess={pg} -> target=openai pos={pos_spec}")
+            except Exception:
+                pass
+            items = self.normalize_segment(obj if obj is not None else resolved)
+            items = self.filter_items(items)
+            built = insert_items(built, items, pos_spec)
+            try:
+                sx = self.extract_system_text_from_obj(obj, render_ctx) if obj is not None else None
+                if isinstance(sx, str) and sx.strip():
+                    sys_texts.append(sx.strip())
+            except Exception:
+                pass
+
+        # Если ничего не собрали — берём исходные blocks
+        if not built:
+            built = self.filter_items(list(blocks_struct.get("messages", []) or []))
+
+        # Препендинг системных сообщений из sys_texts
+        if sys_texts:
+            sys_msgs = [{"role": "system", "content": s} for s in sys_texts if s]
+            if sys_msgs:
+                built = sys_msgs + built
+
+        # keep system_text for UI/debug
+        st0 = blocks_struct.get("system_text") or ""
+        st = "\n\n".join([t for t in [st0] + sys_texts if isinstance(t, str) and t.strip()])
+        return {"messages": built, "system_text": st}
+
+    def prompt_fragment(self, pm_struct: Dict[str, Any], node_config: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        Совместимо с веткой provider=='openai' в построении [[PROMPT]] из [ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:3103).
+        """
+        return '"messages": ' + json.dumps(pm_struct.get("messages", []), ensure_ascii=False)

agentui/providers/adapters/registry.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+from __future__ import annotations
+
+from typing import Optional
+
+from agentui.providers.adapters.base import ProviderAdapter, default_base_url_for as _default_base_url_for
+from agentui.providers.adapters.openai import OpenAIAdapter
+try:
+    from agentui.providers.adapters.gemini import GeminiAdapter, GeminiImageAdapter
+except Exception:
+    GeminiAdapter = None  # type: ignore
+    GeminiImageAdapter = None  # type: ignore
+try:
+    from agentui.providers.adapters.claude import ClaudeAdapter
+except Exception:
+    ClaudeAdapter = None  # type: ignore
+
+
+def get_adapter(provider: str) -> Optional[ProviderAdapter]:
+    p = (provider or "").strip().lower()
+    if p == "openai":
+        return OpenAIAdapter()
+    if p == "gemini" and GeminiAdapter:
+        return GeminiAdapter()  # type: ignore[operator]
+    if p == "gemini_image" and GeminiImageAdapter:
+        return GeminiImageAdapter()  # type: ignore[operator]
+    if p == "claude" and ClaudeAdapter:
+        return ClaudeAdapter()  # type: ignore[operator]
+    return None
+
+
+def default_base_url_for(vendor: str) -> Optional[str]:
+    return _default_base_url_for(vendor)

agentui/providers/http_client.py

@@ -1,14 +1,57 @@
 from __future__ import annotations
 
 import httpx
-from typing import Optional, Dict
-from agentui.config import build_httpx_proxies
+from typing import Optional, Dict, Union
+import os
+from agentui.config import build_httpx_proxies, get_tls_verify, is_verify_explicit
+
+
+def _mask_proxy(url: str) -> str:
+    """Маскируем часть с логином/паролем в URL прокси, чтобы не утекла в логи."""
+    try:
+        if "://" in url and "@" in url:
+            prefix, rest = url.split("://", 1)
+            auth, host = rest.split("@", 1)
+            return f"{prefix}://***@{host}"
+        return url
+    except Exception:
+        return "<masked>"
 
 
 def build_client(timeout: float = 60.0) -> httpx.AsyncClient:
     proxies: Optional[Dict[str, str]] = build_httpx_proxies()
+    verify: Union[bool, str] = get_tls_verify()
+
+    explicit = is_verify_explicit()
+    # По умолчанию при наличии прокси отключаем проверку сертификатов,
+    # но не трогаем, если пользователь явно задал verify или CA.
+    if proxies and (verify is True) and (not explicit):
+        verify = False
+
+    if os.getenv("AGENTUI_DEBUG", "").lower() in ("1", "true", "on", "yes"):
+        masked = {k: _mask_proxy(v) for k, v in (proxies or {}).items()}
+        print("[agentui.http_client] proxies=", masked, " verify=", verify)
+
     # httpx сам понимает схемы socks://, socks5:// при установленном extras [socks]
-    client = httpx.AsyncClient(timeout=timeout, proxies=proxies, follow_redirects=True)
+    try:
+        client = httpx.AsyncClient(
+            timeout=timeout,
+            proxies=proxies,
+            follow_redirects=True,
+            verify=verify,
+        )
+    except TypeError:
+        if proxies:
+            try:
+                masked = {k: _mask_proxy(v) for k, v in proxies.items()}
+            except Exception:
+                masked = proxies
+            print(f"[agentui.http_client] WARNING: proxies not supported in httpx.AsyncClient, skipping proxies={masked}")
+        client = httpx.AsyncClient(
+            timeout=timeout,
+            follow_redirects=True,
+            verify=verify,
+        )
     return client
 
 

docs/VARIABLES.md

@@ -1,328 +1,665 @@
-# Переменные и макросы НадTavern
 
-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.
+НАДTAVERN VARIABLES — ГАЙД ДЛЯ ТЕХ, КТО СЕГОДНЯ «НА МИНИМАЛКАХ» И ВСЁ РАВНО ХОЧЕТ, ЧТОБЫ РАБОТАЛО
 
-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.
+Смотри сюда, слабак. Я — твой наидобрейший цун-энциклопедист, и сейчас я очень терпеливо (фрр) объясню так, чтобы даже ты не накосячил. Прочитаешь до конца — и у тебя получится. Может быть. Если постараешься. М-м… не думай, что я делаю это ради тебя!
 
-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)
+- Источники истины (это значит «код, который реально решает», а не чаты):
+- Исполнение пайплайна: [PipelineExecutor.run()](agentui/pipeline/executor.py:402)
+- Нода SetVars — выражения и функции: [SetVarsNode._safe_eval_expr()](agentui/pipeline/executor.py:1290)
+- Нода ProviderCall — вызов провайдера и PROMPT: [ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:2084)
+- Нода RawForward — прямой прокси: [RawForwardNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:3547)
+- Нода Return — формат финального ответа: [ReturnNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:3930)
+- Нода If — парсер условий: [IfNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:4024)
+- While-обёртка для ProviderCall: [_providercall_run_with_while()](agentui/pipeline/executor.py:4075)
+- While-обёртка для RawForward: [_rawforward_run_with_while()](agentui/pipeline/executor.py:4243)
+- Шаблоны: [[...]] и {{ ... }} здесь: [render_template_simple()](agentui/pipeline/templating.py:205)
+- Условия if/while (&&, ||, contains, скобочки): [eval_condition_expr()](agentui/pipeline/templating.py:391)
+- JSONPath (упрощённый, но хватит): [_json_path_extract()](agentui/pipeline/executor.py:1569)
+- Склейка текста при JSONPath: [_stringify_join()](agentui/pipeline/executor.py:1610)
+- UI инспектор Prompt Blocks: [PM.setupProviderCallPMUI()](static/js/pm-ui.js:9)
+- Экспорт/импорт пайплайна в редакторе: [AgentUISer.toPipelineJSON()](static/js/serialization.js:104), [AgentUISer.fromPipelineJSON()](static/js/serialization.js:286)
+- Веб-редактор: [editor.html](static/editor.html)
 
----
+Перед началом (термины в скобках — это определение, не морщи нос):
+- «Пайплайн» (pipeline — схема исполнения из «узлов»).
+- «Узел» (node — прямоугольный блок на канвасе).
+- «Порт» (port — кружок входа/выхода узла).
+- «Гейт» (gate — ветка выхода If.true/If.false; влияет на порядок выполнения ребёнка).
+- «STORE» (перманентное хранилище переменных на диск, одна запись на каждый pipeline.id).
+- «PROMPT» (специальный JSON-фрагмент сообщений, который подставляется в шаблон запроса провайдера).
+- «OUTx» (короткая ссылка на текст из выхода ноды nX).
+- «incoming» (снимок входящего HTTP-запроса: метод, URL, заголовки, JSON и т.д.).
 
-## 1) Общие переменные контекста (для всех нод)
 
-Эти переменные доступны в шаблонах любой ноды. Они добавляются на стороне сервера при обработке входящего HTTP‑запроса.
+РАЗДЕЛ 1 — НОДЫ: КТО ЕСТЬ КТО (КРАТКО, ШУТКИ В СТОРОНУ)
 
-- 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.
+1) SetVars (заводит твои переменные)
+- Входы: нет (только depends).
+- Выходы: vars — словарь новых переменных.
+- Поведение: для каждой переменной задаёшь name и mode (string или expr). В режиме string значение обрабатывается шаблоном ([[...]] и {{ ... }}), в режиме expr — безопасным мини-диалектом выражений.
+- Где смотреть реализацию: [SetVarsNode._safe_eval_expr()](agentui/pipeline/executor.py:1197).
 
-- 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
+2) If (ветвление по условию)
+- Входы: depends.
+- Выходы: true, false (гейты для «детей» по условию).
+- Поведение: expr парсится как булево выражение (&&, ||, !, ==, !=, <, <=, >, >=, contains, скобочки). Внутри можно использовать [[...]] и {{ ... }}.
+- Реализация парсера: [eval_condition_expr()](agentui/pipeline/templating.py:391), обёртка ноды: [IfNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:3538).
 
-- 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
+3) ProviderCall (отправка к провайдеру OpenAI/Gemini/Claude)
+- Входы: depends.
+- Выходы: result (сырой JSON ответа), response_text (извлечённый «текст»).
+- Ключи: provider, provider_configs (base_url, endpoint, headers, template), blocks (Prompt Blocks), prompt_combine (DSL &), while_expr/while_max_iters/ignore_errors, text_extract_*.
+- Реализация: [ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:1991).
 
-- 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
+4) RawForward (прямой прокси)
+- Входы: depends.
+- Выходы: result, response_text.
+- Ключи: base_url (может автоопределяться по входящему JSON-вендору), override_path, passthrough_headers, extra_headers, while_expr.
+- Реализация: [RawForwardNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:3105).
 
-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.
+5) Return (оформление финального ответа для клиента)
+- Входы: depends.
+- Выходы: result (в формате openai/gemini/claude/auto), response_text (то, что вставили).
+- Ключи: target_format (auto/openai/gemini/claude), text_template (по умолчанию [[OUT1]]).
+- Реализация: [ReturnNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:3444).
 
----
+Под капотом все узлы гоняет исполнитель «волнами» или итеративно:
+- Главная точка входа: [PipelineExecutor.run()](agentui/pipeline/executor.py:316).
+- И есть режим retry/циклов в узлах ProviderCall/RawForward — см. while в Разделе 5.
 
-## 2) Выходы нод (OUT) и ссылки на них
 
-Во время исполнения пайплайна результаты предыдущих нод собираются в снапшот OUT и доступны при рендере шаблонов следующих нод:
+РАЗДЕЛ 2 — ПЕРЕМЕННЫЕ И МАКРОСЫ ([[...]] ПРОТИВ {{ ... }}) С 12 ПРИМЕРАМИ
 
-- OUT — словарь выходов нод, ключи — id нод в пайплайне (например, "n1", "n2").
-  - OUT.n1, OUT.n2, ... — объект результата соответствующей ноды.
+Смысл (запомни, ладно?):
+- [[...]] (квадратные макросы) — текстовая подстановка со строкификацией (всегда превращается в строку, объекты — в JSON-строку).
+- {{ ... }} (фигурные вставки) — типобезопасная подстановка «как есть» (числа остаются числами, объекты — объектами), а ещё есть фильтр |default(...).
 
-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)).
+Доступные макросы (см. [render_template_simple()](agentui/pipeline/templating.py:205)):
+- [[VAR:путь]] — берёт значение по пути из контекста (context/incoming/params/...).
+- [[OUT:nodeId(.path)*]] — берёт из выходов ноды (сырой JSON).
+- [[OUTx]] — короткая форма текста из ноды nX (best-effort).
+- [[STORE:путь]] — читает из стойкого хранилища (store.*).
+- [[NAME]] — «голая» переменная: сперва ищется в пользовательских переменных (SetVars), иначе в контексте по пути.
+- [[PROMPT]] — провайдерный JSON-фрагмент сообщений (см. Раздел 6).
+- Доп. сахар: img(mime)[[...]] → «data:mime;base64,ЗНАЧЕНИЕ» (см. [templating._IMG_WRAPPER_RE](agentui/pipeline/templating.py:41)).
 
-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)
+Фигурные {{ ... }}:
+- {{ OUT.n2.result.choices.0.message.content }} — доступ к JSON как к полям.
+- {{ путь|default(значение) }} — цепочки дефолтов, поддерживает вложенность и JSON-литералы в default(...).
 
-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"
+12 примеров (пониже пояса — для тех, кто любит копипасту):
+1) Заголовок авторизации в JSON-строке:
+   {"Authorization":"Bearer [[VAR:incoming.headers.authorization]]"} 
+   Объяснение: [[VAR:...]] берёт заголовок из входа (incoming.headers.authorization).
 
----
+2) Провайдерная модель «как пришла» (фигурные):
+   "model": "{{ model }}"
+   Объяснение: {{ ... }} вставляет строку без кавычек лишний раз.
 
-## 3) Макросы подстановки и синтаксис
+3) Число по умолчанию:
+   "temperature": {{ incoming.json.temperature|default(0.7) }}
+   Объяснение: default(0.7) сработает, если температуры нет.
 
-В шаблонах доступны обе формы подстановки:
+4) Лист по умолчанию:
+   "stop": {{ incoming.json.stop|default([]) }}
+   Объяснение: вставляет [] как настоящий массив.
 
-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)
+5) Короткая вытяжка текста из ноды n2:
+   "note": "[[OUT2]]"
+   Объяснение: [[OUT2]] — best-effort текст из ответа.
 
-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.
+6) Точное поле из результата:
+   "[[OUT:n2.result.choices.0.message.content]]"
+   Объяснение: берёт конкретную ветку JSON из OUT ноды n2.
 
----
+7) «Голая» переменная SetVars:
+   "key": "[[MyOpenAiKey]]"
+   Объяснение: имя без VAR/OUT — сперва ищется среди переменных.
 
-## 4) ProviderCall: Prompt Blocks, pm.* и [[PROMPT]]
+8) STORE (между прогонами):
+   "{{ STORE.KEEP|default('miss') }}"
+   Объяснение: из стойкого хранилища (если clear_var_store=False).
 
-Узел ProviderCall собирает ваши Prompt Blocks (блоки вида: роль/текст/вкл‑выкл/порядок) в стандартные «сообщения» и превращает их в структуру для конкретного провайдера.
+9) Прокинуть запрос как есть в Gemini:
+   [[VAR:incoming.json.contents]]
+   Объяснение: квадратные дадут строку (для template это ок: JSON-строка без лишних кавычек — см. PROMPT).
 
-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:"..."}] }
+10) JSON-путь с фигурными:
+    {{ OUT.n1.result.obj.value|default(0) }}
+    Объяснение: берёт число или 0.
 
-- [[PROMPT]] — готовый JSON‑фрагмент на основе pm, безопасный для вставки внутрь шаблона:
-  - OpenAI → подставит: "messages": [...]
-  - Gemini → подставит: "contents": [...], "systemInstruction": {...}
-  - Claude → подставит: "system": "...", "messages": [...]
+11) Картинка из base64 переменной (img()):
+    "image": "![pic](img(jpeg)[[IMG_B64]])"
+    Объяснение: заменится на data:image/jpeg;base64,....
 
-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.
+12) Сложная строка с несколькими макросами:
+    "msg": "User=[[VAR:chat.last_user]] | Echo=[[OUT1]]"
+    Объяснение: комбинируй сколько хочешь, лишь бы JSON остался валидным.
 
----
 
-## 5) Частые сценарии и примеры
+РАЗДЕЛ 3 — SETVARS: ВЫРАЖЕНИЯ, РАЗРЕШЁННЫЕ ФУНКЦИИ, ОПАСНО НЕ БУДЕМ (10+ ПРИМЕРОВ)
 
-Примеры ниже можно вклеивать в поле «template» ноды ProviderCall. Они уже используют [[PROMPT]] и аккуратные дефолты.
+Где код: [SetVarsNode._safe_eval_expr()](agentui/pipeline/executor.py:1197). Он парсит мини-язык через AST, ничего небезопасного не позволит.
 
-OpenAI (POST /v1/chat/completions):
-```
-{
-  "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)) }},
-  "stop": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }}
-}
-```
+Разрешено:
+- Литералы: числа, строки, true/false/null (JSON-стиль), списки [...], объекты {...}.
+- Операции: + - * / // % и унарные + -, сравнения == != < <= > >=, логика and/or.
+- Вызовы ТОЛЬКО упомянутых функций (без kwargs, без *args):
+  - rand() → float [0,1)
+  - randint(a,b) → int в [a,b]
+  - choice(list) → элемент списка/кортежа
+  - from_json(x) → распарсить строку JSON
+  - jp(value, path, join_sep="\n") → извлечь по JSONPath (см. Раздел 7)
+  - jp_text(value, path, join_sep="\n") → JSONPath + склейка строк
+  - file_b64(path) → прочитать файл и вернуть base64-строку
+  - data_url(b64, mime) → "data:mime;base64,b64"
+  - file_data_url(path, mime?) → прочитать файл и собрать data URL
+Подсказка: аргументы функций прогоняются через шаблон рендера, так что внутрь jp/… можно передавать строки с [[...]]/{{...}} — они сначала развернутся.
 
-Gemini (POST /v1beta/models/{model}:generateContent):
-```
-{
-  "model": "{{ model }}",
-  [[PROMPT]],
-  "safetySettings": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},
-  "generationConfig": {
-    "temperature": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},
-    "topP": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},
-    "maxOutputTokens": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},
-    "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]]
+Нельзя:
+- Любые имена/доступы к атрибутам/индексации вне списка/словаря литералом.
+- Любые другие функции, чем перечисленные.
+- kwargs/starargs.
 
