feat(llm): direct Claude Haiku 4.5 backend with prompt caching

Adds a parallel LLM backend that bypasses OpenClaw and talks to
Anthropic Messages API directly. Selected via LLM_BACKEND=claude in
.env; default remains openclaw so nothing breaks for existing setup.

Why: OpenClaw gateway adds 500-1000ms overhead on every turn (auth,
memory fetch, routing). Direct Haiku 4.5 + prompt caching = faster
first token and -90% cost on cached chunks.

- satellite/llm_claude.py — Anthropic SDK streaming client, prompt
  caching on system prompt and all-but-last-2 history messages, per
  agent+date JSON history in HISTORY_DIR, reset_history() for the
  'сбрось' command, per-agent system prompts (Cosmo / Люся), fallback
  to error event if SDK/key missing.
- satellite/llm.py — dispatches to ask_claude_stream when backend=claude,
  exports LLM_BACKEND so modes.py can route reset too.
- satellite/modes.py — _handle_reset calls reset_history when backend
  is claude, keeps /new POST for openclaw.
- requirements.txt — anthropic >= 0.50.0
- .env.example — LLM_BACKEND, ANTHROPIC_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL,
  HISTORY_DIR, MAX_HISTORY, HTTPS_PROXY block for non-RU egress.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

satellite/llm.py

@@ -11,6 +11,9 @@ from . import notifier
 
 VOICE_SESSION_KEY = os.getenv("VOICE_SESSION_KEY", "agent:main:voice:home")
 
+# Feature flag — выбор LLM backend. openclaw (дефолт) или claude (прямой Anthropic).
+LLM_BACKEND = os.getenv("LLM_BACKEND", "openclaw").lower()
+
 # "stream" — режем по предложениям (быстро, но рваная интонация)
 # "full"   — собираем весь ответ, потом TTS (естественно, но пауза перед началом)
 TTS_MODE = os.getenv("TTS_MODE", "full")
@@ -65,7 +68,12 @@ def _post_with_retry(session, url, headers, payload):
 
 
 def ask_agent_stream(text: str, agent_id: str = "cosmo") -> str:
-    """Отправляет запрос к OpenClaw gateway и озвучивает ответ."""
+    """Отправляет запрос к выбранному LLM backend и озвучивает ответ."""
+    if LLM_BACKEND == "claude":
+        from .llm_claude import ask_claude_stream
+        return ask_claude_stream(text, agent_id)
+
+    # Иначе — путь через OpenClaw (старый behaviour)
     def _maybe_speak(t: str):
         # Если TTS на планшете — пропускаем локальный звук, планшет зачитает по response event.
         if t.strip() and notifier.speak_locally():