feat(claude): tool use — weather, transport, events, notes, timer

Claude Haiku 4.5 теперь умеет дёргать tools. Все tools — proxy к endpoints
планшета (/api/voice/tools/* и /api/voice/timer) с bearer auth
VOICE_API_KEY. Никакой дополнительной auth в скрипте не требуется.

- satellite/tools.py — 5 tools:
  * get_weather(city?)            → Open-Meteo через tablet
  * get_transport(direction, routes?) → трамваи Антонова-Овсеенко
  * get_today_events(range?)      → Google Calendar (today/week)
  * get_notes()                   → текстовые + shopping lists
  * set_timer(seconds, label)     → создаёт таймер на дашборде
  Каждый tool возвращает dict/list; ошибки упаковываются как {error: ...}
  и отдаются Claude как результат — он сам обрабатывает.

- satellite/llm_claude.py:
  * Подключил TOOL_SCHEMAS в вызов messages.create
  * Цикл tool-use: до MAX_TOOL_ROUNDS=4 раундов tool_use → exec → tool_result
  * System prompt дополнен инструкцией «используй tools без спроса»
  * Финальный текст (после всех tool rounds) сохраняется в историю как один
    assistant-turn — tool rounds в history не пишутся чтобы не раздувать кеш
  * Usage логируется суммарно за все раунды

Работает с уже поднятым tinyproxy на .103 (HTTPS_PROXY в .env).

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

satellite/llm_claude.py

@@ -27,6 +27,7 @@ from .text import clean_for_speech
 from .tts import speak, play_error_sound
 from . import notifier
 from .llm import strip_fillers  # переиспользуем чистку филлеров
+from .tools import TOOL_SCHEMAS, execute_tool
 
 ANTHROPIC_API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY", "")
 ANTHROPIC_MODEL = os.getenv("ANTHROPIC_MODEL", "claude-haiku-4-5")
@@ -48,6 +49,12 @@ COSMO_SYSTEM_PROMPT = """Ты — Cosmo, домашний голосовой а
 - Без эмодзи, маркированных списков, код-блоков — всё будет зачитано.
 - Если не знаешь — скажи коротко, не оправдывайся.
 
+Инструменты:
+У тебя есть tools для погоды, транспорта (трамваи на остановке Антонова-Овсеенко),
+календарных событий, заметок, и запуска таймера на дашборде. Используй их без просьбы
+разрешения — если пользователь спрашивает «какая погода», сразу вызывай get_weather,
+потом формулируй ответ. Не пересказывай сырые данные дословно — дай человеческую сводку.
+
 Контекст: Даниил — разработчик, живёт в СПб с женой Светой. Сегодня {today}."""
 
 LUSYA_SYSTEM_PROMPT = """Ты — Люся, домашний голосовой ассистент Светы (Санкт-Петербург).
@@ -58,6 +65,10 @@ LUSYA_SYSTEM_PROMPT = """Ты — Люся, домашний голосовой
 - Без эмодзи, списков, код-блоков — это голос.
 - Если не знаешь — скажи коротко.
 
+Инструменты:
+У тебя есть tools — погода, трамваи, события, заметки, таймеры. Используй их
+без лишних вопросов, а результат формулируй человеческим языком.
+
 Сегодня {today}."""
 
 _client: "anthropic.Anthropic | None" = None
@@ -142,8 +153,25 @@ def _build_messages(history: list[dict]) -> list[dict]:
     return messages
 
 
+MAX_TOOL_ROUNDS = 4  # safety: не даём Claude крутить tools бесконечно
+
+
+def _call_once(client, system_blocks, messages):
+    """Один вызов без стрима — нужен для tool-use round trips.
+    Возвращает final Message object (с usage, content blocks, stop_reason)."""
+    return client.messages.create(
+        model=ANTHROPIC_MODEL,
+        max_tokens=MAX_TOKENS,
+        system=system_blocks,
+        messages=messages,
+        tools=TOOL_SCHEMAS,
+    )
+
+
 def ask_claude_stream(text: str, agent_id: str = "cosmo") -> str:
-    """Спросить Claude Haiku 4.5 напрямую. Возвращает cleaned text (без speak — это делается снаружи)."""
+    """Спросить Claude Haiku 4.5 напрямую, с поддержкой tool use.
+    Поток tool-use раундов: Claude → tool_use → мы выполняем → tool_result → Claude → ... → текст.
+    Возвращает финальный текст ответа (cleaned)."""
 