-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)) }},
-  "system": {{ pm.system|default("") }}
-}
-```
-Подсказка: ключ Anthropic обычно передают в заголовке x-api-key.  
-В UI‑пресете это поле уже есть в headers.
+10+ примеров SetVars (mode=expr):
+1) Чистая математика:
+   128 + 64
 
-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') }}"}`
+2) Случайное число:
+   rand()
 
----
+3) Случайное из списка:
+   choice(["red","green","blue"])
 
-## 6) Опциональные/редкие поля, о которых стоит знать
+4) Безопасный int-диапазон:
+   randint(10, 20)
 
-- 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.
+5) from_json + доступ через jp:
+   jp(from_json("{\"a\":{\"b\":[{\"x\":1},{\"x\":2}]}}"), "a.b.1.x")  → 2
 
-- stream — в MVP стриминг отключён, сервер принудительно не стримит ответ.  
-  В шаблонах можно встретить поля stream, но по умолчанию они не включены.
+6) jp_text (склейка строк через « | »):
+   jp_text(from_json("{\"items\":[{\"t\":\"A\"},{\"t\":\"B\"},{\"t\":\"C\"}]}"), "items.*.t", " | ")  → "A | B | C"
 
----
+7) Вытянуть из OUT (с шаблонной подстановкой):
+   jp({{ OUT.n2.result }}, "choices.0.message.content")  → текст первого ответа
 
-## 7) Когда использовать [[...]] и когда {{ ... }}
+8) Собрать data URL из файла:
+   file_data_url("./img/cat.png", "image/png")
 
-- 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)
+9) Ручная сборка data URL из base64:
+   data_url([[IMG_B64]], "image/jpeg")
+
+10) Преобразование строки JSON:
+   from_json("[1,2,3]")  → список [1,2,3]
+
+11) Комбо с логикой:
+   (rand() > 0.5) and "HEADS" or "TAILS"
+
+12) Вложенные вызовы:
+   choice(jp(from_json("[{\"v\":10},{\"v\":20}]"), "*.v"))  → 10 или 20
+
+Результат SetVars попадает в:
+- Текущие «user vars» (сразу доступны как [[NAME]] и {{ NAME }}).
+- STORE (персистентно) — см. Раздел 8, если clear_var_store=False.
+
+
+РАЗДЕЛ 4 — IF: ВЫРАЖЕНИЯ, ОПЕРАТОРЫ, 12 ГРОМКИХ ПРИМЕРОВ
+
+Парсер условий: [eval_condition_expr()](agentui/pipeline/templating.py:391). Он превращает видимые тобой токены в безопасное AST и вычисляет.
+
+Операторы:
+- Логика: && (and), || (or), ! (not)
+- Сравнение: ==, !=, <, <=, >, >=
+- Специальный contains (как функция contains(a,b)): для строк — подстрока; для списков — membership.
+- Скобки ( ... )
+- Литералы: числа, "строки" или 'строки' (без экранирования внутри), true/false/null (через макросы из контекста).
+- Макросы: [[...]] и {{ ... }} допустимы прямо внутри выражения (они сначала раскрываются в значения).
+
+12 примеров (да-да, трижды проверено, хватит ныть):
+1) Проверить, что [[OUT1]] содержит «ok»:
+   [[OUT1]] contains "ok"
+
+2) Проверка статуса:
+   {{ OUT.n2.result.status|default(0) }} >= 200 && {{ OUT.n2.result.status|default(0) }} < 300
+
+3) Инверсия:
+   !([[OUT3]] contains "error")
+
+4) Сравнить переменную:
+   [[LANG]] == "ru"
+
+5) Двойная логика:
+   ([[MSG]] contains "Hello") || ([[MSG]] contains "Привет")
+
+6) Цепочка со скобками:
+   ( [[CITY]] == "Moscow" && {{ params.max_tokens|default(0) }} > 0 ) || [[FALLBACK]] == "yes"
+
+7) Списки и contains:
+   contains(["a","b","c"], "b")
+
+8) Числа и сравнения:
+   {{ OUT.n1.result.value|default(0) }} >= 10
+
+9) Пустые значения:
+   {{ missing|default("") }} == ""
+
+10) Комбо macOS:
+    contains([[VAR:incoming.url]], "/v1/") && ([[VAR:incoming.method]] == "POST")
+
+11) Несколько слоёв default():
+    {{ incoming.json.limit|default(params.limit|default(100)) }} > 50
+
+12) Сложное условие с OUT пути:
+    [[OUT:n2.result.choices.0.message.content]] contains "done"
+
+Помни: If только выставляет флаги true/false на выходах. «Дети» с входом depends="nIf.true" запустятся только если условие истинно.
+
+РАЗДЕЛ 4.1 — СПРАВОЧНИК ОПЕРАТОРОВ IF/WHILE (ПРОСТЫМИ СЛОВАМИ)
+
+- !A — «не A» (инверсия). Пример: !( [[OUT3]] contains "err" ) → «строка из [[OUT3]] НЕ содержит "err"».
+- A != B — «A не равно B». Пример: [[MODEL]] != "gemini-2.5-pro".
+- A && B — «A и B одновременно».
+- A || B — «A или B» (достаточно одного истинного).
+- contains(A, B) — специальный оператор:
+  - если A — список/множество, это membership: contains(["a","b"], "a") → true
+  - иначе — проверка подстроки: contains("abc", "b") → true
+  - Запись "X contains Y" эквивалентна contains(X, Y).
+- Скобки управляют приоритетами: !(A || B) отличается от (!A || B).
+
+Где какой «язык» используется:
+- Строковые поля (template, headers/extra_headers, base_url/override_path, Return.text_template, строки prompt_preprocess, сегменты prompt_combine) — это шаблоны с подстановками [[...]] и {{ ... }}.
+- If.expr и while_expr — булевы выражения (&&, ||, !, ==, !=, <, <=, >, >=, contains, скобки) и допускают макросы [[...]] / {{ ... }} внутри.
+- SetVars (mode=expr) — отдельный безопасный мини-язык (арифметика + - * / // %, and/or, сравнения) и whitelisted-функции: rand, randint, choice, from_json, jp, jp_text, file_b64, data_url, file_data_url.
+
+Диагностика:
+- В логах If/While печатается expanded — строковое раскрытие макросов — и result (true/false).
+- Ошибка парсера (например, несбалансированные скобки) выводится как if_error/while_error и приводит к result=false.
+
+
+РАЗДЕЛ 5 — WHILE В НОДАХ PROVIDERCALL/RAWFORWARD (РЕТРАЙ, ЦИКЛЫ). МОЖНО ЛОМАЕТЬ IF В БОЛЬШИНСТВЕ СЛУЧАЕВ (12 ПАТТЕРНОВ)
+
+Где логика:
+- Для ProviderCall: [_providercall_run_with_while()](agentui/pipeline/executor.py:3589)
+- Для RawForward: [_rawforward_run_with_while()](agentui/pipeline/executor.py:3741)
+- Обёртка делает «do-while»: первая итерация выполняется всегда, потом условие проверяется перед следующей.
+
+Ключи конфигурации у ноды:
+- while_expr (строка условие как в If)
+- while_max_iters (safety, по умолчанию 50)
+- ignore_errors (True — не падать на исключениях, а возвращать result={"error":"..."} и продолжать цикл)
+
+Добавочные локальные переменные и семантика внутри цикла:
+- [[cycleindex]] (int, 0..N) — индекс текущей итерации.
+- [[WAS_ERROR]] (bool) — при проверке while_expr на i>0 равен «была ли ошибка на предыдущей итерации». Внутри самой итерации на старте содержит то же значение и обновляется для следующей проверки по факту результата.
+- Подсказка: для ретраев по ошибкам используйте «WAS_ERROR» (а не «!WAS_ERROR»); включайте ignore_errors:true, чтобы исключения не прерывали цикл.
+
+Глобальные переменные, которые нода выставит после цикла для «детей»:
+- [[WAS_ERROR__nX]] — была ли ошибка на последней итерации
+- [[CYCLEINDEX__nX]] — последний индекс итерации (например 2 если были 0,1,2)
+
+12 паттернов:
+1) Повтори до 3 раз:
+   while_expr: "cycleindex < 3"
+
+2) Повтори, пока OUT3 не содержит «ok»:
+   while_expr: "!([[OUT3]] contains \"ok\") && cycleindex < 10"
+
+3) Ретраи на ошибках сети:
+   ignore_errors: true
+   while_expr: "WAS_ERROR || ({{ OUT.n4.result.status|default(0) }} >= 500)"
+
+4) Комбо с внешним If — заменяем If:
+   Вместо If.true/false делай while_expr, который набивает нужный результат (например, пока не получишь 2xx от апстрима).
+
+5) Изменение запроса по итерации:
+   Используй [[cycleindex]] внутри template (например, «page»: {{ vars.page_start|default(1) }} + cycleindex).
+
+6) Дожидаться готовности ресурса:
+   while_expr: "!([[OUT4]] contains \"READY\") && cycleindex < 30"
+
+7) Прерывание на плохих данных:
+   while_expr: "!([[OUT7]] contains \"fatal\") && cycleindex < 5"
+
+8) Backoff вручную (временную задержку делай sleep_ms):
+   sleep_ms: {{ cycleindex }} * 500
+
+9) Прокси-ретрай RawForward по тексту ответа:
+   ignore_errors: true
+   while_expr: "([[OUT:n1.result.text]] contains \"try again\") && cycleindex < 4"
+
+10) Gemini «Stream failed to …» из коробки:
+   while_expr: "([[OUT3]] contains "Stream failed to") || ([[OUT3]] contains "gemini-2.5-pro")"
+   (ровно как в твоих пресетах)
+   Добавь " || WAS_ERROR" если хочешь ретраить также на исключениях (при ignore_errors: true).
+
+11) Проверка флага из STORE:
+   while_expr: "{{ STORE.SHALL_CONTINUE|default(false) }} && cycleindex < 10"
+
+12) Сложный сценарий: first success wins
+   while_expr: "!([[OUT7]] contains \"success\") && cycleindex < 5"
+   Пояснение: крути пока не словишь success, но не более 5.
+
+Эти while позволяют чаще не городить отдельный If-гейт — ты просто делаешь один узел, который сам повторяет себя, пока условие не «устаканится». Ну и не забудь выставить ignore_errors там, где ретраи — оправдано.
+
+ 
+РАЗДЕЛ 5.1 — WAS_ERROR В WHILE ПОСЛЕ ОБНОВЛЕНИЯ (ПОВЕДЕНИЕ И РЕЦЕПТЫ)
+
+- Семантика do-while:
+  - Итерация i=0 выполняется всегда.
+  - Начиная с i>0, перед проверкой while_expr двигатель подставляет в [[WAS_ERROR]] значение «была ли ошибка (исключение) на предыдущей итерации».
+- Как учитываются исключения:
+  - При ignore_errors: true исключения внутри итерации не прерывают ноду; результат оформляется как result={"error":"..."}.
+  - Такое событие считается ошибкой и установит [[WAS_ERROR]]=true для следующей проверки условия.
+- Рецепты:
+  - Ретраить только при ошибке (до 5 раз): while_expr: "WAS_ERROR && (cycleindex < 5)"
+  - Ретраить при ошибке ИЛИ по признаку в ответе: while_expr: "WAS_ERROR || ([[OUT3]] contains "Stream failed to") || ({{ OUT.n3.result.status|default(0) }} >= 500)"
+  - NB: "!WAS_ERROR" означает «продолжать, если ошибки НЕ было» — это обратное «ретраю при ошибке».
+- Диагностика:
+  - В логах видны строки вида TRACE while: ... expr='...' expanded='...' index=i result=true/false.
+  - Ошибка парсера (например, несбалансированные скобки) логируется как while_error и приводит к result=false.
+
+РАЗДЕЛ 6 — PROMPT_COMBINE (DSL «&»): ВЫ ТАМ ЛЮБИТЕ МАГИЮ? ВОТ ОНА, ЧТОБЫ НЕ ЛЕПИТЬ РУКАМИ (12 ПРИМЕРОВ)
+
+Где реализовано: в [ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:1991) — см. кусок обработки combine_raw.
+
+Идея:
+- Поле prompt_combine — строка вида «СЕГМЕНТ1 & СЕГМЕНТ2 & ...».
+- СЕГМЕНТ — это либо [[PROMPT]] (спец сегмент текущих Prompt Blocks), либо любая строка/JSON/список сообщений, либо [[VAR:incoming.*]] и т.п.
+- Для каждой цели (provider) всё приводится к нужным структурам:
+  - openai → messages: [...]
+  - gemini → contents: [...] (+ systemInstruction)
+  - claude → messages: [...] (+ system)
+- Системный текст (из openai.system / claude.system / gemini.systemInstruction) автоматически извлекается и объединяется.
+
+Позиционирование:
+- Можно добавить директиву @pos=prepend | append | N | -1
+- Она управляет тем, куда вставить элементы из сегмента внутри собираемого массива сообщений/контента. -1 — вставить перед последним.
+
+Фильтрация:
+- Пустые сообщения выкидываются (без пустых текстов).
+- Изображения (inlineData и т.п.) сохраняются.
+
+12 примеров (разные таргеты и трюки):
+1) Классика: входящие Gemini contents + твой PROMPT (OpenAI target)
+   "[[VAR:incoming.json.contents]] & [[PROMPT]]"
+   Результат: messages содержит и конвертированные входящие (model→assistant), и твои blocks.
+
+2) PROMPT первым (OpenAI):
+   "[[PROMPT]]@pos=prepend & [[VAR:incoming.json.contents]]"
+   Результат: system из PROMPT — в самом начале messages.
+
+3) Вставка в конкретный индекс (OpenAI):
+   "[[VAR:incoming.json.messages]] & [[PROMPT]]@pos=1"
+   Результат: вторым элементом окажутся твои блоки.
+
+4) Негативный индекс (OpenAI):
+   "[[VAR:incoming.json.messages]] & [[PROMPT]]@pos=-1"
+   Результат: перед самым последним.
+
+5) Для Gemini: openai.messages + PROMPT
+   "[[VAR:incoming.json.messages]] & [[PROMPT]]"
+   Результат: contents и systemInstruction соберутся; system из incoming и PROMPT сольются.
+
+6) Для Claude: openai.messages + PROMPT
+   "[[VAR:incoming.json.messages]] & [[PROMPT]]"
+   Результат: messages + top-level system (как строка/блоки).
+
+7) Сырый JSON-строковый сегмент:
+   "{\"messages\": [{\"role\":\"user\",\"content\":\"Hi\"}] } & [[PROMPT]]"
+   Результат: корректно распарсится и слепится.
+
+8) Списковая форма сегмента:
+   "[{\"role\":\"user\",\"content\":\"A\"},{\"role\":\"assistant\",\"content\":\"B\"}] & [[PROMPT]]"
+   Результат: нормализуется под целевой провайдер.
+
+9) Системные тексты из разных форматов — сольются:
+   "[{\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"SYS IN\"}]}] & [[PROMPT]]"
+   Результат: system_text включает обе части.
+
+10) Подмешать внешнюю систему в Claude без top-level system (claude_no_system):
+   В конфиге ноды поставь claude_no_system=true — тогда system из PROMPT положим первым user-сообщением.
+
+11) Очистка пустых:
+   Если твой сегмент даёт пустые тексты — они выкинутся и JSON не сломается. Не плачь.
+
+12) Микс строк + JSON:
+   "Просто строка & [[PROMPT]]"
+   Результат: «Просто строка» упакуется корректно (как user/text) в нужную структуру провайдера.
+
+И да, это позволяет не писать руками половину «склейки» в template — ты описываешь, откуда что привнести, а движок доведёт до провайдерного формата.
+
+
+РАЗДЕЛ 6.1 — PROMPT_PREPROCESS (pre‑merge DSL: фильтрация/позиционирование сегментов ДО prompt_combine)
+
+Где реализовано: в [ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:2083). Это выполняется перед сборкой [[PROMPT]]/prompt_combine. Поле конфигурации ноды: prompt_preprocess (многострочное).
+
+Идея:
+- Каждая строка prompt_preprocess задаёт «пред‑сегмент», который будет вставлен в будущий массив сообщений/контента до обработки [prompt_combine (DSL &)](agentui/pipeline/executor.py:2230).
+- Эти пред‑сегменты конвертируются под целевого провайдера (openai/gemini/claude) так же, как и сегменты prompt_combine, и «вплетаются» первыми.
+- Если prompt_combine пуст — используются только пред‑сегменты (и при отсутствии пред‑сегментов — исходные Prompt Blocks как раньше).
+
+Синтаксис строки:
+SEGMENT [delKeyContains "needle"] [delpos=prepend|append|N|-1] [case=ci|cs] [pruneEmpty]
+
+- SEGMENT — строка/JSON/список, допускаются макросы [[...]] и {{ ... }}.
+- delKeyContains "needle" — удалить ключи в любом месте объекта, если строковое представление их значения содержит needle (поддерживаются несколько delKeyContains).
+- case=ci|cs — управление регистром для contains; по умолчанию case=ci (без учёта регистра).
+- pruneEmpty — удалять опустевшие {} / [] после чистки (кроме корня); по умолчанию выключено.
+- delpos=... — позиция вставки элементов пред‑сегмента в массив (как @pos у prompt_combine): prepend | append | N | -1; по умолчанию append.
+
+Поведение:
+- Для каждого SEGMENT рендерятся макросы, затем выполняется попытка json.loads() (в т.ч. для двойной JSON‑строки).
+- После этого применяется фильтрация delKeyContains (если задана), с учётом case и pruneEmpty.
+- Итог вставляется в текущий собираемый массив сообщений/контента в позицию delpos (prepend/append/индекс/отрицательный индекс).
+- Системный текст, присутствующий внутри сегмента (Gemini systemInstruction / OpenAI role=system / Claude system), автоматически извлекается и сольётся, как в prompt_combine.
 
 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
+1) Удалить поля, где значение содержит «Текст», и вставить перед последним:
+   [[VAR:incoming.json.contents]] delKeyContains "Текст" delpos=-1
 
----
+2) Удалить «debug» с учётом регистра и подчистить пустые контейнеры:
+   [[VAR:incoming.json.messages]] delKeyContains "debug" case=cs pruneEmpty
 
-## 8) Отладка и рекомендации
+3) Несколько подстрок + вставка в начало:
+   [[VAR:incoming.json]] delKeyContains "кеш" delKeyContains "cache" delpos=prepend
 
-- ProviderCall печатает в консоль DEBUG сведения: выбранный провайдер, конечный URL, первые символы тела запроса — удобно для проверки корректности шаблона.
-- Если «ничего не подставилось»:
-  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.
+4) Смешанный пайплайн: сначала пред‑сегменты, затем:
+   prompt_combine: "[[VAR:incoming.json.messages]] & [[PROMPT]]@pos=1"
 
----
+Диагностика:
+- В логи (SSE) слать событие "prompt_preprocess" с полями lines/used/removed_keys. Смотри [ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:2211).
 
-## 9) Быстрая памятка по ключам доступа
+Ограничения и заметки:
+- Это локальная предобработка именно сегментов для промпта (не глобальная фильтрация всего тела запроса).
+- Если пред‑сегменты и prompt_combine пусты — результат совпадает с классическим [[PROMPT]] (Prompt Blocks).
+РАЗДЕЛ 7 — JSON PATH (НАШ ПРОСТОЙ ДИАЛЕКТ) + 12 ПРИМЕРОВ
 
-- 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.
+Где реализовано: [_json_path_extract()](agentui/pipeline/executor.py:1475).
 
----
+Синтаксис (очень простой):
+- Путь вида a.b.c — точки для полей объектов.
+- Числовой индекс для массивов: items.0.title
+- Шаг «*» разворачивает все значения словаря или все элементы списка: items.*.title
+- Если на каком-то шаге ничего не найдено — вернёт None.
+- jp(...) → отдаёт найденное значение или список значений, jp_text(...) → склеит строки через join_sep (см. [_stringify_join()](agentui/pipeline/executor.py:1517)).
 
-## 10) Ссылки на реализацию (для интересующихся деталями)
+12 примеров:
+1) Обычный путь:
+   "a.b.c"  на {"a":{"b":{"c":10}}} → 10
 
-- 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)
+2) Индекс массива:
+   "items.1"  на {"items":[10,20,30]} → 20
 
-Удачного редактирования!
----
-## Пользовательские переменные (SetVars) — «для людей»
+3) Вложено:
+   "items.1.title"  на items=[{title:"A"},{title:"B"}] → "B"
 
-Задача: в начале пайплайна положить свои значения и потом использовать их в шаблонах одной строкой — например [[MY_KEY]] или {{ MAX_TOKENS }}.
+4) Звёздочка по массиву:
+   "items.*.title"  на items=[{title:"A"},{title:"B"}] → ["A","B"]
 
-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
+5) Звёздочка по объекту:
+   "*.*.name" на {"x":{"name":"X"}, "y":{"name":"Y"}} → ["X","Y"]
 
-Как потом вставлять переменные
-- Для строк (URL/заголовки/текст) — квадратные скобки: [[MY_KEY]]
-- Для чисел/массивов/объектов — фигурные скобки: {{ MAX_TOKENS }}, {{ GEN_CFG }}
+6) Смешанный:
+   "candidates.0.content.parts.*.text" (Gemini) → все тексты
 
-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 }}
+7) Несуществующее поле:
+   "obj.miss" → None
 
-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)).
+8) Склейка текстов (jp_text):
+   jp_text(value, "items.*.desc", " | ") → "a | b | c"
 
-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.
+9) Взять base64 из inlineData:
+   "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data"
 
-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.
+10) Несколько уровней массивов:
+    "a.*.b.*.c"
 
-«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).
+11) Индекс вне границ:
+    "items.99" → None
 
-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).
+12) Список/объект → строка (jp_text сам постарается найти текст глубже):
+    jp_text(value, "response", "\n")
 
