For AI agents: fetch the complete documentation index at /llms.txt, the full documentation corpus at /llms-full.txt, the agent skill at /skill.md, or this page as Markdown at /ru/docs/web/agent-setup.md (or send Accept: text/markdown).
Позвольте агенту выполнить настройку
Вставьте один готовый промпт в кодинг-агент, позвольте ему запустить настройку веб-приложения на вашем компьютере и проверьте отчёт, который он пишет о каждом шаге.
Рутинную часть можно делегировать
Этот репозиторий написан так, чтобы кодинг-агент мог его читать. В комплект входят файл-карта (llms.txt), файл правил (AGENTS.md), пошаговый сценарий (docs/agent-setup.md) и готовый промпт (prompts/agent-setup.md). Вместо того чтобы самостоятельно изучать каждую команду настройки, вы вставляете один промпт, и агент следует сценарию на вашем компьютере.
Делегировать набор текста не значит пропустить проверки. Агент работает внутри вашей копии репозитория и должен отчитываться о выполненном с доказательствами. Разделы ниже показывают, как выглядит хороший отчёт, чтобы результат оставался под вашим контролем.
Одно честное ограничение: этот автоматизированный путь настраивает веб-приложение и его бэкенд — сервер, который обрабатывает аккаунты и данные. Промпт и сценарий поставляются с веб-репозиторием и монорепозиторием All Platforms. Выгрузки только для Mobile и только для Desktop вместо этого содержат собственные ограниченные llms.txt и руководства по настройке платформы.
Что нужно сначала
Сначала пройдите подготовительное руководство: установлены Node.js, Git и редактор, принято приглашение GitHub, а папка supastack загружена на ваш компьютер. Агент работает внутри этой папки, поэтому всё из Прежде чем начать по-прежнему применимо.
Вам также понадобится инструмент, который может выступать кодинг-агентом — редактор со встроенным AI-агентом для кодирования (AI IDE) или агент, работающий в вашем терминале (агентный CLI). Подойдёт любой современный инструмент с возможностями агента; промпт уже описывает, что он должен прочитать и запустить, поэтому писать инструкции самостоятельно не нужно.
Наконец, нужен один из двух способов запуска приложения: Node.js 22 или новее, установленный на вашем компьютере — путь, который подготовило руководство по подготовке, — или контейнерный инструмент, такой как Docker или Podman, который запускает приложение внутри контейнеров и не требует установленного Node.js. Вы выбираете один вариант внутри промпта, и агент ему следует.
Скопируйте промпт, заполните два поля, вставьте
Откройте prompts/agent-setup.md в редакторе — он находится в папке prompts на верхнем уровне папки supastack, рядом с llms.txt. Выделите весь его текст и скопируйте.
Два заполнителя требуют вашего выбора. Замените <SETUP_PATH: docker | podman | host> одним из вариантов: docker, podman или host — host запускает приложение прямо на вашем компьютере с использованием установленного Node.js; docker или podman запускает его внутри контейнеров. Замените <DEPLOY_TARGET: coolify | vps-docker | local-only> тем, где приложение должно оказаться, — local-only запускает его на этом компьютере и ничего не развёртывает, что является правильным выбором для первого знакомства.
Вставьте отредактированный текст в чат агента и отправьте его. Заполненная первая строка ниже показывает выбор docker плюс local-only; нумерованные шаги под этой строкой остаются точно такими, какими поставляется файл.
Stand up this supastack checkout end to end for **docker**
and deploy it to **local-only**.Что агент делает с промптом
Промпт направляет агента к сценарию и правилам безопасности, а затем велит проработать их по порядку и подтвердить каждую фазу. Простыми словами, агент:
- Читает карту репозитория (
llms.txt), правила проекта (AGENTS.md) и правила обращения с учётными данными (docs/agent-security.md), прежде чем что-либо трогать. - Создаёт конфигурационные файлы
.envс помощьюnode scripts/setup-env.mjs. Помощник копирует только из.env.example, поэтому агент никогда не выдумывает имена настроек и сохраняет уже существующие секреты вместо их перезаписи. - Запускает Postgres — базу данных, в которой приложение хранит аккаунты и записи, — и само приложение: как контейнеры для пути docker или podman либо командами на вашем компьютере для пути host.
- Выполняет миграции базы данных — команды, создающие таблицы приложения, — до первого настоящего входа, потому что аккаунт, созданный до появления таблиц, — это сломанный аккаунт.
- Проверяет каждую фазу в контрольной точке и завершает отчётом, помечающим каждую проверку как PASS, FAIL, BLOCKED или NOT RUN, с подтверждающим выводом.
Что проверить в отчёте агента
Хороший отчёт показывает доказательства, а не заявления. Ищите за каждым PASS реальный ответ health и вывод команды — а не фразу вроде «всё работает».
Промпт велит агенту остановиться и доложить после двух неудач одного и того же шага — а не обходить сбой, — и спрашивать вас перед любыми разрушительными действиями, такими как очистка базы данных. Если ваш агент продолжает импровизировать после повторных неудач, остановите его и отнесите первую ошибку в руководство по устранению неполадок.
Две вещи никогда не должны появляться: отключённая функция безопасности ради подавления ошибки и секретное значение, такое как пароль или ключ, напечатанное в чате или отчёте. Если вы видите что-либо из этого, считайте запуск проваленным.
Держите в голове разницу между демо и настоящим входом. Локальный эталонный поток демо /dashboard не требует базы данных, поэтому может пройти сам по себе; создание аккаунта на /auth работает только после выполнения миграций. «Демо сработало» — ещё не значит «аккаунты работают».
Если вы предпочитаете сделать это вручную
Каждый шаг выше существует и в виде пошагового руководства. Пройдите пятиминутное веб-руководство для первой демонстрации, затем Локальная настройка веб-приложения для полной локальной среды с настоящей базой данных.
Агент полезен и после настройки, даже если установку делал не он, — руководство по работе с агентом охватывает повседневные задачи, такие как новые экраны, рестайлинг и проверки.