Shvydko для AI-агентів

Дайте агенту актуальний контракт, перевірте запит локально й підключіть типізоване рішення до свого серверного коду.

Документація, яку агент може прочитати

llms.txt містить індекс тем і посилання на Markdown. llms-full.txt містить повний текст тих самих сторінок. OpenAPI описує тільки публічні GET /v1/models і POST /v1/systemone, які працюють з API-ключем. Ці файли доступні без входу; самі запити до моделі потребують ключа.

Режим, тариф і квоти можуть змінюватися. Читайте /api/config, а контекст моделі — через GET /v1/models. Опублікований тариф не означає, що платний режим увімкнений: у preview вартість запиту дорівнює нулю.

Індекс для агентів Повний текст документації OpenAPI 3.1 JSON

Завдання для вашого coding-агента

Скопіюйте завдання в робочий простір агента

Підключи Shvydko до мого серверного застосунку.

1. Прочитай https://shvydko.ai/llms.txt і https://shvydko.ai/openapi.json.
2. Використай HTTP API /v1/systemone. Не встановлюй вигаданий SDK
   і не використовуй chat/completions.
3. Ключ SHVYDKO_API_KEY бери лише із серверного середовища.
   Не показуй його в коді, логах, URL, браузері чи повідомленнях.
4. Підготуй запит: state — факти задачі, questions — Choice, Score
   або Noul із чіткими критеріями й ручним маршрутом для невизначеності.
5. Перевір HTTP-статус, структуру відповіді, request_id та usage.
   Оброби 401, 402, 403, 409, 413, 422, 429, 502 і 503.
   Не повторюй POST автоматично після мережевого тайм-ауту.
6. Додай локальні перевірки для коректної відповіді, помилки
   і невідомої категорії. Модель лише пропонує рішення; зовнішню
   дію виконує мій застосунок після власної перевірки.
7. Перед реальним викликом покажи payload без секретів.
   За моїм запитом виконай один контрольний виклик і звір usage.

Це інструкція для вашого coding-агента, а не окремий MCP-сервер чи опублікований SDK. Доступ до документації не надає доступу до вашого кабінету.

Перетворіть рішення на інструмент

У реєстрі інструментів вашого агента створіть серверну функцію evaluate_decision з параметрами state і questions за схемою DecisionRequest з OpenAPI. Ім’я моделі можна не передавати: сервіс вибере поточну публічну модель.

Функція має повернути перевірені answers, request_id і usage. Не дозволяйте відповіді моделі самостійно обирати адресу HTTP-запиту, отримувача платежу чи іншу зовнішню дію. Якщо один крок залежить від попереднього, спершу перевірте першу відповідь, а потім побудуйте наступний запит у коді.

Серверна функція через fetch HTTP-клієнт на Python Рішення з ручним маршрутом

Що перевірити перед запуском

Форма request відповідає OpenAPI, питання має стабільний ID, а критерії охоплюють ваші допустимі результати.
Невірний ключ, ліміт запитів і недоступність сервісу не запускають зовнішню дію.
Мок-відповідь перевіряє тільки ваш код; якість рішення оцінюйте на власних розмічених прикладах.
Після дозволеного реального запуску request_id, токени й cost_usd узгоджуються з Usage у кабінеті.