-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)
+РАЗДЕЛ 8 — OUTx, ИЗВЛЕЧЕНИЕ ТЕКСТА, ПРЕСЕТЫ, ГЛОБАЛЬНЫЕ ОПЦИИ
+
+Откуда [[OUTx]] берёт текст:
+- Универсальный алгоритм (см. [templating._best_text_from_outputs()](agentui/pipeline/templating.py:133)) ищет:
+  - OpenAI: choices[0].message.content
+  - Gemini: candidates[].content.parts[].text
+  - Claude: content[].text
+  - Иначе — глубокий поиск текстовых полей.
+- Для ProviderCall/RawForward нода сама пишет response_text и отдаёт в OUT.
+
+Настройка, если тебе нужно «не обобщённо, а вот отсюда»:
+- Глобальная meta (в «Запуск»): text_extract_strategy (auto|deep|jsonpath|openai|gemini|claude), text_extract_json_path, text_join_sep.
+- Пресеты в «Запуск → Пресеты парсинга OUTx»: создаёшь набор id/json_path, затем в ноде выбираешь preset по id (text_extract_preset_id).
+- На уровне ноды можно переопределить: text_extract_strategy, text_extract_json_path, text_join_sep.
+
+Пример (пер-нодовый пресет):
+- В «Запуск» добавь JSONPath: candidates.0.content.parts.*.text
+- В ноде ProviderCall выбери этот preset — и [[OUTn]] станет строго вытягивать по нему.
+
+Пример (жёсткий путь в ноде):
+- text_extract_strategy: "jsonpath"
+- text_extract_json_path: "result.echo.payload.parts.*.text"
+- text_join_sep: " | "
+
+
+РАЗДЕЛ 9 — ПАНЕЛЬ «ПЕРЕМЕННЫЕ» (STORE), КОПИРОВАНИЕ МАКРОСОВ
+
+Где посмотреть в UI: [editor.html](static/editor.html) — кнопка «ПЕРЕМЕННЫЕ».
+- Там список ключей:
+  - vars (текущие пользовательские переменные из SetVars)
+  - snapshot (снимок последнего запуска: incoming, params, model, vendor_format, system, OUT, OUT_TEXT, LAST_NODE, алиасы OUT1/OUT2/…)
+- По клику копируется готовый макрос:
+  - Для vars → [[NAME]] или {{ NAME }}
+  - Для snapshot.OUT_TEXT.nX → [[OUTx]] или {{ OUT.nX.response_text }}
+  - Для snapshot.OUT.nX.something → [[OUT:nX.something]] или {{ OUT.nX.something }}
+  - Для прочего контекста → [[VAR:path]] или {{ path }}
+- Переключатель «фигурные» — управляет, в какой форме скопируется (квадратные или фигурные).
+
+STORE (персистентность между прогонами):
+- Если pipeline.clear_var_store=false, содержимое не очищается между запуском.
+- Примеры макросов:
+  - [[STORE:KEEP]]
+  - {{ STORE.KEEP|default('none') }}
+
+
+РАЗДЕЛ 10 — ЦВЕТА КОННЕКТОВ И КТО О ЧЁМ ШЕПОЧЕТ
+
+Выглядит мило, да. Это не просто так, это сигнализация (см. [editor.css](static/editor.css)):
+
+- If.true (зелёный, пунктир): ветка истинности — класс .conn-if-true
+- If.false (сланцево-серый, пунктир): ветка ложности — .conn-if-false
+- ProviderCall (приглушённый синий): .conn-provider
+- RawForward (мягкий фиолетовый): .conn-raw
+- SetVars (мятный): .conn-setvars
+- Return (холодный серо-синий): .conn-return
+- Входящие к узлу с ошибкой подсвечиваются красным: .conn-upstream-err
+
+А ещё стрелочки направления рисуются поверх линий, и лейблы «true/false» к If-веткам, так что перестань путаться, пожалуйста.
+
+
+РАЗДЕЛ 11 — ЧАСТЫЕ ПАТТЕРНЫ (РЕЦЕПТЫ НА 1 МИНУТУ)
+
+1) «Прокинуть, но если 502 — подёргать ещё»
+- RawForward:
+  - ignore_errors: true
+  - while_expr: "{{ OUT.n3.result.status|default(0) }} == 502 && cycleindex < 3"
+
+2) «Gemini: взять входные contents, добавить свой system и отправить в OpenAI»
+- ProviderCall (openai):
+  - prompt_combine: "[[VAR:incoming.json.contents]] & [[PROMPT]]@pos=prepend"
+
+3) «Сделать язык вывода в зависимости от заголовка X-Lang»
+- SetVars:
+  - LANG (string): "[[VAR:incoming.headers.X-Lang|default('en')]]"
+- If:
+  - expr: "[[LANG]] == 'ru'"
+- Return:
+  - text_template: "[[OUT2]]" (где n2 — твоя ветка для RU)
+
+4) «Доставать base64 из ответа и вставлять картинкой куда нужно»
+- jp_text(OUT, "candidates.*.content.parts.*.inlineData.data", "")
+- Либо сразу data URL через img(png)[[...]] на канвасе.
+
+5) «Стабильно вытягивать текст из Claude»
+- Настраиваешь пресет: json_path="content.*.text", join="\n"
+- В ноде ProviderCall выбираешь этот preset.
+
+
+РАЗДЕЛ 12 — БЕЗОПАСНОСТЬ И НЕ ПАЛИ КЛЮЧИ
+
+- Никогда не вписывай реальные ключи в presets/pipeline.json. Никогда — слышишь?
+- Передавай ключи из клиента заголовками:
+  - OpenAI: Authorization: Bearer X
+  - Anthropic: x-api-key: X
+  - Gemini: ?key=... в URL
+- В шаблонах юзай [[VAR:incoming.headers.authorization]], [[VAR:incoming.headers.x-api-key]], [[VAR:incoming.api_keys.key]]
+- Убедись, что логирование не льёт секреты в проде (маскируй, см. сервер).
+
+
+РАЗДЕЛ 13 — ТРОБЛШУТИНГ (КАК НЕ ПЛАКАТЬ)
+
+- JSON «не валидный» в ProviderCall:
+  - В template лишняя запятая вокруг [[PROMPT]] или ты вставил строкой не-JSON. Проверь печать «rendered_template» в консоли (см. [ProviderCallNode.run()](agentui/pipeline/executor.py:2055)).
+
+- Линии «исчезают» в редакторе:
+  - Жми «Загрузить пайплайн» ещё раз — отложенные порты и наблюдатели синхронизируются.
+
+- [[OUTx]] пустой:
+  - Настрой пресет извлечения OUTx (Раздел 8) либо задействуй явный json_path.
+
+- While завис навечно:
+  - Проверь while_max_iters и само условие. Помни: это do-while, первая итерация — всегда.
+
+- Claude system вдруг не где надо:
+  - Смотри флаг claude_no_system (нода ProviderCall) — он переносит system в user.
+
+
+ПРИЛОЖЕНИЕ — ПОЛНЫЙ ЧЕК-ЛИСТ ПРИ СБОРКЕ НОДЫ PROVIDERCALL
+
+1) Выбери provider (openai/gemini/claude) в инспекторе.
+2) Заполни provider_configs.{provider}.(base_url, endpoint, headers, template).
+   - Подстановки в headers/template — через [[...]] / {{ ... }} (см. [render_template_simple()](agentui/pipeline/templating.py:205))
+3) Заполни Prompt Blocks (system/user/assistant/tool) — они в [[PROMPT]].
+4) Если нужно смешать с входящим payload — используй prompt_combine (Раздел 6).
+5) Если нужно ретраить — поставь while_expr/ignore_errors/sleep_ms.
+6) Если нужно извлекать текст особым образом — выбери preset или text_extract_*.
+7) Соедини depends по порядку и посмотри цвета проводов (Раздел 10).
+8) Готово. Без косяков? Правда? Ну, посмотрим.
+
+СЛИШКОМ ДЛИННО, НЕ ЧИТАЛ:
+- [[...]] — текстовая подстановка.
+- {{ ... }} — типобезопасная подстановка (числа/объекты).
+- SetVars expr — только whitelist функций (rand, randint, choice, from_json, jp, jp_text, file_b64, data_url, file_data_url) и операции + - * / // % and/or/сравнения.
+- If — && || !, contains, скобки, макросы внутри.
+- While — do-while в ProviderCall/RawForward, есть cycleindex и WAS_ERROR; можно заменить If в ретраях.
+- prompt_combine — склейка сообщений из разных форматов с @pos=… и автоконвертацией под провайдера.
+- JSONPath — a.b.0.*.x, звёздочка и индексы; jp/jp_text.
+- Цвета линий — true/false — пунктир, по типу ноды — разные цвета; ошибка — красные upstream.
+- Не пались: ключи только через incoming.headers/URL.
+
+Если ты дошёл досюда — ну… я не впечатлена. Просто запомни и не ломи моя нервная система, ладно? Хмф.
+

favicon_io_saya/site.webmanifest

@@ -0,0 +1 @@
+{"name":"","short_name":"","icons":[{"src":"/android-chrome-192x192.png","sizes":"192x192","type":"image/png"},{"src":"/android-chrome-512x512.png","sizes":"512x512","type":"image/png"}],"theme_color":"#ffffff","background_color":"#ffffff","display":"standalone"}

pipeline.json

@@ -6,139 +6,51 @@
   "loop_max_iters": 1000,
   "loop_time_budget_ms": 999999999999,
   "clear_var_store": true,
+  "http_timeout_sec": 999.0,
+  "text_extract_strategy": "auto",
+  "text_extract_json_path": "",
+  "text_join_sep": "\n",
+  "text_extract_presets": [
+    {
+      "id": "pmfqonx6fvcubc09k4ep",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "join_sep": "\n"
+    },
+    {
+      "id": "pmfqrelw6wu9rutnzk1",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "join_sep": "\n"
+    }
+  ],
   "nodes": [
-    {
-      "id": "n1",
-      "type": "RawForward",
-      "pos_x": 450,
-      "pos_y": 346,
-      "config": {
-        "passthrough_headers": true,
-        "extra_headers": "{}",
-        "_origId": "n1"
-      },
-      "in": {
-        "depends": "n5.done"
-      }
-    },
-    {
-      "id": "n2",
-      "type": "ProviderCall",
-      "pos_x": 662,
-      "pos_y": 52,
-      "config": {
-        "provider": "openai",
-        "provider_configs": {
-          "openai": {
-            "base_url": "https://api.openai.com",
-            "endpoint": "/v1/chat/completions",
-            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[MyOpenAiKey]]\"}",
-            "template": "{\n  \"model\": \"gpt-5-chat-latest\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": 500,\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
-          },
-          "gemini": {
-            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
-            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
-            "headers": "{}",
-            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
-          },
-          "claude": {
-            "base_url": "https://api.anthropic.com",
-            "endpoint": "/v1/messages",
-            "headers": "{\"x-api-key\":\"[[VAR:incoming.headers.x-api-key]]\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
-            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
-          }
-        },
-        "blocks": [
-          {
-            "id": "bmfchnynm",
-            "name": "Сделай [[OUT1]] красивее",
-            "role": "user",
-            "prompt": "Сделай [[OUT1]] красивее",
-            "enabled": true,
-            "order": 0
-          }
-        ],
-        "_origId": "n2"
-      },
-      "in": {
-        "depends": "n1.done"
-      }
-    },
-    {
-      "id": "n3",
-      "type": "ProviderCall",
-      "pos_x": 660.2222222222222,
-      "pos_y": 561,
-      "config": {
-        "provider": "openai",
-        "provider_configs": {
-          "openai": {
-            "base_url": "https://api.openai.com",
-            "endpoint": "/v1/chat/completions",
-            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[MyOpenAiKey]]\"}",
-            "template": "{\n  \"model\": \"gpt-5-chat-latest\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": 500,\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
-          },
-          "gemini": {
-            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
-            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
-            "headers": "{}",
-            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
-          },
-          "claude": {
-            "base_url": "https://api.anthropic.com",
-            "endpoint": "/v1/messages",
-            "headers": "{\"x-api-key\":\"[[VAR:incoming.headers.x-api-key]]\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
-            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
-          }
-        },
-        "blocks": [
-          {
-            "id": "bmfchn1hq",
-            "name": "Сделай [[OUT1]] красивее",
-            "role": "user",
-            "prompt": "Сделай [[OUT1]] красивее",
-            "enabled": true,
-            "order": 0
-          }
-        ],
-        "_origId": "n3"
-      },
-      "in": {
-        "depends": "n1.done"
-      }
-    },
-    {
-      "id": "n4",
-      "type": "Return",
-      "pos_x": 1277,
-      "pos_y": 139,
-      "config": {
-        "target_format": "auto",
-        "text_template": "[[OUT6]] [[Test]]",
-        "_origId": "n4"
-      },
-      "in": {
-        "depends": "n7.true"
-      }
-    },
     {
       "id": "n5",
       "type": "SetVars",
-      "pos_x": 180,
-      "pos_y": 477,
+      "pos_x": 300,
+      "pos_y": 720,
       "config": {
         "variables": [
           {
-            "id": "vmfche3wn",
-            "name": "Test",
+            "id": "vmfi99ftc",
+            "name": "Clod",
             "mode": "string",
-            "value": "Быбра"
+            "value": "igrovik"
           },
           {
-            "id": "vmfchjpw4",
+            "id": "vmfi99gjw",
             "name": "MyOpenAiKey",
             "mode": "string",
             "value": "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"
+          },
+          {
+            "id": "vmfjkn09i",
+            "name": "NAMETest",
+            "mode": "expr",
+            "value": "128 + 64"
           }
         ],
         "_origId": "n5"
@@ -146,18 +58,51 @@
       "in": {}
     },
     {
-      "id": "n6",
-      "type": "ProviderCall",
-      "pos_x": 902,
-      "pos_y": 320,
+      "id": "n2",
+      "type": "Return",
+      "pos_x": 1344,
+      "pos_y": 756,
       "config": {
-        "provider": "openai",
+        "target_format": "auto",
+        "text_template": "[[OUT7]]",
+        "_origId": "n2"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n7.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n3",
+      "type": "RawForward",
+      "pos_x": 552,
+      "pos_y": 696,
+      "config": {
+        "passthrough_headers": true,
+        "extra_headers": "{\"connection\": \"close\"}",
+        "_origId": "n3",
+        "while_expr": "([[OUT3]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT3]] contains \"gemini-2.5-pro\") ) || [[WAS_ERROR]]",
+        "ignore_errors": true,
+        "while_max_iters": 50,
+        "override_path": "",
+        "base_url": ""
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n5.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n4",
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": 780,
+      "pos_y": 672,
+      "config": {
+        "provider": "gemini",
         "provider_configs": {
           "openai": {
             "base_url": "https://api.openai.com",
             "endpoint": "/v1/chat/completions",
-            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[MyOpenAiKey]]\"}",
-            "template": "{\n  \"model\": \"gpt-5-chat-latest\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": 500,\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+            "headers": "{\"Authorization\":\"[[VAR:incoming.headers.authorization]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"gpt-5-chat-latest\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_completion_tokens\": {{ incoming.json.max_completion_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
           },
           "gemini": {
             "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
@@ -165,6 +110,12 @@
             "headers": "{}",
             "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
           },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]]\n}"
+          },
           "claude": {
             "base_url": "https://api.anthropic.com",
             "endpoint": "/v1/messages",
@@ -174,35 +125,78 @@
         },
         "blocks": [
           {
-            "id": "bmfdyczbd",
-            "name": "Объедени [[OUT3]], [[OUT4]] сделай более красиво.",
+            "id": "bmfwy94ev",
+            "name": "Твой ответ недостаточно хорош",
             "role": "user",
-            "prompt": "Объедени [ [[OUT3]], [[OUT4]] ] сделай более красиво. напиши слово \"Красиво\" в конце.",
+            "prompt": "Твой ответ:\n```\n[[OUT3]]\n```\nнедостаточно хорош, при его написании ты не следовал инструкциям. переделай исходя из инструкций, найди недостатки разобрав каждое действие оценив его логичность и следование истории от 0до10, перепиши эти моменты на нормальные.",
             "enabled": true,
             "order": 0
           }
         ],
-        "_origId": "n6"
+        "_origId": "n4",
+        "prompt_preprocess": "[[VAR:incoming.json.contents]] delKeyContains \"Okie!\"",
+        "prompt_combine": "[[VAR:incoming.json.contents]] & [[PROMPT]]@pos=append",
+        "while_expr": "([[OUT4]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT4]] contains \"gemini-2.5-pro\") || ([[WAS_ERROR]] == true)",
+        "ignore_errors": true,
+        "while_max_iters": 50,
+        "sleep_ms": 555555000
       },
       "in": {
-        "depends": [
-          "n2.done",
-          "n3.done",
-          "n7.false"
-        ]
+        "depends": "n3.done"
       }
     },
     {
       "id": "n7",
-      "type": "If",
-      "pos_x": 1313,
-      "pos_y": 566,
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": 1080,
+      "pos_y": 600,
       "config": {
-        "expr": "[[OUT6]] contains \"Красиво\"",
-        "_origId": "n7"
+        "provider": "gemini",
+        "provider_configs": {
+          "openai": {
+            "base_url": "https://api.openai.com",
+            "endpoint": "/v1/chat/completions",
+            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[MyOpenAiKey]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"gpt-5-chat-latest\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_completion_tokens\": {{ incoming.json.max_completion_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+          },
+          "gemini": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
+            "headers": "{}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
+          },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]]\n}"
+          },
+          "claude": {
+            "base_url": "https://proxy.malepreg.lol/proxy/aws/claude",
+            "endpoint": "/v1/messages",
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"igrovik\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"claude-opus-4-20250514\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
+          }
+        },
+        "blocks": [
+          {
+            "id": "bmfzvzpl7",
+            "name": "Может содержать такие конструкции",
+            "role": "user",
+            "prompt": "Твой ответ:\n```\n[[OUT4]]\n```\nМожет содержать такие конструкции:\n**'Not X, but Y'** narrative structure. This includes any and all variations of stating what something *is not* in order to emphasize what it *is*. Нужно заменить места на нормальный нарратив.",
+            "enabled": true,
+            "order": 0
+          }
+        ],
+        "_origId": "n7",
+        "prompt_combine": "[[VAR:incoming.json.contents]] & [[PROMPT]]@pos=-1",
+        "claude_no_system": true,
+        "while_expr": "([[OUT7]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT7]] contains \"gemini-2.5-pro\") || [[WAS_ERROR]] == true",
+        "ignore_errors": true,
+        "while_max_iters": 50
       },
       "in": {
-        "depends": "n6.done"
+        "depends": "n4.done"
       }
     }
   ]

presets/123123123.json

@@ -0,0 +1,237 @@
+{
+  "id": "pipeline_editor",
+  "name": "Edited Pipeline",
+  "parallel_limit": 8,
+  "loop_mode": "iterative",
+  "loop_max_iters": 1000,
+  "loop_time_budget_ms": 999999999999,
+  "clear_var_store": true,
+  "http_timeout_sec": 999,
+  "text_extract_strategy": "auto",
+  "text_extract_json_path": "",
+  "text_join_sep": "\n",
+  "text_extract_presets": [
+    {
+      "id": "pmfqonx6fvcubc09k4ep",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "join_sep": "\n"
+    },
+    {
+      "id": "pmfqrelw6wu9rutnzk1",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "join_sep": "\n"
+    }
+  ],
+  "nodes": [
+    {
+      "id": "n5",
+      "type": "SetVars",
+      "pos_x": 12,
+      "pos_y": 780,
+      "config": {
+        "variables": [
+          {
+            "id": "vmfi99ftc",
+            "name": "Clod",
+            "mode": "string",
+            "value": "igrovik"
+          },
+          {
+            "id": "vmfi99gjw",
+            "name": "MyOpenAiKey",
+            "mode": "string",
+            "value": "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"
+          },
+          {
+            "id": "vmfjkn09i",
+            "name": "NAMETest",
+            "mode": "expr",
+            "value": "128 + 64"
+          }
+        ],
+        "_origId": "n5"
+      },
+      "in": {}
+    },
+    {
+      "id": "n2",
+      "type": "Return",
+      "pos_x": 1344,
+      "pos_y": 756,
+      "config": {
+        "target_format": "auto",
+        "text_template": "[[OUT7]]",
+        "_origId": "n2"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n8.false"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n3",
+      "type": "RawForward",
+      "pos_x": 564,
+      "pos_y": 660,
+      "config": {
+        "passthrough_headers": true,
+        "extra_headers": "{\"connection\": \"close\"}",
+        "_origId": "n3"
+      },
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n5.done",
+          "n1.true"
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n1",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 564,
+      "pos_y": 888,
+      "config": {
+        "expr": "([[OUT3]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT3]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "_origId": "n1"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n3.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n4",
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": 792,
+      "pos_y": 624,
+      "config": {
+        "provider": "gemini",
+        "provider_configs": {
+          "openai": {
+            "base_url": "https://api.openai.com",
+            "endpoint": "/v1/chat/completions",
+            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[VAR:incoming.headers.authorization]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"max_completion_tokens\": {{ incoming.json.max_completion_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+          },
+          "gemini": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
+            "headers": "{}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
+          },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]]\n}"
+          },
+          "claude": {
+            "base_url": "https://api.anthropic.com",
+            "endpoint": "/v1/messages",
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"[[VAR:incoming.headers.x-api-key]]\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
+          }
+        },
+        "blocks": [
+          {
+            "id": "bmfwy94ev",
+            "name": "Твой ответ недостаточно хорош",
+            "role": "user",
+            "prompt": "Твой ответ:\n```\n[[OUT3]]\n```\nнедостаточно хорош, при его написании ты не следовал инструкциям. переделай исходя из инструкций, найди недостатк1.",
+            "enabled": true,
+            "order": 0
+          }
+        ],
+        "_origId": "n4",
+        "prompt_combine": "[[VAR:incoming.json.contents]] & [[PROMPT]]@pos=-1"
+      },
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n6.true",
+          "n1.false"
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n6",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 792,
+      "pos_y": 876,
+      "config": {
+        "expr": "([[OUT4]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT4]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "_origId": "n6"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n4.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n7",
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": 1068,
+      "pos_y": 540,
+      "config": {
+        "provider": "gemini",
+        "provider_configs": {
+          "openai": {
+            "base_url": "https://api.openai.com",
+            "endpoint": "/v1/chat/completions",
+            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[VAR:incoming.headers.authorization]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"max_completion_tokens\": {{ incoming.json.max_completion_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+          },
+          "gemini": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
+            "headers": "{}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
+          },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]]\n}"
+          },
+          "claude": {
+            "base_url": "https://api.anthropic.com",
+            "endpoint": "/v1/messages",
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"[[VAR:incoming.headers.x-api-key]]\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
+          }
+        },
+        "blocks": [
+          {
+            "id": "bmfzvzpl7",
+            "name": "Может содержать такие конструкции",
+            "role": "user",
+            "prompt": "Твой ответ:\n```\n[[OUT4]]\n```\nМожет содержать такие конструкции:\n**'Not X, but Y'** narrative structure. This includes any and all variations of stating what something *is not* in order to emphasize what it *is*. Нужно заменить места на нормальный нарратив.",
+            "enabled": true,
+            "order": 0
+          }
+        ],
+        "_origId": "n7",
+        "prompt_combine": "[[VAR:incoming.json.contents]] & [[PROMPT]]@pos=-1"
+      },
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n6.false",
+          "n8.true"
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n8",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 1068,
+      "pos_y": 876,
+      "config": {
+        "expr": "([[OUT7]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT7]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "_origId": "n8"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n7.done"
+      }
+    }
+  ]
+}

