Bump version to 1.3.0 and added YandexGPT integration

[proDreams]

chore: added depends yandex-cloud-ml-sdk for YandexGPT
docs: updated README.md - added new configuration parameter instruction, filled YandexGPT as completed and expand current features
feat: YandexGPT integration

[revu-agent]

1. В yandexgpt_adapter.py:

   • В методе get_chat_response используется синхронный вызов model.run(messages) внутри асинхронной функции. Это может блокировать event loop при реальном использовании. Стоит проверить, есть ли у библиотеки асинхронный метод или вынести вызов в поток/процесс.
   • Переменная response[0].text ожидает, что ответ будет списком с объектами, имеющими поле text. Нужно убедиться, что такая структура всегда будет корректной, иначе возникнет IndexError или AttributeError.
   • Отсутствует логирование ошибок или запросов, что затруднит отладку в продакшене.

2. В yandexgpt_port.py:

   • В методе get_inline_response есть "temporary solution" для удаления Markdown-кода (тройные бэктики). Это выглядит как костыль. Стоит либо настроить промпт так, чтобы YandexGPT сразу возвращал чистый JSON, либо более аккуратно парсить вывод.
   • В случае ошибки при парсинге JSON бросается исключение InvalidAIOutput. Желательно добавить контекст (например, с частью ответа), чтобы проще было диагностировать проблему.
   • Метод _get_messages статический, но использует формат, завязанный на конкретную структуру сообщений YandexGPT. Возможно стоит сделать метод более универсальным или документировать структуру.
   • В целом, порт и адаптер отделены корректно, что хорошо для поддержки SOLID.

3. В di.py:

   • Добавлена поддержка YandexGPT в функцию получения AI-порта с использованием конструкции match-case. Стиль соответствует текущему коду, ошибок нет.

4. В default_prompts.py:

   • Добавлено уточнение по неиспользованию Markdown-разметки в системных промптах, что важно и правильно, чтобы избежать ошибочного форматирования.

5. Общие замечания:

   • В pyproject.toml и uv.lock добавлена зависимость на yandex-cloud-ml-sdk. Это соответствует добавлению YandexGPT, нет конфликтов.
   • Документация (README.md) обновлена, инструкции ясны и включают необходимую информацию для настройки YandexGPT.
   • Отсутствуют тесты для нового адаптера и порта. Рекомендуется добавить юнит-тесты и интеграционные тесты с моками API YandexGPT.
   • В новых файлах хороший уровень типизации и структурирования кода.

✅ В целом, добавленная интеграция выполнена аккуратно и вписывается в архитектуру проекта. Рекомендую рассмотреть вопрос асинхронности вызова YCloudML, улучшить обработку вывода для надежного парсинга JSON, а также добавить тесты для новых классов.

[revu-agent]

1. yandexgpt_adapter.py:

   • Общая структура хорошая, инкапсулирован вызов клиента Yandex GPT.
   • Рекомендация: добавить типизацию для messages в методе get_chat_response для повышения читаемости (сейчас list[dict[str, str]]) — можно уточнить, что именно ожидается в словарях.
   • Обработку ошибки NoAIResponse сделано корректно.

2. yandexgpt_port.py:

   • Логика построения сообщений и обработки ответа адекватна.
   • В методе get_inline_response есть "temporary solution" по удалению Markdown кода ``` обертки — лучше добавить комментарий с пометкой TODO или подумать о более устойчивом решении.
   • Обработка исключений JSONDecodeError с выбросом специального InvalidAIOutput полезна.
   • В целом класс хорошо следует протоколу AIProviderProtocol.
   • Стоит добавить более подробные докстринги к методам, чтобы повысить поддержку.
   • Использование match хорошо подходит; в версии Python 3.10+ это нормально.
   • Параметры и конфиги берутся из настроек централизованно, что хорошо.

3. DI-модуль (webhooks/di.py):

   • Включение YandexGPTPort корректно, все импортировано и добавлено.
   • Расширение возвращаемых типов у функции get_ai_provider_port корректно и полное.

4. README и конфигурационные файлы:

   • Обновления README понятны и подробны.
   • В описание добавлены новые параметры, что улучшит адаптацию.
   • Пример использования YandexGPT появился, что хорошо.

5. Общие замечания:

   • Установлена зависимость yandex-cloud-ml-sdk в pyproject.toml и зафиксированы зависимости в lock-файле — все соблюдено корректно.
   • В default_prompts.py добавлено указание не использовать Markdown, это соответствует коду.
   • Новые классы исключений добавлены грамотно.

6. По безопасности:

   • Использование официального SDK Yandex не вызывает опасений.
   • Пароли и ключи берутся из конфигурации, что правильно.
   • Нет использования eval/exec или небезопасной работы с внешним вводом.

7. Производительность и стилистика:

   • Нет очевидных тяжёлых операций.
   • Используются асинхронные методы, что хорошо для сетевых вызовов.
   • Код стильно и структурировано написан, названия информативны.
   • Отсутствуют дублирования.

8. Рекомендации по улучшению:

   • Добавить тесты для новых адаптера и порта, если их нет.
   • В докстрингах и комментариях подробней описать поведение методов.
   • Рассмотреть обработку наличия Markdown-разметки в ответах более универсально.

✅ В целом, PR выполнен качественно, соблюдены стандарты, обновления документации и конфигов сделаны грамотно, интеграция YandexGPT выглядит корректной и безопасной.