presets/imgtests.json

@@ -0,0 +1,191 @@
+{
+  "id": "pipeline_editor",
+  "name": "Edited Pipeline",
+  "parallel_limit": 8,
+  "loop_mode": "iterative",
+  "loop_max_iters": 1000,
+  "loop_time_budget_ms": 999999999999,
+  "clear_var_store": true,
+  "http_timeout_sec": 999,
+  "text_extract_strategy": "auto",
+  "text_extract_json_path": "",
+  "text_join_sep": "\n",
+  "text_extract_presets": [
+    {
+      "id": "pmfqonx6fvcubc09k4ep",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "join_sep": "\n"
+    },
+    {
+      "id": "pmfqrelw6wu9rutnzk1",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "join_sep": "\n"
+    }
+  ],
+  "nodes": [
+    {
+      "id": "n5",
+      "type": "SetVars",
+      "pos_x": -603,
+      "pos_y": 637,
+      "config": {
+        "variables": [
+          {
+            "id": "vmfi99ftc",
+            "name": "Clod",
+            "mode": "string",
+            "value": "igrovik"
+          },
+          {
+            "id": "vmfi99gjw",
+            "name": "MyOpenAiKey",
+            "mode": "string",
+            "value": "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"
+          },
+          {
+            "id": "vmfjkn09i",
+            "name": "NAMETest",
+            "mode": "expr",
+            "value": "128 + 64"
+          }
+        ],
+        "_origId": "n5"
+      },
+      "in": {}
+    },
+    {
+      "id": "n2",
+      "type": "Return",
+      "pos_x": 509,
+      "pos_y": 459,
+      "config": {
+        "target_format": "auto",
+        "text_template": "[[OUT3]]",
+        "_origId": "n2"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n1.false"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n3",
+      "type": "RawForward",
+      "pos_x": 45,
+      "pos_y": 750,
+      "config": {
+        "passthrough_headers": true,
+        "extra_headers": "{\"connection\": \"close\"}",
+        "_origId": "n3"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n1.true"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n1",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 344,
+      "pos_y": 730,
+      "config": {
+        "expr": "([[OUT3]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT3]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "_origId": "n1"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n3.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n4",
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": -185.88888888888889,
+      "pos_y": 523,
+      "config": {
+        "provider": "gemini_image",
+        "provider_configs": {
+          "openai": {
+            "base_url": "https://api.openai.com",
+            "endpoint": "/v1/chat/completions",
+            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[VAR:incoming.headers.authorization]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"max_completion_tokens\": {{ incoming.json.max_completion_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+          },
+          "gemini": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
+            "headers": "{}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
+          },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/gemini-2.5-flash-image-preview:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"gemini-2.5-flash-image-preview\",\n  [[OUT3]]\n}"
+          },
+          "claude": {
+            "base_url": "https://api.anthropic.com",
+            "endpoint": "/v1/messages",
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"[[VAR:incoming.headers.x-api-key]]\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
+          }
+        },
+        "blocks": [],
+        "_origId": "n4"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n6.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n6",
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": -391,
+      "pos_y": 648,
+      "config": {
+        "provider": "gemini",
+        "provider_configs": {
+          "openai": {
+            "base_url": "https://api.openai.com",
+            "endpoint": "/v1/chat/completions",
+            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[VAR:incoming.headers.authorization]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"max_completion_tokens\": {{ incoming.json.max_completion_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+          },
+          "gemini": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
+            "headers": "{}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[VAR:incoming.json.contents]],\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
+          },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]]\n}"
+          },
+          "claude": {
+            "base_url": "https://api.anthropic.com",
+            "endpoint": "/v1/messages",
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"[[VAR:incoming.headers.x-api-key]]\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
+          }
+        },
+        "blocks": [
+          {
+            "id": "bmfuw6ayo",
+            "name": "Создание промпта",
+            "role": "user",
+            "prompt": "Создай промпт для генерации изображения исходя из последнего действие {{user}}. Промпт должен быть лаконичный, простенький, без сложных формулировок. В ответе не пиши ничего кроме промпта.",
+            "enabled": true,
+            "order": 0
+          }
+        ],
+        "_origId": "n6"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n5.done"
+      }
+    }
+  ]
+}

presets/prepprst.json

@@ -0,0 +1,171 @@
+{
+  "id": "pipeline_editor",
+  "name": "Edited Pipeline",
+  "parallel_limit": 8,
+  "loop_mode": "iterative",
+  "loop_max_iters": 1000,
+  "loop_time_budget_ms": 999999999999,
+  "clear_var_store": true,
+  "http_timeout_sec": 999,
+  "text_extract_strategy": "auto",
+  "text_extract_json_path": "",
+  "text_join_sep": "\n",
+  "text_extract_presets": [
+    {
+      "id": "pmfqonx6fvcubc09k4ep",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "join_sep": "\n"
+    },
+    {
+      "id": "pmfqrelw6wu9rutnzk1",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "join_sep": "\n"
+    }
+  ],
+  "nodes": [
+    {
+      "id": "n5",
+      "type": "SetVars",
+      "pos_x": -125,
+      "pos_y": 561,
+      "config": {
+        "variables": [
+          {
+            "id": "vmfi99ftc",
+            "name": "Clod",
+            "mode": "string",
+            "value": "igrovik"
+          },
+          {
+            "id": "vmfi99gjw",
+            "name": "MyOpenAiKey",
+            "mode": "string",
+            "value": "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"
+          },
+          {
+            "id": "vmfjkn09i",
+            "name": "NAMETest",
+            "mode": "expr",
+            "value": "128 + 64"
+          }
+        ],
+        "_origId": "n5"
+      },
+      "in": {}
+    },
+    {
+      "id": "n2",
+      "type": "Return",
+      "pos_x": 954,
+      "pos_y": 564,
+      "config": {
+        "target_format": "auto",
+        "text_template": "[[OUT4]]",
+        "_origId": "n2"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n6.false"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n3",
+      "type": "RawForward",
+      "pos_x": 74,
+      "pos_y": 450.5,
+      "config": {
+        "passthrough_headers": true,
+        "extra_headers": "{\"connection\": \"close\"}",
+        "_origId": "n3"
+      },
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n5.done",
+          "n1.true"
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n1",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 75,
+      "pos_y": 909,
+      "config": {
+        "expr": "([[OUT3]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT3]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "_origId": "n1"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n3.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n4",
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": 663,
+      "pos_y": 335,
+      "config": {
+        "provider": "gemini",
+        "provider_configs": {
+          "openai": {
+            "base_url": "https://api.openai.com",
+            "endpoint": "/v1/chat/completions",
+            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[VAR:incoming.headers.authorization]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"max_completion_tokens\": {{ incoming.json.max_completion_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+          },
+          "gemini": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
+            "headers": "{}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
+          },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]]\n}"
+          },
+          "claude": {
+            "base_url": "https://api.anthropic.com",
+            "endpoint": "/v1/messages",
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"[[VAR:incoming.headers.x-api-key]]\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
+          }
+        },
+        "blocks": [
+          {
+            "id": "bmfwy94ev",
+            "name": "Твой ответ недостаточно хорош",
+            "role": "user",
+            "prompt": "Твой ответ:\n```\n[[OUT3]]\n```\nнедостаточно хорош, при его написании ты не следовал инструкциям. переделай исходя из инструкций, найди недостатки.",
+            "enabled": true,
+            "order": 0
+          }
+        ],
+        "_origId": "n4",
+        "prompt_combine": "[[VAR:incoming.json.contents]] & [[PROMPT]]@pos=-1"
+      },
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n6.true",
+          "n1.false"
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n6",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 675,
+      "pos_y": 882.25,
+      "config": {
+        "expr": "([[OUT4]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT4]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "_origId": "n6"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n4.done"
+      }
+    }
+  ]
+}

presets/retry.json

@@ -0,0 +1,105 @@
+{
+  "id": "pipeline_editor",
+  "name": "Edited Pipeline",
+  "parallel_limit": 8,
+  "loop_mode": "iterative",
+  "loop_max_iters": 1000,
+  "loop_time_budget_ms": 999999999999,
+  "clear_var_store": true,
+  "http_timeout_sec": 999,
+  "text_extract_strategy": "auto",
+  "text_extract_json_path": "",
+  "text_join_sep": "\n",
+  "text_extract_presets": [
+    {
+      "id": "pmfqonx6fvcubc09k4ep",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "join_sep": "\n"
+    },
+    {
+      "id": "pmfqrelw6wu9rutnzk1",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "join_sep": "\n"
+    }
+  ],
+  "nodes": [
+    {
+      "id": "n5",
+      "type": "SetVars",
+      "pos_x": -125,
+      "pos_y": 561,
+      "config": {
+        "variables": [
+          {
+            "id": "vmfi99ftc",
+            "name": "Clod",
+            "mode": "string",
+            "value": "igrovik"
+          },
+          {
+            "id": "vmfi99gjw",
+            "name": "MyOpenAiKey",
+            "mode": "string",
+            "value": "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"
+          },
+          {
+            "id": "vmfjkn09i",
+            "name": "NAMETest",
+            "mode": "expr",
+            "value": "128 + 64"
+          }
+        ],
+        "_origId": "n5"
+      },
+      "in": {}
+    },
+    {
+      "id": "n2",
+      "type": "Return",
+      "pos_x": 507,
+      "pos_y": 459,
+      "config": {
+        "target_format": "auto",
+        "text_template": "[[OUT3]]",
+        "_origId": "n2"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n1.false"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n3",
+      "type": "RawForward",
+      "pos_x": 114,
+      "pos_y": 425,
+      "config": {
+        "passthrough_headers": true,
+        "extra_headers": "{\"connection\": \"close\"}",
+        "_origId": "n3"
+      },
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n5.done",
+          "n1.true"
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n1",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 344,
+      "pos_y": 730,
+      "config": {
+        "expr": "([[OUT3]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT3]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "_origId": "n1"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n3.done"
+      }
+    }
+  ]
+}

presets/test2.json

@@ -0,0 +1,278 @@
+{
+  "id": "pipeline_editor",
+  "name": "Edited Pipeline",
+  "parallel_limit": 8,
+  "loop_mode": "iterative",
+  "loop_max_iters": 1000,
+  "loop_time_budget_ms": 999999999999,
+  "clear_var_store": true,
+  "http_timeout_sec": 999,
+  "text_extract_strategy": "auto",
+  "text_extract_json_path": "",
+  "text_join_sep": "\n",
+  "text_extract_presets": [
+    {
+      "id": "pmfipb98aywtx6jepd5",
+      "name": "ввв",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "ввв",
+      "join_sep": "\n"
+    }
+  ],
+  "nodes": [
+    {
+      "id": "n1",
+      "type": "RawForward",
+      "pos_x": 441,
+      "pos_y": 354,
+      "config": {
+        "passthrough_headers": true,
+        "extra_headers": "{}",
+        "_origId": "n1"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n5.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n2",
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": 652,
+      "pos_y": 46,
+      "config": {
+        "provider": "gemini",
+        "provider_configs": {
+          "openai": {
+            "base_url": "https://api.openai.com",
+            "endpoint": "/v1/chat/completions",
+            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[MyOpenAiKey]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"gpt-5-chat-latest\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": 500,\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+          },
+          "gemini": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
+            "headers": "{}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
+          },
+          "claude": {
+            "base_url": "https://proxy.malepreg.lol/proxy/aws/claude",
+            "endpoint": "/v1/messages",
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"[[Clod]]\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"output-128k-2025-02-19\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"claude-opus-4-20250514\",\n  [[PROMPT]],\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('enabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(3000) }}\n  }\n}"
+          },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]]\n}"
+          }
+        },
+        "blocks": [
+          {
+            "id": "bmfmstojw",
+            "name": "Great assustant",
+            "role": "system",
+            "prompt": "You are Great assustant",
+            "enabled": true,
+            "order": 0
+          },
+          {
+            "id": "bmfchnynm",
+            "name": "Сделай [[OUT1]] красивее",
+            "role": "user",
+            "prompt": "Сделай [[OUT1]] красивее",
+            "enabled": true,
+            "order": 1
+          }
+        ],
+        "_origId": "n2"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n1.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n3",
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": 654,
+      "pos_y": 566,
+      "config": {
+        "provider": "openai",
+        "provider_configs": {
+          "openai": {
+            "base_url": "https://api.openai.com",
+            "endpoint": "/v1/chat/completions",
+            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[MyOpenAiKey]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"gpt-5-chat-latest\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": 500,\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+          },
+          "gemini": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
+            "headers": "{}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
+          },
+          "claude": {
+            "base_url": "https://api.anthropic.com",
+            "endpoint": "/v1/messages",
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"[[VAR:incoming.headers.x-api-key]]\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
+          },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]]\n}"
+          }
+        },
+        "blocks": [
+          {
+            "id": "bmfchn1hq",
+            "name": "Сделай [[OUT1]] красивее",
+            "role": "user",
+            "prompt": "Сделай [[OUT1]] красивее",
+            "enabled": true,
+            "order": 0
+          }
+        ],
+        "_origId": "n3"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n1.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n4",
+      "type": "Return",
+      "pos_x": 1193,
+      "pos_y": 314,
+      "config": {
+        "target_format": "auto",
+        "text_template": "[[OUT6]] [[Test]]",
+        "_origId": "n4"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n7.true"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n5",
+      "type": "SetVars",
+      "pos_x": 171,
+      "pos_y": 487,
+      "config": {
+        "variables": [
+          {
+            "id": "vmfi99ftc",
+            "name": "Clod",
+            "mode": "string",
+            "value": "igrovik"
+          },
+          {
+            "id": "vmfi99gjw",
+            "name": "MyOpenAiKey",
+            "mode": "string",
+            "value": "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"
+          },
+          {
+            "id": "vmfjkn09i",
+            "name": "NAMETest",
+            "mode": "expr",
+            "value": "128 + 64"
+          }
+        ],
+        "_origId": "n5"
+      },
+      "in": {}
+    },
+    {
+      "id": "n6",
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": 923,
+      "pos_y": 345,
+      "config": {
+        "provider": "openai",
+        "provider_configs": {
+          "openai": {
+            "base_url": "https://api.openai.com",
+            "endpoint": "/v1/chat/completions",
+            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[MyOpenAiKey]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"gpt-5-chat-latest\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": 500,\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+          },
+          "gemini": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
+            "headers": "{}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
+          },
+          "claude": {
+            "base_url": "https://api.anthropic.com",
+            "endpoint": "/v1/messages",
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"[[VAR:incoming.headers.x-api-key]]\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
+          },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]]\n}"
+          }
+        },
+        "blocks": [
+          {
+            "id": "bmfmk7g4a",
+            "name": "New Block",
+            "role": "system",
+            "prompt": "",
+            "enabled": true,
+            "order": 0
+          },
+          {
+            "id": "bmfdyczbd",
+            "name": "Объедени [[OUT3]], [[OUT4]] сделай более красиво.",
+            "role": "user",
+            "prompt": "Объедени [ [[OUT3]], [[OUT2]] ] сделай более красиво. напиши слово \"Красиво\" в конце.",
+            "enabled": true,
+            "order": 1
+          },
+          {
+            "id": "bmfh98jkh",
+            "name": "New Block1",
+            "role": "system",
+            "prompt": "1",
+            "enabled": true,
+            "order": 2
+          },
+          {
+            "id": "bmfmk74yz",
+            "name": "New Block",
+            "role": "assistant",
+            "prompt": "fuf",
+            "enabled": true,
+            "order": 3
+          }
+        ],
+        "_origId": "n6"
+      },
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n2.done",
+          "n3.done",
+          "n7.false"
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n7",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 1311,
+      "pos_y": 566,
+      "config": {
+        "expr": "[[OUT6]] contains \"Красиво\"",
+        "_origId": "n7"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n6.done"
+      }
+    }
+  ]
+}

presets/test3.json

@@ -1,34 +1,53 @@
 {
   "id": "pipeline_editor",
   "name": "Edited Pipeline",
+  "parallel_limit": 8,
+  "loop_mode": "iterative",
+  "loop_max_iters": 1000,
+  "loop_time_budget_ms": 999999999999,
+  "clear_var_store": true,
+  "http_timeout_sec": 999,
+  "text_extract_strategy": "auto",
+  "text_extract_json_path": "",
+  "text_join_sep": "\n",
+  "text_extract_presets": [
+    {
+      "id": "pmfipb98aywtx6jepd5",
+      "name": "ввв",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "ввв",
+      "join_sep": "\n"
+    }
+  ],
   "nodes": [
     {
       "id": "n1",
       "type": "RawForward",
-      "pos_x": 427,
-      "pos_y": 363.5,
+      "pos_x": 450,
+      "pos_y": 352,
       "config": {
         "passthrough_headers": true,
         "extra_headers": "{}",
-        "_origId": "n1"
+        "_origId": "n1",
+        "sleep_ms": 5000
       },
       "in": {
-        "depends": "n6.done"
+        "depends": "n5.done"
       }
     },
     {
       "id": "n2",
       "type": "ProviderCall",
-      "pos_x": 659,
-      "pos_y": 89,
+      "pos_x": 653,
+      "pos_y": 51,
       "config": {
-        "provider": "gemini",
+        "provider": "claude",
         "provider_configs": {
           "openai": {
             "base_url": "https://api.openai.com",
             "endpoint": "/v1/chat/completions",
-            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[VAR:incoming.headers.authorization]]\"}",
-            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"max_completion_tokens\": {{ incoming.json.max_completion_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[MyOpenAiKey]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"gpt-5-chat-latest\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": 500,\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
           },
           "gemini": {
             "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
@@ -37,10 +56,10 @@
             "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
           },
           "claude": {
-            "base_url": "https://api.anthropic.com",
+            "base_url": "https://proxy.malepreg.lol/proxy/aws/claude",
             "endpoint": "/v1/messages",
-            "headers": "{\"x-api-key\":\"[[VAR:incoming.headers.x-api-key]]\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
-            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"[[Clod]]\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"output-128k-2025-02-19\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"claude-opus-4-20250514\",\n  [[PROMPT]],\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('enabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(6000) }}\n  }\n}"
           }
         },
         "blocks": [
@@ -62,8 +81,8 @@
     {
       "id": "n3",
       "type": "ProviderCall",
-      "pos_x": 673,
-      "pos_y": 455,
+      "pos_x": 658,
+      "pos_y": 564,
       "config": {
         "provider": "openai",
         "provider_configs": {
@@ -104,9 +123,53 @@
     },
     {
       "id": "n4",
+      "type": "Return",
+      "pos_x": 1277,
+      "pos_y": 139,
+      "config": {
+        "target_format": "auto",
+        "text_template": "[[OUT6]] [[Test]]",
+        "_origId": "n4"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n7.true"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n5",
+      "type": "SetVars",
+      "pos_x": 171,
+      "pos_y": 489,
+      "config": {
+        "variables": [
+          {
+            "id": "vmfi99ftc",
+            "name": "Clod",
+            "mode": "string",
+            "value": "igrovik"
+          },
+          {
+            "id": "vmfi99gjw",
+            "name": "MyOpenAiKey",
+            "mode": "string",
+            "value": "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"
+          },
+          {
+            "id": "vmfi99h1v",
+            "name": "Test",
+            "mode": "string",
+            "value": "Ьыыы"
+          }
+        ],
+        "_origId": "n5"
+      },
+      "in": {}
+    },
+    {
+      "id": "n6",
       "type": "ProviderCall",
-      "pos_x": 929.5,
-      "pos_y": 233.5,
+      "pos_x": 923,
+      "pos_y": 345,
       "config": {
         "provider": "openai",
         "provider_configs": {
@@ -131,73 +194,43 @@
         },
         "blocks": [
           {
-            "id": "bmfchm54f",
-            "name": "Объедени [[OUT3]], [[OUT2]] сделай более красиво.",
+            "id": "bmfdyczbd",
+            "name": "Объедени [[OUT3]], [[OUT4]] сделай более красиво.",
             "role": "user",
-            "prompt": "Объедени [[OUT3]], [[OUT4]] сделай более красиво. [[TEST]]",
+            "prompt": "Объедени [ [[OUT3]], [[OUT2]] ] сделай более красиво. напиши слово \"Красиво\" в конце.",
             "enabled": true,
             "order": 0
-          }
-        ],
-        "_origId": "n4"
-      },
-      "in": {
-        "depends": [
-          "n3.done",
-          "n2.done",
-          "n7.true"
-        ]
-      }
-    },
-    {
-      "id": "n5",
-      "type": "Return",
-      "pos_x": 1281,
-      "pos_y": 139.5,
-      "config": {
-        "target_format": "auto",
-        "text_template": "[[OUT4]] [[Test]]",
-        "_origId": "n5"
-      },
-      "in": {
-        "depends": "n7.true"
-      }
-    },
-    {
-      "id": "n6",
-      "type": "SetVars",
-      "pos_x": 180,
-      "pos_y": 477,
-      "config": {
-        "variables": [
-          {
-            "id": "vmfche3wn",
-            "name": "Test",
-            "mode": "string",
-            "value": "Быбра"
           },
           {
-            "id": "vmfchjpw4",
-            "name": "MyOpenAiKey",
-            "mode": "string",
-            "value": "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"
+            "id": "bmfh98jkh",
+            "name": "New Block1",
+            "role": "system",
+            "prompt": "1",
+            "enabled": true,
+            "order": 1
           }
         ],
         "_origId": "n6"
       },
-      "in": {}
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n2.done",
+          "n3.done",
+          "n7.false"
+        ]
+      }
     },
     {
       "id": "n7",
       "type": "If",
-      "pos_x": 1145,
-      "pos_y": 463,
+      "pos_x": 1313,
+      "pos_y": 566,
       "config": {
-        "expr": "[[OUT4]] contains \"красиво\"",
+        "expr": "[[OUT6]] contains \"Красиво\"",
         "_origId": "n7"
       },
       "in": {
-        "depends": "n4.done"
+        "depends": "n6.done"
       }
     }
   ]

presets/testtesttt.json

@@ -0,0 +1,171 @@
+{
+  "id": "pipeline_editor",
+  "name": "Edited Pipeline",
+  "parallel_limit": 8,
+  "loop_mode": "iterative",
+  "loop_max_iters": 1000,
+  "loop_time_budget_ms": 999999999999,
+  "clear_var_store": true,
+  "http_timeout_sec": 999,
+  "text_extract_strategy": "auto",
+  "text_extract_json_path": "",
+  "text_join_sep": "\n",
+  "text_extract_presets": [
+    {
+      "id": "pmfqonx6fvcubc09k4ep",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "join_sep": "\n"
+    },
+    {
+      "id": "pmfqrelw6wu9rutnzk1",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "join_sep": "\n"
+    }
+  ],
+  "nodes": [
+    {
+      "id": "n5",
+      "type": "SetVars",
+      "pos_x": -125,
+      "pos_y": 561,
+      "config": {
+        "variables": [
+          {
+            "id": "vmfi99ftc",
+            "name": "Clod",
+            "mode": "string",
+            "value": "igrovik"
+          },
+          {
+            "id": "vmfi99gjw",
+            "name": "MyOpenAiKey",
+            "mode": "string",
+            "value": "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"
+          },
+          {
+            "id": "vmfjkn09i",
+            "name": "NAMETest",
+            "mode": "expr",
+            "value": "128 + 64"
+          }
+        ],
+        "_origId": "n5"
+      },
+      "in": {}
+    },
+    {
+      "id": "n2",
+      "type": "Return",
+      "pos_x": 954,
+      "pos_y": 564,
+      "config": {
+        "target_format": "auto",
+        "text_template": "[[OUT4]]",
+        "_origId": "n2"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n6.false"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n3",
+      "type": "RawForward",
+      "pos_x": 72,
+      "pos_y": 444,
+      "config": {
+        "passthrough_headers": true,
+        "extra_headers": "{\"connection\": \"close\"}",
+        "_origId": "n3"
+      },
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n5.done",
+          "n1.true"
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n1",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 75,
+      "pos_y": 909,
+      "config": {
+        "expr": "([[OUT3]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT3]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "_origId": "n1"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n3.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n4",
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": 663,
+      "pos_y": 335,
+      "config": {
+        "provider": "gemini",
+        "provider_configs": {
+          "openai": {
+            "base_url": "https://api.openai.com",
+            "endpoint": "/v1/chat/completions",
+            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[VAR:incoming.headers.authorization]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"max_completion_tokens\": {{ incoming.json.max_completion_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+          },
+          "gemini": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
+            "headers": "{}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
+          },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]]\n}"
+          },
+          "claude": {
+            "base_url": "https://api.anthropic.com",
+            "endpoint": "/v1/messages",
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"[[VAR:incoming.headers.x-api-key]]\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
+          }
+        },
+        "blocks": [
+          {
+            "id": "bmfwy94ev",
+            "name": "Твой ответ недостаточно хорош",
+            "role": "user",
+            "prompt": "Твой ответ:\n```\n[[OUT3]]\n```\nнедостаточно хорош, при его написании ты не следовал инструкциям. переделай исходя из инструкций, найди недостатк.",
+            "enabled": true,
+            "order": 0
+          }
+        ],
+        "_origId": "n4",
+        "prompt_combine": "[[VAR:incoming.json.contents]] & [[PROMPT]]@pos=-1"
+      },
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n6.true",
+          "n1.false"
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n6",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 675,
+      "pos_y": 882.25,
+      "config": {
+        "expr": "([[OUT4]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT4]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "_origId": "n6"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n4.done"
+      }
+    }
+  ]
+}

presets/tttttt.json

@@ -0,0 +1,285 @@
+{
+  "id": "pipeline_editor",
+  "name": "Edited Pipeline",
+  "parallel_limit": 8,
+  "loop_mode": "iterative",
+  "loop_max_iters": 1000,
+  "loop_time_budget_ms": 999999999999,
+  "clear_var_store": true,
+  "http_timeout_sec": 999,
+  "text_extract_strategy": "auto",
+  "text_extract_json_path": "",
+  "text_join_sep": "\n",
+  "text_extract_presets": [
+    {
+      "id": "pmfqonx6fvcubc09k4ep",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "join_sep": "\n"
+    },
+    {
+      "id": "pmfqrelw6wu9rutnzk1",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "join_sep": "\n"
+    }
+  ],
+  "nodes": [
+    {
+      "id": "n5",
+      "type": "SetVars",
+      "pos_x": 12,
+      "pos_y": 780,
+      "config": {
+        "variables": [
+          {
+            "id": "vmfi99ftc",
+            "name": "Clod",
+            "mode": "string",
+            "value": "igrovik"
+          },
+          {
+            "id": "vmfi99gjw",
+            "name": "MyOpenAiKey",
+            "mode": "string",
+            "value": "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"
+          },
+          {
+            "id": "vmfjkn09i",
+            "name": "NAMETest",
+            "mode": "expr",
+            "value": "128 + 64"
+          }
+        ],
+        "_origId": "n5"
+      },
+      "in": {}
+    },
+    {
+      "id": "n2",
+      "type": "Return",
+      "pos_x": 1344,
+      "pos_y": 756,
+      "config": {
+        "target_format": "auto",
+        "text_template": "[[OUT7]]",
+        "_origId": "n2"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n8.false"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n3",
+      "type": "RawForward",
+      "pos_x": 588,
+      "pos_y": 624,
+      "config": {
+        "passthrough_headers": true,
+        "extra_headers": "{\"connection\": \"close\"}",
+        "_origId": "n3"
+      },
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n5.done",
+          "n1.true"
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n1",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 564,
+      "pos_y": 876,
+      "config": {
+        "expr": "([[OUT3]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT3]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "_origId": "n1"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n3.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n4",
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": 792,
+      "pos_y": 624,
+      "config": {
+        "provider": "openai",
+        "provider_configs": {
+          "openai": {
+            "base_url": "https://api.openai.com",
+            "endpoint": "/v1/chat/completions",
+            "headers": "{\"Authorization\":\"[[VAR:incoming.headers.authorization]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"gpt-5-chat-latest\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_completion_tokens\": {{ incoming.json.max_completion_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+          },
+          "gemini": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
+            "headers": "{}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
+          },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]]\n}"
+          },
+          "claude": {
+            "base_url": "https://api.anthropic.com",
+            "endpoint": "/v1/messages",
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"[[VAR:incoming.headers.x-api-key]]\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
+          }
+        },
+        "blocks": [
+          {
+            "id": "bmfwy94ev",
+            "name": "Твой ответ недостаточно хорош",
+            "role": "user",
+            "prompt": "Твой ответ:\n```\n[[OUT3]]\n```\nнедостаточно хорош, при его написании ты не следовал инструкциям. переделай исходя из инструкций, найди недостатк1.",
+            "enabled": true,
+            "order": 0
+          }
+        ],
+        "_origId": "n4",
+        "prompt_combine": "[[VAR:incoming.json.messages]] & [[PROMPT]]"
+      },
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n6.true",
+          "n1.false"
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n6",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 792,
+      "pos_y": 876,
+      "config": {
+        "expr": "([[OUT4]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT4]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "_origId": "n6"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n4.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n7",
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": 1056,
+      "pos_y": 624,
+      "config": {
+        "provider": "claude",
+        "provider_configs": {
+          "openai": {
+            "base_url": "https://api.openai.com",
+            "endpoint": "/v1/chat/completions",
+            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[VAR:incoming.headers.authorization]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"max_completion_tokens\": {{ incoming.json.max_completion_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+          },
+          "gemini": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
+            "headers": "{}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
+          },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]]\n}"
+          },
+          "claude": {
+            "base_url": "https://proxy.malepreg.lol/proxy/aws/claude",
+            "endpoint": "/v1/messages",
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"igrovik\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"claude-opus-4-20250514\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
+          }
+        },
+        "blocks": [
+          {
+            "id": "bmfzvzpl7",
+            "name": "Может содержать такие конструкции",
+            "role": "user",
+            "prompt": "Твой ответ:\n```\n[[OUT4]]\n```\nМожет содержать такие конструкции:\n**'Not X, but Y'** narrative structure. This includes any and all variations of stating what something *is not* in order to emphasize what it *is*. Нужно заменить места на нормальный нарратив.",
+            "enabled": true,
+            "order": 0
+          }
+        ],
+        "_origId": "n7",
+        "prompt_combine": "[[VAR:incoming.json.messages]] & [[PROMPT]]",
+        "claude_no_system": true
+      },
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n6.false",
+          "n8.true"
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n8",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 1068,
+      "pos_y": 876,
+      "config": {
+        "expr": "([[OUT7]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT7]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "_origId": "n8"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n7.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n9",
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": 1104,
+      "pos_y": 456,
+      "config": {
+        "provider": "claude",
+        "provider_configs": {
+          "openai": {
+            "base_url": "https://api.openai.com",
+            "endpoint": "/v1/chat/completions",
+            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[VAR:incoming.headers.authorization]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"max_completion_tokens\": {{ incoming.json.max_completion_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+          },
+          "gemini": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
+            "headers": "{}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
+          },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]]\n}"
+          },
+          "claude": {
+            "base_url": "https://proxy.malepreg.lol/proxy/aws/claude",
+            "endpoint": "/v1/messages",
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"igrovik\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"claude-opus-4-20250514\",\n  [[PROMPT]],\n  \"top_p\": 1,\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
+          }
+        },
+        "blocks": [
+          {
+            "id": "bmg26nusx",
+            "name": "New Block",
+            "role": "user",
+            "prompt": "Hey",
+            "enabled": true,
+            "order": 0
+          }
+        ],
+        "_origId": "n9"
+      },
+      "in": {}
+    }
+  ]
+}

presets/tttttt1.json

@@ -0,0 +1,247 @@
+{
+  "id": "pipeline_editor",
+  "name": "Edited Pipeline",
+  "parallel_limit": 8,
+  "loop_mode": "iterative",
+  "loop_max_iters": 1000,
+  "loop_time_budget_ms": 999999999999,
+  "clear_var_store": true,
+  "http_timeout_sec": 999,
+  "text_extract_strategy": "auto",
+  "text_extract_json_path": "",
+  "text_join_sep": "\n",
+  "text_extract_presets": [
+    {
+      "id": "pmfqonx6fvcubc09k4ep",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData.data",
+      "join_sep": "\n"
+    },
+    {
+      "id": "pmfqrelw6wu9rutnzk1",
+      "name": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "strategy": "jsonpath",
+      "json_path": "candidates.0.content.parts.1.inlineData",
+      "join_sep": "\n"
+    }
+  ],
+  "nodes": [
+    {
+      "id": "n5",
+      "type": "SetVars",
+      "pos_x": 12,
+      "pos_y": 780,
+      "config": {
+        "variables": [
+          {
+            "id": "vmfi99ftc",
+            "name": "Clod",
+            "mode": "string",
+            "value": "igrovik"
+          },
+          {
+            "id": "vmfi99gjw",
+            "name": "MyOpenAiKey",
+            "mode": "string",
+            "value": "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"
+          },
+          {
+            "id": "vmfjkn09i",
+            "name": "NAMETest",
+            "mode": "expr",
+            "value": "128 + 64"
+          }
+        ],
+        "_origId": "n5"
+      },
+      "in": {}
+    },
+    {
+      "id": "n2",
+      "type": "Return",
+      "pos_x": 1344,
+      "pos_y": 756,
+      "config": {
+        "target_format": "auto",
+        "text_template": "[[OUT7]]",
+        "_origId": "n2"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n8.false"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n3",
+      "type": "RawForward",
+      "pos_x": 588,
+      "pos_y": 624,
+      "config": {
+        "passthrough_headers": true,
+        "extra_headers": "{\"connection\": \"close\"}",
+        "_origId": "n3",
+        "while_expr": "([[OUT3]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT3]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "ignore_errors": false,
+        "while_max_iters": 50
+      },
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n5.done",
+          "n1.true"
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n1",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 600,
+      "pos_y": 876,
+      "config": {
+        "expr": "([[OUT3]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT3]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "_origId": "n1"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n3.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n4",
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": 792,
+      "pos_y": 624,
+      "config": {
+        "provider": "gemini",
+        "provider_configs": {
+          "openai": {
+            "base_url": "https://api.openai.com",
+            "endpoint": "/v1/chat/completions",
+            "headers": "{\"Authorization\":\"[[VAR:incoming.headers.authorization]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"gpt-5-chat-latest\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_completion_tokens\": {{ incoming.json.max_completion_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+          },
+          "gemini": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
+            "headers": "{}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
+          },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]]\n}"
+          },
+          "claude": {
+            "base_url": "https://api.anthropic.com",
+            "endpoint": "/v1/messages",
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"[[VAR:incoming.headers.x-api-key]]\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
+          }
+        },
+        "blocks": [
+          {
+            "id": "bmfwy94ev",
+            "name": "Твой ответ недостаточно хорош",
+            "role": "user",
+            "prompt": "Твой ответ:\n```\n[[OUT3]]\n```\nнедостаточно хорош, при его написании ты не следовал инструкциям. переделай исходя из инструкций, найди недостатки разобрав каждое действие оценив его логичность и следование истории от 0до10, перепиши эти моменты на нормальные.",
+            "enabled": true,
+            "order": 0
+          }
+        ],
+        "_origId": "n4",
+        "prompt_combine": "[[VAR:incoming.json.contents]] & [[PROMPT]]@pos=-1",
+        "while_expr": "([[OUT3]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT3]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "ignore_errors": false,
+        "while_max_iters": 50
+      },
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n6.true",
+          "n1.false"
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n6",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 852,
+      "pos_y": 960,
+      "config": {
+        "expr": "([[OUT4]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT4]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "_origId": "n6"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n4.done"
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n7",
+      "type": "ProviderCall",
+      "pos_x": 1080,
+      "pos_y": 624,
+      "config": {
+        "provider": "gemini",
+        "provider_configs": {
+          "openai": {
+            "base_url": "https://api.openai.com",
+            "endpoint": "/v1/chat/completions",
+            "headers": "{\"Authorization\":\"Bearer [[MyOpenAiKey]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"gpt-5-chat-latest\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_completion_tokens\": {{ incoming.json.max_completion_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"presence_penalty\": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},\n  \"frequency_penalty\": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},\n  \"stop\": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }}\n}"
+          },
+          "gemini": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]",
+            "headers": "{}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]],\n  \"safetySettings\": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},\n  \"generationConfig\": {\n    \"temperature\": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n    \"topP\": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},\n    \"maxOutputTokens\": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n    \"stopSequences\": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},\n    \"candidateCount\": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},\n    \"thinkingConfig\": {\n      \"includeThoughts\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},\n      \"thinkingBudget\": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}\n    }\n  }\n}"
+          },
+          "gemini_image": {
+            "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com",
+            "endpoint": "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent",
+            "headers": "{\"x-goog-api-key\":\"[[VAR:incoming.api_keys.key]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"{{ model }}\",\n  [[PROMPT]]\n}"
+          },
+          "claude": {
+            "base_url": "https://proxy.malepreg.lol/proxy/aws/claude",
+            "endpoint": "/v1/messages",
+            "headers": "{\"x-api-key\":\"igrovik\",\"anthropic-version\":\"2023-06-01\",\"anthropic-beta\":\"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]\"}",
+            "template": "{\n  \"model\": \"claude-opus-4-20250514\",\n  [[PROMPT]],\n  \"temperature\": {{ incoming.json.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},\n  \"top_p\": {{ incoming.json.top_p|default(params.top_p|default(1)) }},\n  \"max_tokens\": {{ incoming.json.max_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},\n  \"stop_sequences\": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},\n  \"stream\": {{ incoming.json.stream|default(false) }},\n  \"thinking\": {\n    \"type\": \"{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}\",\n    \"budget_tokens\": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}\n  },\n  \"anthropic_version\": \"{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}\"\n}"
+          }
+        },
+        "blocks": [
+          {
+            "id": "bmfzvzpl7",
+            "name": "Может содержать такие конструкции",
+            "role": "user",
+            "prompt": "Твой ответ:\n```\n[[OUT4]]\n```\nМожет содержать такие конструкции:\n**'Not X, but Y'** narrative structure. This includes any and all variations of stating what something *is not* in order to emphasize what it *is*. Нужно заменить места на нормальный нарратив.",
+            "enabled": true,
+            "order": 0
+          }
+        ],
+        "_origId": "n7",
+        "prompt_combine": "[[VAR:incoming.json.contents]] & [[PROMPT]]@pos=-1",
+        "claude_no_system": true,
+        "while_expr": "([[OUT3]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT3]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "ignore_errors": false,
+        "while_max_iters": 50
+      },
+      "in": {
+        "depends": [
+          "n6.false",
+          "n8.true"
+        ]
+      }
+    },
+    {
+      "id": "n8",
+      "type": "If",
+      "pos_x": 1068,
+      "pos_y": 876,
+      "config": {
+        "expr": "([[OUT7]] contains \"Stream failed to\") || ([[OUT7]] contains \"gemini-2.5-pro\")",
+        "_origId": "n8"
+      },
+      "in": {
+        "depends": "n7.done"
+      }
+    }
+  ]
+}

proxy.txt

@@ -1 +0,0 @@
-http:190.185.109.251:9525:wajrym:oxX9qp

requirements.txt

@@ -1,8 +1,8 @@
-fastapi==0.112.2
+fastapi==0.115.2
 uvicorn==0.30.6
 pydantic==2.8.2
 httpx==0.27.0
-starlette==0.38.2
-httpx[socks]==0.27.0
-
+starlette==0.40.0
 
+brotlicffi
+brotli

run_agentui.bat

@@ -1,27 +1,51 @@
 @echo off
 setlocal
 chcp 65001 >NUL
-set PORT=7860
-echo Installing dependencies...
-python -m pip install --upgrade pip
+
+REM -------- Config --------
+if "%PORT%"=="" set PORT=7860
+if "%HOST%"=="" set HOST=127.0.0.1
+REM ------------------------
+
+echo [НадTavern] Preparing virtual environment...
+
+REM Pick Python launcher
+where py >NUL 2>&1
+if %ERRORLEVEL%==0 (
+  set PY=py
+) else (
+  set PY=python
+)
+
+REM Create venv if missing
+if not exist ".venv\Scripts\python.exe" (
+  %PY% -m venv .venv
+  if errorlevel 1 goto :fail
+)
+
+set "VENV_PY=.venv\Scripts\python.exe"
+
+echo [НадTavern] Upgrading pip...
+"%VENV_PY%" -m pip install --upgrade pip
 if errorlevel 1 goto :fail
-pip install -r requirements.txt
+
+echo [НадTavern] Installing dependencies from requirements.txt...
+"%VENV_PY%" -m pip install -r requirements.txt
 if errorlevel 1 goto :fail
-echo Starting НадTavern on http://127.0.0.1:%PORT%/
+
+echo [НадTavern] Starting on http://%HOST%:%PORT%/
 timeout /t 1 /nobreak >NUL
-start "" "http://127.0.0.1:%PORT%/ui/editor.html"
-python -m uvicorn agentui.api.server:app --host 127.0.0.1 --port %PORT% --log-level info
+start "" "http://%HOST%:%PORT%/ui/editor.html"
+
+"%VENV_PY%" -m uvicorn agentui.api.server:app --host %HOST% --port %PORT% --log-level info
 if errorlevel 1 goto :fail
 goto :end
 
 :fail
 echo.
-echo Server failed with errorlevel %errorlevel%.
+echo [НадTavern] Server failed with errorlevel %errorlevel%.
 echo Check the console output above and the file agentui.log for details.
 pause
 
 :end
-pause
 endlocal
-
-

run_agentui.sh

@@ -0,0 +1,46 @@
+#!/usr/bin/env bash
+set -euo pipefail
+
+# НадTavern Linux/macOS launcher with local .venv bootstrap
+# Usage:
+#   chmod +x ./run_agentui.sh
+#   ./run_agentui.sh
+# Optional env: HOST=0.0.0.0 PORT=7860
+
+# Go to repo root (script location)
+cd "$(dirname "$0")"
+
+PORT="${PORT:-7860}"
+HOST="${HOST:-127.0.0.1}"
+
+# Pick python
+if command -v python3 >/dev/null 2>&1; then
+  PY=python3
+else
+  PY=python
+fi
+
+# Create venv if missing
+if [ ! -f ".venv/bin/python" ]; then
+  echo "[НадTavern] Creating .venv ..."
+  "$PY" -m venv .venv
+fi
+
+VENV_PY=".venv/bin/python"
+
+echo "[НадTavern] Upgrading pip ..."
+"$VENV_PY" -m pip install --upgrade pip
+
+echo "[НадTavern] Installing deps from requirements.txt ..."
+"$VENV_PY" -m pip install -r requirements.txt
+
+echo "[НадTavern] Starting on http://$HOST:$PORT/"
+
+# Try to open UI editor in default browser (non-fatal if fails)
+if command -v xdg-open >/dev/null 2>&1; then
+  xdg-open "http://$HOST:$PORT/ui/editor.html" >/dev/null 2>&1 || true
+elif command -v open >/dev/null 2>&1; then
+  open "http://$HOST:$PORT/ui/editor.html" >/dev/null 2>&1 || true
+fi
+
+exec "$VENV_PY" -m uvicorn agentui.api.server:app --host "$HOST" --port "$PORT" --log-level info

static/index.html

@@ -4,6 +4,12 @@
     <meta charset="utf-8" />
     <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
     <title>НадTavern</title>
+    <link rel="icon" href="/favicon.ico" />
+    <link rel="icon" type="image/png" sizes="32x32" href="/favicon-32x32.png" />
+    <link rel="icon" type="image/png" sizes="16x16" href="/favicon-16x16.png" />
+    <link rel="apple-touch-icon" href="/apple-touch-icon.png" />
+    <link rel="manifest" href="/site.webmanifest" />
+    <meta name="theme-color" content="#ffffff" />
     <style>
       body { font-family: Arial, sans-serif; margin: 24px; }
       textarea { width: 100%; height: 200px; }

static/js/pm-ui.js

@@ -21,10 +21,15 @@
           // Готовим новые данные с глубокой копией blocks
           const newData = { ...(n.data || {}), blocks: Array.isArray(d2.blocks) ? d2.blocks.map(b => ({ ...b })) : [] };
           // 1) Обновляем внутреннее состояние Drawflow, чтобы export() возвращал актуальные данные
-          try { editor.updateNodeDataFromId(id, newData); } catch (e) {}
-          // 2) Обновляем DOM-отражение (источник правды для toPipelineJSON)
-          const el2 = document.querySelector(`#node-${id}`);
-          if (el2) el2.__data = JSON.parse(JSON.stringify(newData));
+          try {
+            if (w.AU && typeof w.AU.updateNodeDataAndDom === 'function') {
+              w.AU.updateNodeDataAndDom(editor, id, newData);
+            } else {
+              editor.updateNodeDataFromId(id, newData);
+              const el2 = document.querySelector(`#node-${id}`);
+              if (el2) el2.__data = JSON.parse(JSON.stringify(newData));
+            }
+          } catch (e) {}
         } catch (e) {}
       }
       // Initial sync to attach blocks into __data for toPipelineJSON

static/js/providerTemplates.js

@@ -0,0 +1,158 @@
+/* global window */
+(function (w) {
+  'use strict';
+
+  // Centralized registry for provider-specific defaults (base_url, endpoint, headers, template)
+  // Exposes window.ProviderTemplates with:
+  //   .register(name, { defaultConfig: () => ({ base_url, endpoint, headers, template }) })
+  //   .defaults(provider)
+  //   .ensureConfigs(nodeData)
+  //   .getActiveProv(nodeData)
+  //   .getActiveCfg(nodeData)
+  //   .providers()
+
+  const PT = {};
+  const _registry = new Map();
+
+  function norm(p) {
+    return String(p == null ? 'openai' : p).toLowerCase().trim();
+  }
+
+  PT.register = function register(name, def) {
+    const key = norm(name);
+    if (!def || typeof def.defaultConfig !== 'function') {
+      throw new Error('ProviderTemplates.register: def.defaultConfig() required');
+    }
+    _registry.set(key, { defaultConfig: def.defaultConfig });
+  };
+
+  PT.providers = function providers() {
+    return Array.from(_registry.keys());
+  };
+
+  PT.defaults = function defaults(provider) {
+    const key = norm(provider);
+    const rec = _registry.get(key);
+    if (rec && typeof rec.defaultConfig === 'function') {
+      try { return rec.defaultConfig(); } catch (_) {}
+    }
+    return { base_url: '', endpoint: '', headers: `{}`, template: `{}` };
+  };
+
+  PT.ensureConfigs = function ensureConfigs(d) {
+    if (!d) return;
+    if (!d.provider) d.provider = 'openai';
+    if (!d.provider_configs || typeof d.provider_configs !== 'object') d.provider_configs = {};
+    for (const p of PT.providers()) {
+      if (!d.provider_configs[p]) d.provider_configs[p] = PT.defaults(p);
+    }
+  };
+
+  PT.getActiveProv = function getActiveProv(d) {
+    return norm(d && d.provider);
+  };
+
+  PT.getActiveCfg = function getActiveCfg(d) {
+    PT.ensureConfigs(d);
+    const p = PT.getActiveProv(d);
+    return d && d.provider_configs ? (d.provider_configs[p] || {}) : {};
+  };
+
+  // --- Built-in providers (default presets) ---
+  // Templates mirror original editor.html logic; use macros [[...]] and {{ ... }} as-is.
+  function T_OPENAI() { return `{
+  "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_completion_tokens": {{ incoming.json.max_completion_tokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},
+  "presence_penalty": {{ incoming.json.presence_penalty|default(0) }},
+  "frequency_penalty": {{ incoming.json.frequency_penalty|default(0) }},
+  "stop": {{ incoming.json.stop|default(params.stop|default([])) }},
+  "stream": {{ incoming.json.stream|default(false) }}
+}`; }
+
+  function T_GEMINI() { return `{
+  "model": "{{ model }}",
+  [[PROMPT]],
+  "safetySettings": {{ incoming.json.safetySettings|default([]) }},
+  "generationConfig": {
+    "temperature": {{ incoming.json.generationConfig.temperature|default(params.temperature|default(0.7)) }},
+    "topP": {{ incoming.json.generationConfig.topP|default(params.top_p|default(1)) }},
+    "maxOutputTokens": {{ incoming.json.generationConfig.maxOutputTokens|default(params.max_tokens|default(256)) }},
+    "stopSequences": {{ incoming.json.generationConfig.stopSequences|default(params.stop|default([])) }},
+    "candidateCount": {{ incoming.json.generationConfig.candidateCount|default(1) }},
+    "thinkingConfig": {
+      "includeThoughts": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts|default(false) }},
+      "thinkingBudget": {{ incoming.json.generationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget|default(0) }}
+    }
+  }
+}`; }
+
+  function T_GEMINI_IMAGE() { return `{
+  "model": "{{ model }}",
+  [[PROMPT]]
+}`; }
+
+  function T_CLAUDE() { return `{
+  "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)) }},
+  "stop_sequences": {{ incoming.json.stop_sequences|default(params.stop|default([])) }},
+  "stream": {{ incoming.json.stream|default(false) }},
+  "thinking": {
+    "type": "{{ incoming.json.thinking.type|default('disabled') }}",
+    "budget_tokens": {{ incoming.json.thinking.budget_tokens|default(0) }}
+  },
+  "anthropic_version": "{{ anthropic_version|default('2023-06-01') }}"
+}`; }
+
+  // Register built-ins
+  PT.register('openai', {
+    defaultConfig: () => ({
+      base_url: 'https://api.openai.com',
+      endpoint: '/v1/chat/completions',
+      headers: `{"Authorization":"Bearer [[VAR:incoming.headers.authorization]]"}`,
+      template: T_OPENAI()
+    })
+  });
+  PT.register('gemini', {
+    defaultConfig: () => ({
+      base_url: 'https://generativelanguage.googleapis.com',
+      endpoint: '/v1beta/models/{{ model }}:generateContent?key=[[VAR:incoming.api_keys.key]]',
+      headers: `{}`,
+      template: T_GEMINI()
+    })
+  });
+  PT.register('gemini_image', {
+    defaultConfig: () => ({
+      base_url: 'https://generativelanguage.googleapis.com',
+      endpoint: '/v1beta/models/{{ model }}:generateContent',
+      headers: `{"x-goog-api-key":"[[VAR:incoming.api_keys.key]]"}`,
+      template: T_GEMINI_IMAGE()
+    })
+  });
+  PT.register('claude', {
+    defaultConfig: () => ({
+      base_url: 'https://api.anthropic.com',
+      endpoint: '/v1/messages',
+      headers: `{"x-api-key":"[[VAR:incoming.headers.x-api-key]]","anthropic-version":"2023-06-01","anthropic-beta":"[[VAR:incoming.headers.anthropic-beta]]"}`,
+      template: T_CLAUDE()
+    })
+  });
+
+  try { console.debug('[ProviderTemplates] providers:', PT.providers()); } catch (_) {}
+
+  // Export globals and compatibility shims
+  try {
+    w.ProviderTemplates = PT;
+    // Back-compat shims so existing code can call global helpers
+    w.providerDefaults = PT.defaults;
+    w.ensureProviderConfigs = PT.ensureConfigs;
+    w.getActiveProv = PT.getActiveProv;
+    w.getActiveCfg = PT.getActiveCfg;
+  } catch (_) {}
+})(window);

static/js/serialization.js

@@ -12,7 +12,8 @@
 
   // Top-level pipeline meta kept in memory and included into JSON on save.
   // Allows UI to edit loop parameters without manual JSON edits.
-  let _pipelineMeta = {
+  // DRY: единый источник дефолтов и нормализации meta
+  const MetaDefaults = Object.freeze({
     id: 'pipeline_editor',
     name: 'Edited Pipeline',
     parallel_limit: 8,
@@ -20,7 +21,74 @@
     loop_max_iters: 1000,
     loop_time_budget_ms: 10000,
     clear_var_store: true,
-  };
+    http_timeout_sec: 60,
+    text_extract_strategy: 'auto',
+    text_extract_json_path: '',
+    text_join_sep: '\n',
+    // v2: коллекция пресетов извлечения текста, управляется в "Запуск"
+    // [{ id, name, strategy, json_path, join_sep }]
+    text_extract_presets: [],
+  });
+
+  let _pipelineMeta = { ...MetaDefaults };
+
+  // Нормализатор meta: приводит типы, поддерживает синонимы ключей, заполняет дефолты
+  function ensureMeta(p) {
+    const src = (p && typeof p === 'object') ? p : {};
+    const out = { ...MetaDefaults };
+
+    // helpers
+    const toInt = (v, def) => {
+      try {
+        const n = parseInt(v, 10);
+        return Number.isFinite(n) && n > 0 ? n : def;
+      } catch { return def; }
+    };
+    const toNum = (v, def) => {
+      try {
+        const n = parseFloat(v);
+        return !Number.isNaN(n) && n > 0 ? n : def;
+      } catch { return def; }
+    };
+
+    // базовые поля
+    try { out.id = String((src.id ?? out.id) || out.id); } catch {}
+    try { out.name = String((src.name ?? out.name) || out.name); } catch {}
+
+    out.parallel_limit       = toInt(src.parallel_limit, out.parallel_limit);
+    out.loop_mode            = String((src.loop_mode ?? out.loop_mode) || out.loop_mode);
+    out.loop_max_iters       = toInt(src.loop_max_iters, out.loop_max_iters);
+    out.loop_time_budget_ms  = toInt(src.loop_time_budget_ms, out.loop_time_budget_ms);
+    out.clear_var_store      = (typeof src.clear_var_store === 'boolean') ? !!src.clear_var_store : out.clear_var_store;
+    out.http_timeout_sec     = toNum(src.http_timeout_sec, out.http_timeout_sec);
+    out.text_extract_strategy    = String((src.text_extract_strategy ?? out.text_extract_strategy) || out.text_extract_strategy);
+    out.text_extract_json_path   = String((src.text_extract_json_path ?? out.text_extract_json_path) || out.text_extract_json_path);
+
+    // поддержка синонимов text_join_sep (регистр и вариации)
+    let joinSep = out.text_join_sep;
+    try {
+      for (const k of Object.keys(src)) {
+        if (String(k).toLowerCase() === 'text_join_sep') { joinSep = src[k]; break; }
+      }
+    } catch {}
+    out.text_join_sep = String((joinSep ?? src.text_join_sep ?? out.text_join_sep) || out.text_join_sep);
+
+    // коллекция пресетов
+    try {
+      const arr = Array.isArray(src.text_extract_presets) ? src.text_extract_presets : [];
+      out.text_extract_presets = arr
+        .filter(it => it && typeof it === 'object')
+        .map((it, idx) => ({
+          id: String((it.id ?? '') || ('p' + Date.now().toString(36) + Math.random().toString(36).slice(2) + idx)),
+          name: String(it.name ?? (it.json_path || 'Preset')),
+          strategy: String(it.strategy ?? 'auto'),
+          json_path: String(it.json_path ?? ''),
+          join_sep: String(it.join_sep ?? '\n'),
+        }));
+    } catch { out.text_extract_presets = []; }
+
+    return out;
+  }
 
   function getPipelineMeta() {
     return { ..._pipelineMeta };
@@ -28,19 +96,8 @@
 
   function updatePipelineMeta(p) {
     if (!p || typeof p !== 'object') return;
-    const keys = ['id','name','parallel_limit','loop_mode','loop_max_iters','loop_time_budget_ms','clear_var_store'];
-    for (const k of keys) {
-      if (Object.prototype.hasOwnProperty.call(p, k) && p[k] !== undefined && p[k] !== null && (k === 'clear_var_store' ? true : p[k] !== '')) {
-        if (k === 'parallel_limit' || k === 'loop_max_iters' || k === 'loop_time_budget_ms') {
-          const v = parseInt(p[k], 10);
-          if (!Number.isNaN(v) && v > 0) _pipelineMeta[k] = v;
-        } else if (k === 'clear_var_store') {
-          _pipelineMeta[k] = !!p[k];
-        } else {
-          _pipelineMeta[k] = String(p[k]);
-        }
-      }
-    }
+    // DRY: единая точка нормализации
+    _pipelineMeta = ensureMeta({ ..._pipelineMeta, ...p });
   }
 
   // Drawflow -> pipeline JSON
@@ -60,11 +117,24 @@
     const wantIds = {}; // drawflow id -> желаемый/финальный nX
     const isValidNid = (s) => typeof s === 'string' && /^n\d+$/i.test(s.trim());
   
+    // Helper: вернуть исключительно «живые» данные ноды из редактора (если доступны).
+    // Это исключает расхождения между DOM.__data и editor.getNodeFromId(..).data.
+    function mergedNodeData(df, el, dfid) {
+      try {
+        const nid = parseInt(dfid, 10);
+        const n = (w.editor && typeof w.editor.getNodeFromId === 'function') ? w.editor.getNodeFromId(nid) : null;
+        if (n && n.data) return n.data;
+      } catch (_) {}
+      if (df && df.data) return df.data;
+      // как последний fallback — DOM.__data (почти не используется после этого изменения)
+      return (el && el.__data) ? el.__data : {};
+    }
+
     // Первый проход: резервируем существующие валидные _origId
     for (const id in dfNodes) {
       const df = dfNodes[id];
       const el = document.querySelector(`#node-${id}`);
-      const datacopySrc = el && el.__data ? el.__data : (df.data || {});
+      const datacopySrc = mergedNodeData(df, el, id);
       const tmp = typeof w.applyNodeDefaults === 'function'
         ? w.applyNodeDefaults(df.name, JSON.parse(JSON.stringify(datacopySrc)))
         : (JSON.parse(JSON.stringify(datacopySrc)));
@@ -95,11 +165,22 @@
     for (const id in dfNodes) {
       const df = dfNodes[id];
       const el = document.querySelector(`#node-${id}`);
-      const datacopySrc = el && el.__data ? el.__data : (df.data || {});
+      const datacopySrc = mergedNodeData(df, el, id);
       const datacopy = typeof w.applyNodeDefaults === 'function'
         ? w.applyNodeDefaults(df.name, JSON.parse(JSON.stringify(datacopySrc)))
         : (JSON.parse(JSON.stringify(datacopySrc)));
       try { datacopy._origId = idMap[id]; } catch (e) {}
+
+      // Спец-обработка SetVars: гарантированно берём свежие variables из живых данных редактора
+      try {
+        if (String(df.name) === 'SetVars') {
+          const nid = parseInt(id, 10);
+          const nLive = (w.editor && typeof w.editor.getNodeFromId === 'function') ? w.editor.getNodeFromId(nid) : null;
+          const v = nLive && nLive.data && Array.isArray(nLive.data.variables) ? nLive.data.variables : (Array.isArray(datacopy.variables) ? datacopy.variables : []);
+          datacopy.variables = v.map(x => ({ ...(x || {}) })); // глубокая копия
+        }
+      } catch (_) {}
+
       nodes.push({
         id: idMap[id],
         type: df.name,
@@ -195,18 +276,10 @@
       }
     }
 
-    // 3) Собираем итоговый pipeline JSON с метаданными
-    const meta = getPipelineMeta();
-    return {
-      id: meta.id || 'pipeline_editor',
-      name: meta.name || 'Edited Pipeline',
-      parallel_limit: (typeof meta.parallel_limit === 'number' ? meta.parallel_limit : 8),
-      loop_mode: (meta.loop_mode || 'dag'),
-      loop_max_iters: (typeof meta.loop_max_iters === 'number' ? meta.loop_max_iters : 1000),
-      loop_time_budget_ms: (typeof meta.loop_time_budget_ms === 'number' ? meta.loop_time_budget_ms : 10000),
-      clear_var_store: (typeof meta.clear_var_store === 'boolean' ? meta.clear_var_store : true),
-      nodes
-    };
+    // 3) Собираем итоговый pipeline JSON с метаданными (нормализованными)
+    const meta = ensureMeta(getPipelineMeta());
+    try { console.debug('[AgentUISer.toPipelineJSON] meta_keys', Object.keys(meta || {})); } catch (e) {}
+    return { ...meta, nodes };
   }
 
   // pipeline JSON -> Drawflow
@@ -214,19 +287,25 @@
     ensureDeps();
     const editor = w.editor;
     const NODE_IO = w.NODE_IO;
-
-    // Сохраняем метаданные пайплайна для UI
-    try {
-      updatePipelineMeta({
-        id: p && p.id ? p.id : 'pipeline_editor',
-        name: p && p.name ? p.name : 'Edited Pipeline',
-        parallel_limit: (p && typeof p.parallel_limit === 'number') ? p.parallel_limit : 8,
-        loop_mode: p && p.loop_mode ? p.loop_mode : 'dag',
-        loop_max_iters: (p && typeof p.loop_max_iters === 'number') ? p.loop_max_iters : 1000,
-        loop_time_budget_ms: (p && typeof p.loop_time_budget_ms === 'number') ? p.loop_time_budget_ms : 10000,
-        clear_var_store: (p && typeof p.clear_var_store === 'boolean') ? p.clear_var_store : true,
-      });
-    } catch (e) {}
+// Сохраняем метаданные пайплайна для UI (сквозная нормализация)
+try {
+  updatePipelineMeta(p || {});
+  // Диагностический лог состава meta для подтверждения DRY-рефакторинга
+  try {
+    const metaKeys = ["id","name","parallel_limit","loop_mode","loop_max_iters","loop_time_budget_ms","clear_var_store","http_timeout_sec","text_extract_strategy","text_extract_json_path","text_join_sep","text_extract_presets"];
+    const incomingKeys = metaKeys.filter(k => (p && Object.prototype.hasOwnProperty.call(p, k)));
+    const currentMeta = (typeof getPipelineMeta === 'function') ? getPipelineMeta() : {};
+    console.debug('[AgentUISer.fromPipelineJSON] meta_keys', {
+      incomingKeys,
+      resultKeys: Object.keys(currentMeta || {}),
+      metaPreview: {
+        id: currentMeta && currentMeta.id,
+        loop_mode: currentMeta && currentMeta.loop_mode,
+        http_timeout_sec: currentMeta && currentMeta.http_timeout_sec
+      }
+    });
+  } catch (_) {}
+} catch (e) {}
 
     editor.clear();
     let x = 100; let y = 120; // Fallback

static/js/utils.js

@@ -0,0 +1,213 @@
+/* global window */
+// AgentUI common UI utilities (DRY helpers shared by editor.html and pm-ui.js)
+(function (w) {
+  'use strict';
+
+  const AU = {};
+
+  // HTML escaping for safe text/attribute insertion
+  AU.escapeHtml = function escapeHtml(s) {
+    const str = String(s ?? '');
+    return str
+      .replace(/&/g, '&')
+      .replace(/</g, '<')
+      .replace(/>/g, '>')
+      .replace(/"/g, '"')
+      .replace(/'/g, "'");
+  };
+
+  // Attribute-safe escape (keeps quotes escaped; conservative)
+  AU.escAttr = function escAttr(v) {
+    const s = String(v ?? '');
+    return s
+      .replace(/&/g, '&')
+      .replace(/</g, '<')
+      .replace(/>/g, '>')
+      .replace(/"/g, '"')
+      .replace(/'/g, "'");
+  };
+
+  // Text-node escape (keeps quotes as-is for readability)
+  AU.escText = function escText(v) {
+    const s = String(v ?? '');
+    return s
+      .replace(/&/g, '&')
+      .replace(/</g, '<')
+      .replace(/>/g, '>');
+  };
+
+  // DRY helper: sync Drawflow node data + mirror into DOM.__data with deep copy
+  AU.updateNodeDataAndDom = function updateNodeDataAndDom(editor, id, data) {
+    try { editor && typeof editor.updateNodeDataFromId === 'function' && editor.updateNodeDataFromId(id, data); } catch (_) {}
+    try {
+      const el = document.querySelector('#node-' + id);
+      if (el) el.__data = JSON.parse(JSON.stringify(data));
+    } catch (_) {}
+  };
+
+  // Double rAF helper: waits for two animation frames; returns Promise or accepts callback
+  AU.nextRaf2 = function nextRaf2(cb) {
+    try {
+      if (typeof requestAnimationFrame === 'function') {
+        if (typeof cb === 'function') {
+          requestAnimationFrame(() => { requestAnimationFrame(() => { try { cb(); } catch (_) {} }); });
+          return;
+        }
+        return new Promise((resolve) => requestAnimationFrame(() => requestAnimationFrame(() => resolve())));
+      } else {
+        if (typeof cb === 'function') { setTimeout(() => { try { cb(); } catch (_) {} }, 32); return; }
+        return new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 32));
+      }
+    } catch (_) {
+      if (typeof cb === 'function') { try { cb(); } catch (__ ) {} }
+      return Promise.resolve();
+    }
+  };
+
+  // Heuristic: looks like long base64 payload
+  AU.isProbablyBase64 = function isProbablyBase64(s) {
+    try {
+      if (typeof s !== 'string') return false;
+      if (s.length < 64) return false;
+      return /^[A-Za-z0-9+/=\r\n]+$/.test(s);
+    } catch { return false; }
+  };
+
+  AU.trimBase64 = function trimBase64(s, maxLen = 180) {
+    try {
+      const str = String(s ?? '');
+      if (str.length > maxLen) {
+        return str.slice(0, maxLen) + `... (trimmed ${str.length - maxLen})`;
+      }
+      return str;
+    } catch { return String(s ?? ''); }
+  };
+
+  // Flatten JSON-like object into [path, stringValue] pairs
+  // Includes special handling for backend preview objects: { "__truncated__": true, "preview": "..." }
+  AU.flattenObject = function flattenObject(obj, prefix = '') {
+    const out = [];
+    if (obj == null) return out;
+    if (typeof obj !== 'object') {
+      out.push([prefix, String(obj)]);
+      return out;
+    }
+    try {
+      const entries = Object.entries(obj);
+      for (const [k, v] of entries) {
+        const p = prefix ? `${prefix}.${k}` : k;
+        if (v && typeof v === 'object' && !Array.isArray(v)) {
+          // Special preview shape from backend
+          if (Object.prototype.hasOwnProperty.call(v, '__truncated__') && Object.prototype.hasOwnProperty.call(v, 'preview')) {
+            out.push([p, String(v.preview ?? '')]);
+            continue;
+          }
+          out.push(...AU.flattenObject(v, p));
+        } else {
+          try {
+            const s = (typeof v === 'string') ? v : JSON.stringify(v, null, 0);
+            out.push([p, s]);
+          } catch {
+            out.push([p, String(v)]);
+          }
+        }
+      }
+    } catch {
+      // Fallback best-effort
+      try { out.push([prefix, JSON.stringify(obj)]); } catch { out.push([prefix, String(obj)]); }
+    }
+    return out;
+  };
+
+  // Format headers dictionary into text lines "Key: Value"
+  AU.fmtHeaders = function fmtHeaders(h) {
+    try {
+      const keys = Object.keys(h || {});
+      return keys.map(k => `${k}: ${String(h[k])}`).join('\n');
+    } catch { return ''; }
+  };
+
+  // Build HTTP request preview text
+  AU.buildReqText = function buildReqText(x) {
+    if (!x) return '';
+    const head = `${x.method || 'POST'} ${x.url || '/'} HTTP/1.1`;
+    const host = (() => {
+      try { const u = new URL(x.url); return `Host: ${u.host}`; } catch { return ''; }
+    })();
+    const hs = AU.fmtHeaders(x.headers || {});
+    const body = String(x.body_text || '').trim();
+    return [head, host, hs, '', body].filter(Boolean).join('\n');
+  };
+
+  // Build HTTP response preview text
+  AU.buildRespText = function buildRespText(x) {
+    if (!x) return '';
+    const head = `HTTP/1.1 ${x.status || 0}`;
+    const hs = AU.fmtHeaders(x.headers || {});
+    const body = String(x.body_text || '').trim();
+    return [head, hs, '', body].filter(Boolean).join('\n');
+  };
+
+  // Unified fetch helper with timeout and JSON handling
+  AU.apiFetch = async function apiFetch(url, opts) {
+    const t0 = (typeof performance !== 'undefined' && performance.now) ? performance.now() : Date.now();
+    const o = opts || {};
+    const method = String(o.method || 'GET').toUpperCase();
+    const expectJson = (o.expectJson !== false); // default true
+    const headers = Object.assign({}, o.headers || {});
+    let body = o.body;
+    const timeoutMs = Number.isFinite(o.timeoutMs) ? o.timeoutMs : 15000;
+
+    const hasAbort = (typeof AbortController !== 'undefined');
+    const ctrl = hasAbort ? new AbortController() : null;
+    let to = null;
+    if (ctrl) {
+      try { to = setTimeout(() => { try { ctrl.abort(); } catch(_){} }, timeoutMs); } catch(_) {}
+    }
+
+    try {
+      if (expectJson) {
+        if (!headers['Accept'] && !headers['accept']) headers['Accept'] = 'application/json';
+      }
+      if (body != null) {
+        const isForm = (typeof FormData !== 'undefined' && body instanceof FormData);
+        const isBlob = (typeof Blob !== 'undefined' && body instanceof Blob);
+        if (typeof body === 'object' && !isForm && !isBlob) {
+          body = JSON.stringify(body);
+          if (!headers['Content-Type'] && !headers['content-type']) headers['Content-Type'] = 'application/json';
+        }
+      }
+
+      const res = await fetch(url, { method, headers, body, signal: ctrl ? ctrl.signal : undefined });
+      const ct = String(res.headers && res.headers.get ? (res.headers.get('Content-Type') || '') : '');
+      const isJsonCt = /application\/json/i.test(ct);
+
+      let data = null;
+      if (expectJson || isJsonCt) {
+        try { data = await res.json(); } catch (_) { data = null; }
+      } else {
+        try { data = await res.text(); } catch (_) { data = null; }
+      }
+
+      const t1 = (typeof performance !== 'undefined' && performance.now) ? performance.now() : Date.now();
+      try { console.debug('[AU.apiFetch]', { method, url, status: res.status, ms: Math.round(t1 - t0) }); } catch(_) {}
+
+      if (!res.ok) {
+        const msg = (data && typeof data === 'object' && data.error) ? String(data.error) : `HTTP ${res.status}`;
+        const err = new Error(`apiFetch: ${msg}`);
+        err.status = res.status;
+        err.data = data;
+        err.url = url;
+        throw err;
+      }
+
+      return data;
+    } finally {
+      if (to) { try { clearTimeout(to); } catch(_) {} }
+    }
+  };
+
+  // Expose
+  try { w.AU = AU; } catch (_) {}
+  try { w.nextRaf2 = AU.nextRaf2; } catch (_) {}
+})(window);

static/pipeline.html

@@ -4,6 +4,12 @@
     <meta charset="utf-8" />
     <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
     <title>НадTavern — Pipeline Editor (JSON)</title>
+    <link rel="icon" href="/favicon.ico" />
+    <link rel="icon" type="image/png" sizes="32x32" href="/favicon-32x32.png" />
+    <link rel="icon" type="image/png" sizes="16x16" href="/favicon-16x16.png" />
+    <link rel="apple-touch-icon" href="/apple-touch-icon.png" />
+    <link rel="manifest" href="/site.webmanifest" />
+    <meta name="theme-color" content="#ffffff" />
     <style>
       body { font-family: Arial, sans-serif; margin: 24px; }
       textarea { width: 100%; height: 70vh; }

tests/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+# Make tests a package so imports like "from tests.utils import ..." work.

tests/test_cancel_modes.py

@@ -0,0 +1,199 @@
+import asyncio
+import json
+from typing import Any, Dict
+
+from agentui.pipeline.executor import PipelineExecutor, ExecutionError
+from agentui.common.cancel import request_cancel, clear_cancel
+import agentui.providers.http_client as hc
+import agentui.pipeline.executor as ex
+from tests.utils import ctx as _ctx
+
+
+class DummyResponse:
+    def __init__(self, status: int, json_obj: Dict[str, Any]) -> None:
+        self.status_code = status
+        self._json = json_obj
+        self.headers = {}
+        try:
+            self.content = json.dumps(json_obj, ensure_ascii=False).encode("utf-8")
+        except Exception:
+            self.content = b"{}"
+        try:
+            self.text = json.dumps(json_obj, ensure_ascii=False)
+        except Exception:
+            self.text = "{}"
+
+    def json(self) -> Dict[str, Any]:
+        return self._json
+
+
+class DummyClient:
+    """
+    Async client with artificial delay to simulate in-flight HTTP that can be cancelled.
+    Provides .post() and .request() compatible with executor usage.
+    """
+    def __init__(self, delay: float = 0.3, status_code: int = 200) -> None:
+        self._delay = delay
+        self._status = status_code
+
+    async def __aenter__(self):
+        return self
+
+    async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
+        return False
+
+    async def post(self, url: str, content: bytes, headers: Dict[str, str]):
+        # Artificial delay to allow cancel/abort to happen while awaiting
+        await asyncio.sleep(self._delay)
+        try:
+            payload = json.loads(content.decode("utf-8"))
+        except Exception:
+            payload = {"_raw": content.decode("utf-8", errors="ignore")}
+        return DummyResponse(self._status, {"echo": payload})
+
+    async def request(self, method: str, url: str, headers: Dict[str, str], content: bytes | None):
+        return await self.post(url, content or b"{}", headers)
+
+
+def _patch_http_client(delay: float = 0.3):
+    """
+    Patch both providers.http_client.build_client and executor.build_client
+    to return our DummyClient with a given delay.
+    """
+    orig_hc = hc.build_client
+    orig_ex = ex.build_client
+    hc.build_client = lambda timeout=60.0: DummyClient(delay=delay)  # type: ignore[assignment]
+    ex.build_client = lambda timeout=60.0: DummyClient(delay=delay)  # type: ignore[assignment]
+    return orig_hc, orig_ex
+
+
+def _restore_http_client(orig_hc, orig_ex) -> None:
+    hc.build_client = orig_hc
+    ex.build_client = orig_ex
+
+
+def test_graceful_cancel_while_providercall():
+    """
+    Expectation:
+      - Cancel(mode=graceful) during in-flight HTTP should NOT interrupt the current request.
+      - While-wrapper should stop before starting next iteration.
+      - Final CYCLEINDEX__n2 == 0 (only first iteration finished), WAS_ERROR__n2 is False/absent.
+    """
+    async def main():
+        p = {
+            "id": "p_cancel_soft",
+            "name": "ProviderCall graceful cancel",
+            "loop_mode": "dag",
+            "nodes": [
+                {
+                    "id": "n2",
+                    "type": "ProviderCall",
+                    "config": {
+                        "provider": "openai",
+                        "while_expr": "cycleindex < 5",
+                        "while_max_iters": 10,
+                        # ignore_errors not needed for graceful (no interruption of in-flight)
+                        "provider_configs": {
+                            "openai": {
+                                "base_url": "http://dummy.local",
+                                "headers": "{}",
+                                "template": "{}"
+                            }
+                        }
+                    },
+                    "in": {}
+                }
+            ]
+        }
+        pid = p["id"]
+        orig_hc, orig_ex = _patch_http_client(delay=0.3)
+        try:
+            ctx = _ctx()
+            exr = PipelineExecutor(p)
+            task = asyncio.create_task(exr.run(ctx))
+            # Give the node time to start HTTP, then request graceful cancel
+            await asyncio.sleep(0.05)
+            request_cancel(pid, mode="graceful")
+            out = await task
+        finally:
+            _restore_http_client(orig_hc, orig_ex)
+            try:
+                clear_cancel(pid)
+            except Exception:
+                pass
+
+        assert isinstance(out, dict)
+        vars_map = out.get("vars") or {}
+        assert isinstance(vars_map, dict)
+        # Only first iteration should have finished; last index = 0
+        assert vars_map.get("CYCLEINDEX__n2") == 0
+        # No error expected on graceful (we didn't interrupt the in-flight HTTP)
+        assert vars_map.get("WAS_ERROR__n2") in (False, None)
+
+    asyncio.run(main())
+
+
+def test_abort_cancel_inflight_providercall():
+    """
+    Expectation:
+      - Cancel(mode=abort) during in-flight HTTP cancels the await with ExecutionError.
+      - While-wrapper with ignore_errors=True converts it into {"result":{"error":...}}.
+      - Final CYCLEINDEX__n2 == 0 and WAS_ERROR__n2 == True; error mentions 'Cancelled by user (abort)'.
+    """
+    async def main():
+        p = {
+            "id": "p_cancel_abort",
+            "name": "ProviderCall abort cancel",
+            "loop_mode": "dag",
+            "nodes": [
+                {
+                    "id": "n2",
+                    "type": "ProviderCall",
+                    "config": {
+                        "provider": "openai",
+                        "while_expr": "cycleindex < 5",
+                        "while_max_iters": 10,
+                        "ignore_errors": True,  # convert cancellation exception into error payload
+                        "provider_configs": {
+                            "openai": {
+                                "base_url": "http://dummy.local",
+                                "headers": "{}",
+                                "template": "{}"
+                            }
+                        }
+                    },
+                    "in": {}
+                }
+            ]
+        }
+        pid = p["id"]
+        orig_hc, orig_ex = _patch_http_client(delay=0.3)
+        try:
+            ctx = _ctx()
+            exr = PipelineExecutor(p)
+            task = asyncio.create_task(exr.run(ctx))
+            # Let HTTP start, then trigger hard abort
+            await asyncio.sleep(0.05)
+            request_cancel(pid, mode="abort")
+            out = await task
+        finally:
+            _restore_http_client(orig_hc, orig_ex)
+            try:
+                clear_cancel(pid)
+            except Exception:
+                pass
+
+        assert isinstance(out, dict)
+        vars_map = out.get("vars") or {}
+        assert isinstance(vars_map, dict)
+        # First iteration was started; after abort it is considered errored and loop stops
+        assert vars_map.get("CYCLEINDEX__n2") == 0
+        assert vars_map.get("WAS_ERROR__n2") is True
+
+        # Error propagated into node's result (ignore_errors=True path)
+        res = out.get("result") or {}
+        assert isinstance(res, dict)
+        err = res.get("error")
+        assert isinstance(err, str) and "Cancelled by user (abort)" in err
+
+    asyncio.run(main())

tests/test_edge_cases.py

@@ -1,25 +1,9 @@
 import asyncio
 import json
 from agentui.pipeline.executor import PipelineExecutor, ExecutionError, Node, NODE_REGISTRY
+from tests.utils import pp as _pp, base_ctx as _base_ctx
 
-# Helper to pretty print short JSON safely
-def _pp(obj, max_len=800):
-    try:
-        s = json.dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=2)
-    except Exception:
-        s = str(obj)
-    if len(s) > max_len:
-        return s[:max_len] + "...<truncated>"
-    return s
 
-def _base_ctx(vendor="openai"):
-    return {
-        "model": "gpt-x",
-        "vendor_format": vendor,
-        "params": {"temperature": 0.1},
-        "chat": {"last_user": "hi"},
-        "OUT": {},
-    }
 
 async def scenario_if_single_quotes_ok():
     print("\n=== SCENARIO 1: If with single quotes ===")

tests/test_macros_vars.py

@@ -1,33 +1,8 @@
 import asyncio
-import json
 from agentui.pipeline.executor import PipelineExecutor
 from agentui.pipeline.storage import clear_var_store
+from tests.utils import pp as _pp, ctx as _ctx
 
-def _pp(obj, max_len=800):
-    try:
-        s = json.dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=2)
-    except Exception:
-        s = str(obj)
-    if len(s) > max_len:
-        return s[:max_len] + "...<truncated>"
-    return s
-
-def _ctx(vendor="openai", incoming=None, params=None):
-    return {
-        "model": "gpt-x",
-        "vendor_format": vendor,
-        "params": params or {"temperature": 0.25},
-        "chat": {"last_user": "Привет"},
-        "OUT": {},
-        "incoming": incoming or {
-            "method": "POST",
-            "url": "http://localhost/test",
-            "path": "/test",
-            "query": "",
-            "headers": {"x": "X-HEADER"},
-            "json": {},
-        },
-    }
 
 async def scenario_bare_vars_and_braces():
     print("\n=== MACROS 1: Bare [[NAME]] и {{ NAME }} + числа/объекты без кавычек ===")
@@ -63,6 +38,7 @@ async def scenario_bare_vars_and_braces():
     out = await PipelineExecutor(p).run(_ctx())
     print("OUT:", _pp(out))
 
+
 async def scenario_var_path_and_defaults():
     print("\n=== MACROS 2: [[VAR:path]] и {{ ...|default(...) }} (вложенные и JSON-литералы) ===")
     incoming = {
@@ -101,6 +77,7 @@ async def scenario_var_path_and_defaults():
     out = await PipelineExecutor(p).run(_ctx(incoming=incoming, params={"temperature": 0.2}))
     print("OUT:", _pp(out))
 
+
 async def scenario_out_macros_full_and_short():
     print("\n=== MACROS 3: [[OUT:nX...]] и короткая форма [[OUTx]] ===")
     p = {
@@ -142,6 +119,7 @@ async def scenario_out_macros_full_and_short():
     out = await PipelineExecutor(p).run(_ctx())
     print("OUT:", _pp(out))
 
+
 async def scenario_store_macros_two_runs():
     print("\n=== MACROS 4: [[STORE:key]] и {{ STORE.key }} между запусками (clear_var_store=False) ===")
     pid = "p_macros_4_store"
@@ -198,6 +176,7 @@ async def scenario_store_macros_two_runs():
     out2 = await PipelineExecutor(p2).run(_ctx())
     print("RUN2:", _pp(out2))
 
+
 async def scenario_pm_prompt_blocks_to_provider_structs():
     print("\n=== MACROS 5: Prompt Blocks ([[PROMPT]]) → provider-structures (OpenAI) ===")
     # Проверяем, что [[PROMPT]] со списком блоков превращается в "messages":[...]
@@ -232,6 +211,7 @@ async def scenario_pm_prompt_blocks_to_provider_structs():
     out = await PipelineExecutor(p).run(_ctx())
     print("OUT:", _pp(out))
 
+
 def run_all():
     async def main():
         await scenario_bare_vars_and_braces()
@@ -242,5 +222,6 @@ def run_all():
         print("\n=== MACROS VARS SUITE: DONE ===")
     asyncio.run(main())
 
+
 if __name__ == "__main__":
     run_all()

tests/test_prompt_combine.py

@@ -0,0 +1,249 @@
+import asyncio
+import json
+from typing import Any, Dict, List
+
+from agentui.pipeline.executor import PipelineExecutor
+import agentui.providers.http_client as hc
+from tests.utils import ctx as _ctx, pp as _pp
+
+
+# Capture of all outbound ProviderCall HTTP requests (one per run)
+CAPTURED: List[Dict[str, Any]] = []
+
+
+class DummyResponse:
+    def __init__(self, status_code: int = 200, body: Dict[str, Any] | None = None):
+        self.status_code = status_code
+        self._json = body if body is not None else {"ok": True}
+        self.headers = {}
+        try:
+            self.content = json.dumps(self._json, ensure_ascii=False).encode("utf-8")
+        except Exception:
+            self.content = b"{}"
+        try:
+            self.text = json.dumps(self._json, ensure_ascii=False)
+        except Exception:
+            self.text = "{}"
+
+    def json(self) -> Any:
+        return self._json
+
+
+class DummyClient:
+    def __init__(self, capture: List[Dict[str, Any]], status_code: int = 200):
+        self._capture = capture
+        self._status = status_code
+
+    async def __aenter__(self):
+        return self
+
+    async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
+        return False
+
+    async def post(self, url: str, content: bytes, headers: Dict[str, str]):
+        try:
+            payload = json.loads(content.decode("utf-8"))
+        except Exception:
+            payload = {"_raw": content.decode("utf-8", errors="ignore")}
+        rec = {"url": url, "headers": headers, "payload": payload}
+        self._capture.append(rec)
+        # Echo payload back to keep extractor happy but not tied to vendor formats
+        return DummyResponse(self._status, {"echo": rec})
+
+    # RawForward may use .request, but we don't need it here
+    async def request(self, method: str, url: str, headers: Dict[str, str], content: bytes | None):
+        return await self.post(url, content or b"{}", headers)
+
+
+def _patch_http_client():
+    """Monkeypatch build_client used by ProviderCall to our dummy."""
+    hc.build_client = lambda timeout=60.0: DummyClient(CAPTURED, 200)  # type: ignore[assignment]
+    # Также патчим символ, импортированный внутрь executor, чтобы ProviderCall использовал DummyClient
+    import agentui.pipeline.executor as ex  # type: ignore
+    ex.build_client = lambda timeout=60.0: DummyClient(CAPTURED, 200)  # type: ignore
+
+
+def _mk_pipeline(provider: str, prompt_combine: str) -> Dict[str, Any]:
+    """Build a minimal ProviderCall-only pipeline for a given provider and combine spec."""
+    provider = provider.lower().strip()
+    if provider not in {"openai", "gemini", "claude"}:
+        raise AssertionError(f"Unsupported provider in test: {provider}")
+    base_url = "http://mock.local"
+    if provider == "openai":
+        endpoint = "/v1/chat/completions"
+        template = '{ "model": "{{ model }}", [[PROMPT]] }'
+    elif provider == "gemini":
+        endpoint = "/v1beta/models/{{ model }}:generateContent"
+        template = '{ "model": "{{ model }}", [[PROMPT]] }'
+    else:  # claude
+        endpoint = "/v1/messages"
+        template = '{ "model": "{{ model }}", [[PROMPT]] }'
+    p = {
+        "id": f"p_prompt_combine_{provider}",
+        "name": f"prompt_combine to {provider}",
+        "loop_mode": "dag",
+        "nodes": [
+            {
+                "id": "n1",
+                "type": "ProviderCall",
+                "config": {
+                    "provider": provider,
+                    "provider_configs": {
+                        provider: {
+                            "base_url": base_url,
+                            "endpoint": endpoint,
+                            "headers": "{}",
+                            "template": template,
+                        }
+                    },
+                    # Key under test:
+                    "prompt_combine": prompt_combine,
+                    # Prompt Blocks (PROMPT)
+                    "blocks": [
+                        {"id": "b1", "name": "sys", "role": "system", "prompt": "Ты — Narrator-chan.", "enabled": True, "order": 0},
+                        {"id": "b2", "name": "user", "role": "user", "prompt": "как лела", "enabled": True, "order": 1},
+                    ],
+                },
+                "in": {},
+            }
+        ],
+    }
+    return p
+
+
+def _ctx_with_incoming(incoming_json: Dict[str, Any], vendor: str = "openai") -> Dict[str, Any]:
+    base = _ctx(vendor=vendor)
+    inc = dict(base["incoming"])
+    inc["json"] = incoming_json
+    base["incoming"] = inc
+    return base
+
+
+async def scenario_openai_target_from_gemini_contents():
+    print("\n=== PROMPT_COMBINE 1: target=openai, incoming=gemini.contents & PROMPT ===")
+    _patch_http_client()
+    CAPTURED.clear()
+
+    # Incoming JSON in Gemini shape
+    incoming_json = {
+        "contents": [
+            {"role": "user", "parts": [{"text": "Прив"}]},
+            {"role": "model", "parts": [{"text": "И тебе привет!"}]},
+        ]
+    }
+    p = _mk_pipeline("openai", "[[VAR:incoming.json.contents]] & [[PROMPT]]")
+    out = await PipelineExecutor(p).run(_ctx_with_incoming(incoming_json, vendor="gemini"))
+    print("PIPE OUT:", _pp(out))
+    assert CAPTURED, "No HTTP request captured"
+    req = CAPTURED[-1]
+    payload = req["payload"]
+    # Validate OpenAI body
+    assert "messages" in payload, "OpenAI payload must contain messages"
+    msgs = payload["messages"]
+    # Expected: 2 (converted Gemini) + 2 (PROMPT blocks system+user) = 4
+    assert isinstance(msgs, list) and len(msgs) == 4
+    roles = [m.get("role") for m in msgs]
+    # Gemini model -> OpenAI assistant
+    assert "assistant" in roles and "user" in roles
+    # PROMPT system+user present (system may be not first without @pos; we just ensure existence)
+    assert any(m.get("role") == "system" for m in msgs), "System message from PROMPT must be present"
+
+
+async def scenario_gemini_target_from_openai_messages():
+    print("\n=== PROMPT_COMBINE 2: target=gemini, incoming=openai.messages & PROMPT ===")
+    _patch_http_client()
+    CAPTURED.clear()
+
+    incoming_json = {
+        "messages": [
+            {"role": "system", "content": "Системный-тест из входящего"},
+            {"role": "user", "content": "Its just me.."},
+            {"role": "assistant", "content": "Reply from model"},
+        ]
+    }
+    p = _mk_pipeline("gemini", "[[VAR:incoming.json.messages]] & [[PROMPT]]")
+    out = await PipelineExecutor(p).run(_ctx_with_incoming(incoming_json, vendor="openai"))
+    print("PIPE OUT:", _pp(out))
+    assert CAPTURED, "No HTTP request captured"
+    payload = CAPTURED[-1]["payload"]
+    # Validate Gemini body
+    assert "contents" in payload, "Gemini payload must contain contents"
+    cnts = payload["contents"]
+    assert isinstance(cnts, list)
+    # PROMPT system goes to systemInstruction, user block goes to contents
+    assert "systemInstruction" in payload, "Gemini payload must contain systemInstruction when system text exists"
+    si = payload["systemInstruction"]
+    # SystemInstruction.parts[].text must include both incoming system and PROMPT system merged
+    si_texts = []
+    try:
+        for prt in si.get("parts", []):
+            t = prt.get("text")
+            if isinstance(t, str) and t.strip():
+                si_texts.append(t.strip())
+    except Exception:
+        pass
+    joined = "\n".join(si_texts)
+    assert "Системный-тест из входящего" in joined, "Incoming system must be merged into systemInstruction"
+    assert "Narrator-chan" in joined, "PROMPT system must be merged into systemInstruction"
+
+
+async def scenario_claude_target_from_openai_messages():
+    print("\n=== PROMPT_COMBINE 3: target=claude, incoming=openai.messages & PROMPT ===")
+    _patch_http_client()
+    CAPTURED.clear()
+
+    incoming_json = {
+        "messages": [
+            {"role": "system", "content": "Системный-тест CLAUDE"},
+            {"role": "user", "content": "Прив"},
+            {"role": "assistant", "content": "Привет!"},
+        ]
+    }
+    p = _mk_pipeline("claude", "[[VAR:incoming.json.messages]] & [[PROMPT]]")
+    out = await PipelineExecutor(p).run(_ctx_with_incoming(incoming_json, vendor="openai"))
+    print("PIPE OUT:", _pp(out))
+    assert CAPTURED, "No HTTP request captured"
+    payload = CAPTURED[-1]["payload"]
+    # Validate Claude body
+    assert "messages" in payload, "Claude payload must contain messages"
+    assert "system" in payload, "Claude payload must contain system blocks"
+    sys_blocks = payload["system"]
+    # system must be array of blocks with type=text
+    assert isinstance(sys_blocks, list) and any(isinstance(b, dict) and b.get("type") == "text" for b in sys_blocks)
+    sys_text_join = "\n".join([b.get("text") for b in sys_blocks if isinstance(b, dict) and isinstance(b.get("text"), str)])
+    assert "Системный-тест CLAUDE" in sys_text_join, "Incoming system should be present"
+    assert "Narrator-chan" in sys_text_join, "PROMPT system should be present"
+
+
+async def scenario_prepend_positioning_openai():
+    print("\n=== PROMPT_COMBINE 4: target=openai, PROMPT@pos=prepend & incoming.contents ===")
+    _patch_http_client()
+    CAPTURED.clear()
+
+    incoming_json = {
+        "contents": [
+            {"role": "user", "parts": [{"text": "A"}]},
+            {"role": "model", "parts": [{"text": "B"}]},
+        ]
+    }
+    # Put PROMPT first; ensure system message becomes first in messages
+    p = _mk_pipeline("openai", "[[PROMPT]]@pos=prepend & [[VAR:incoming.json.contents]]")
+    out = await PipelineExecutor(p).run(_ctx_with_incoming(incoming_json, vendor="gemini"))
+    print("PIPE OUT:", _pp(out))
+    assert CAPTURED, "No HTTP request captured"
+    payload = CAPTURED[-1]["payload"]
+    msgs = payload.get("messages", [])
+    assert isinstance(msgs, list) and len(msgs) >= 2
+    first = msgs[0]
+    # Expect first to be system (from PROMPT) due to prepend
+    assert first.get("role") == "system", f"Expected system as first message, got {first}"
+
+
+def test_prompt_combine_all():
+    async def main():
+        await scenario_openai_target_from_gemini_contents()
+        await scenario_gemini_target_from_openai_messages()
+        await scenario_claude_target_from_openai_messages()
+        await scenario_prepend_positioning_openai()
+        print("\n=== PROMPT_COMBINE: DONE ===")
+    asyncio.run(main())

tests/test_pytest_wrapper.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+# Pytest-обёртка для существующих сценариев, которые сами себя запускают через run_all()/run_checks()
+# Позволяет запускать все тесты одной командой: python -m pytest -q
+# Не меняем исходные файлы, просто вызываем их публичные функции из pytest-тестов.
+
+def test_executor_iterative():
+    # tests/test_executor_iterative.py содержит run_checks() (внутри сам asyncio.run)
+    from tests.test_executor_iterative import run_checks
+    run_checks()
+
+def test_edge_cases():
+    # tests/test_edge_cases.py содержит run_all() (внутри сам asyncio.run)
+    from tests.test_edge_cases import run_all
+    run_all()
+
+def test_macros_and_vars():
+    # tests/test_macros_vars.py содержит run_all() (внутри сам asyncio.run)
+    from tests.test_macros_vars import run_all
+    run_all()
+
+def test_while_nodes():
+    # наш новый набор сценариев; внутри есть run_all() со своим asyncio.run
+    from tests.test_while_nodes import run_all
+    run_all()

tests/test_setvars_jp.py

@@ -0,0 +1,97 @@
+import asyncio
+import json
+from agentui.pipeline.executor import PipelineExecutor
+
+def run_checks():
+    async def main():
+        print("\n=== JP FUNCTIONS: SetVars expr → jp/from_json/jp_text ===")
+        # 1) from_json + jp: извлечь число по пути
+        p1 = {
+            "id": "p_jp_1",
+            "name": "JP basic",
+            "loop_mode": "dag",
+            "nodes": [
+                {
+                    "id": "n1",
+                    "type": "SetVars",
+                    "config": {
+                        "variables": [
+                            {
+                                "id": "v1",
+                                "name": "VAL",
+                                "mode": "expr",
+                                # JSON-строка → объект → jp по пути "a.b.1.x" -> 2
+                                "value": "jp(from_json('{\"a\":{\"b\":[{\"x\":1},{\"x\":2}]}}'), 'a.b.1.x')"
+                            }
+                        ]
+                    },
+                    "in": {}
+                },
+                {
+                    "id": "n2",
+                    "type": "Return",
+                    "config": {
+                        "target_format": "openai",
+                        # Должно быть число 2, выводим как текст
+                        "text_template": "{{ VAL }}"
+                    },
+                    "in": { "depends": "n1.done" }
+                }
+            ]
+        }
+        ctx = {
+            "model": "gpt-x",
+            "vendor_format": "openai",
+            "params": {},
+            "chat": {"last_user": "hi"},
+            "OUT": {}
+        }
+        out1 = await PipelineExecutor(p1).run(ctx)
+        msg1 = out1["result"]["choices"][0]["message"]["content"]
+        print("OUT1:", msg1)
+        assert msg1 == "2"
+
+        # 2) jp_text: собрать строки из массива
+        p2 = {
+            "id": "p_jp_2",
+            "name": "JP text join",
+            "loop_mode": "dag",
+            "nodes": [
+                {
+                    "id": "n1",
+                    "type": "SetVars",
+                    "config": {
+                        "variables": [
+                            {
+                                "id": "v1",
+                                "name": "TXT",
+                                "mode": "expr",
+                                "value": "jp_text(from_json('{\"items\":[{\"t\":\"A\"},{\"t\":\"B\"},{\"t\":\"C\"}]}'), 'items.*.t', ' | ')"
+                            }
+                        ]
+                    },
+                    "in": {}
+                },
+                {
+                    "id": "n2",
+                    "type": "Return",
+                    "config": {
+                        "target_format": "openai",
+                        "text_template": "[[TXT]]"
+                    },
+                    "in": { "depends": "n1.done" }
+                }
+            ]
+        }
+        out2 = await PipelineExecutor(p2).run(ctx)
+        msg2 = out2["result"]["choices"][0]["message"]["content"]
+        print("OUT2:", msg2)
+        assert msg2 == "A | B | C"
+
+        print("JP functions tests: OK")
+
+    asyncio.run(main())
+
+if __name__ == "__main__":
+    run_checks()
+    print("Tests completed")

tests/test_while_nodes.py

@@ -0,0 +1,134 @@
+import asyncio
+from agentui.pipeline.executor import PipelineExecutor
+from tests.utils import ctx as _ctx
+
+
+async def scenario_providercall_while_ignore():
+    # ProviderCall with while loop and ignore_errors enabled.
+    # No base_url is provided to force ExecutionError inside node.run();
+    # wrapper will catch it and expose {"error": "..."} plus vars.
+    p = {
+        "id": "p_pc_while_ignore",
+        "name": "ProviderCall while+ignore",
+        "loop_mode": "dag",
+        "nodes": [
+            {
+                "id": "n2",
+                "type": "ProviderCall",
+                "config": {
+                    "provider": "openai",
+                    # while: 3 iterations (0,1,2)
+                    "while_expr": "cycleindex < 3",
+                    "while_max_iters": 10,
+                    "ignore_errors": True,
+                    # no base_url / provider_configs to trigger error safely
+                },
+                "in": {}
+            }
+        ]
+    }
+    out = await PipelineExecutor(p).run(_ctx())
+    assert isinstance(out, dict)
+    # Wrapper returns final out with .vars merged by executor into STORE as well, but we assert on node out.
+    vars_map = out.get("vars") or {}
+    assert isinstance(vars_map, dict)
+    # Final iteration index should be 2
+    assert vars_map.get("WAS_ERROR__n2") is True
+    assert vars_map.get("CYCLEINDEX__n2") == 2
+
+
+async def scenario_rawforward_while_ignore():
+    # RawForward with while loop and ignore_errors enabled.
+    # No base_url and incoming.json is a plain string -> detect_vendor=unknown -> ExecutionError,
+    # wrapper catches and returns {"error": "..."} with vars set.
+    p = {
+        "id": "p_rf_while_ignore",
+        "name": "RawForward while+ignore",
+        "loop_mode": "dag",
+        "nodes": [
+            {
+                "id": "n1",
+                "type": "RawForward",
+                "config": {
+                    "while_expr": "cycleindex < 2",
+                    "while_max_iters": 10,
+                    "ignore_errors": True,
+                    # no base_url; vendor detect will fail on plain text
+                },
+                "in": {}
+            }
+        ]
+    }
+    ctx = _ctx()
+    # Provide incoming as plain text-like JSON so detect_vendor returns unknown
+    ctx["incoming"] = {
+        "method": "POST",
+        "url": "http://example.local/test",
+        "path": "/test",
+        "query": "",
+        "headers": {"content-type": "text/plain"},
+        "json": "raw-plain-body-simulated"
+    }
+    out = await PipelineExecutor(p).run(ctx)
+    assert isinstance(out, dict)
+    vars_map = out.get("vars") or {}
+    assert isinstance(vars_map, dict)
+    # Final iteration index should be 1 (0 and 1)
+    assert vars_map.get("WAS_ERROR__n1") is True
+    assert vars_map.get("CYCLEINDEX__n1") == 1
+
+
+async def scenario_providercall_while_with_out_macro():
+    # SetVars -> ProviderCall while uses OUT from n1 in expression
+    # Expression: ([[OUT:n1.vars.MSG]] contains "123") && (cycleindex < 2)
+    # Ignore errors to bypass real HTTP
+    p = {
+        "id": "p_pc_while_out_macro",
+        "name": "ProviderCall while with OUT macro",
+        "loop_mode": "iterative",
+        "nodes": [
+            {
+                "id": "n1",
+                "type": "SetVars",
+                "config": {
+                    "variables": [
+                        {"id": "v1", "name": "MSG", "mode": "string", "value": "abc123xyz"}
+                    ]
+                },
+                "in": {}
+            },
+            {
+                "id": "n2",
+                "type": "ProviderCall",
+                "config": {
+                    "provider": "openai",
+                    "while_expr": "([[OUT:n1.vars.MSG]] contains \"123\") && (cycleindex < 2)",
+                    "while_max_iters": 10,
+                    "ignore_errors": True
+                },
+                "in": {
+                    "depends": "n1.done"
+                }
+            }
+        ]
+    }
+    out = await PipelineExecutor(p).run(_ctx())
+    assert isinstance(out, dict)
+    vars_map = out.get("vars") or {}
+    assert isinstance(vars_map, dict)
+    # Since MSG contains "123" and cycleindex < 2, two iterations (0,1)
+    assert vars_map.get("WAS_ERROR__n2") is True
+    assert vars_map.get("CYCLEINDEX__n2") == 1
+
+
+def run_all():
+    async def main():
+        await scenario_providercall_while_ignore()
+        await scenario_rawforward_while_ignore()
+        await scenario_providercall_while_with_out_macro()
+        print("\n=== WHILE_NODES: DONE ===")
+    asyncio.run(main())
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    run_all()

tests/utils.py

@@ -0,0 +1,52 @@
+from __future__ import annotations
+
+import json
+from typing import Any, Dict, Optional
+
+
+def pp(obj: Any, max_len: int = 800) -> str:
+    """
+    Pretty-print JSON-like objects in tests with length guard.
+    """
+    try:
+        s = json.dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=2)
+    except Exception:
+        s = str(obj)
+    if len(s) > max_len:
+        return s[:max_len] + "...<truncated>"
+    return s
+
+
+def base_ctx(vendor: str = "openai") -> Dict[str, Any]:
+    """
+    Base context used by edge-case tests (mirrors previous _base_ctx).
+    """
+    return {
+        "model": "gpt-x",
+        "vendor_format": vendor,
+        "params": {"temperature": 0.1},
+        "chat": {"last_user": "hi"},
+        "OUT": {},
+    }
+
+
+def ctx(vendor: str = "openai", incoming: Optional[Dict[str, Any]] = None, params: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Dict[str, Any]:
+    """
+    General context used by macros/vars tests (mirrors previous _ctx).
+    """
+    return {
+        "model": "gpt-x",
+        "vendor_format": vendor,
+        "params": params or {"temperature": 0.25},
+        "chat": {"last_user": "Привет"},
+        "OUT": {},
+        "incoming": incoming
+        or {
+            "method": "POST",
+            "url": "http://localhost/test",
+            "path": "/test",
+            "query": "",
+            "headers": {"x": "X-HEADER"},
+            "json": {},
+        },
+    }