     def _speak_if_local(t: str):
         if t.strip() and notifier.speak_locally():
@@ -161,8 +189,6 @@ def ask_claude_stream(text: str, agent_id: str = "cosmo") -> str:
 
     history = load_history(agent_id)
     history.append({"role": "user", "content": text})
-
-    # Обрезаем слишком длинную историю
     if len(history) > MAX_HISTORY_MESSAGES:
         history = history[-MAX_HISTORY_MESSAGES:]
 
@@ -172,31 +198,93 @@ def ask_claude_stream(text: str, agent_id: str = "cosmo") -> str:
         "cache_control": {"type": "ephemeral"},
     }]
 
-    messages = _build_messages(history)
+    # messages для API — строится из history плюс накапливающихся tool-use/tool-result блоков
+    api_messages = _build_messages(history)
+
+    total_start = time.time()
+    total_in = 0
+    total_out = 0
+    total_cache_r = 0
+    total_cache_w = 0
+    final_text = ""
+    # Собираем всю цепочку (assistant content blocks, tool results) чтобы одним куском сохранить в history
+    assistant_blocks_accumulated: list[dict] = []
 
-    start = time.time()
-    full_text = ""
     try:
-        with client.messages.stream(
-            model=ANTHROPIC_MODEL,
-            max_tokens=MAX_TOKENS,
-            system=system_blocks,
-            messages=messages,
-        ) as stream:
-            for chunk in stream.text_stream:
-                full_text += chunk
+        for round_i in range(MAX_TOOL_ROUNDS):
+            round_start = time.time()
+            resp = _call_once(client, system_blocks, api_messages)
+
+            usage = resp.usage
+            total_in += usage.input_tokens
+            total_out += usage.output_tokens
+            total_cache_r += getattr(usage, "cache_read_input_tokens", 0) or 0
+            total_cache_w += getattr(usage, "cache_creation_input_tokens", 0) or 0
+
+            # Разбираем content на text + tool_use
+            text_chunks = []
+            tool_uses = []
+            for block in resp.content:
+                btype = getattr(block, "type", None)
+                if btype == "text":
+                    text_chunks.append(block.text)
+                elif btype == "tool_use":
+                    tool_uses.append(block)
+
+            # Копим текст ассистента (может быть между tool-вызовами в новых моделях)
+            final_text += "".join(text_chunks)
+
+            # Добавляем ответ ассистента в api_messages (как есть)
+            # Это ВАЖНО: для tool_result следующим сообщением assistant content должен быть сохранён
+            # ровно как вернул API, чтобы tool_use_id совпал.
+            assistant_content = [
+                # Конвертируем объекты anthropic SDK в dict-представление
+                b.model_dump() if hasattr(b, "model_dump") else dict(b.__dict__)
+                for b in resp.content
+            ]
+            api_messages.append({"role": "assistant", "content": assistant_content})
+            assistant_blocks_accumulated.extend(assistant_content)
 
-            final = stream.get_final_message()
-            usage = final.usage
-            cache_read = getattr(usage, "cache_read_input_tokens", 0) or 0
-            cache_write = getattr(usage, "cache_creation_input_tokens", 0) or 0
-            elapsed = time.time() - start
             print(
-                f"🧠 Claude {ANTHROPIC_MODEL} {elapsed:.2f}s · "
-                f"in={usage.input_tokens} out={usage.output_tokens} "
-                f"cache_r={cache_read} cache_w={cache_write}"
+                f"🧠 round {round_i + 1} {time.time() - round_start:.2f}s · "
+                f"stop={resp.stop_reason} · in={usage.input_tokens} out={usage.output_tokens} "
+                f"cache_r={getattr(usage, 'cache_read_input_tokens', 0) or 0}"
             )
 
+            if resp.stop_reason == "tool_use" and tool_uses:
+                # Выполняем все запрошенные tools, собираем tool_result блоки
+                tool_results = []
+                for tu in tool_uses:
+                    name = tu.name
+                    tu_id = tu.id
+                    params = tu.input or {}
+                    print(f"🔧 Tool: {name}({params})")
+                    result = execute_tool(name, params, agent_id)
+                    # Упаковываем результат в JSON-строку (Claude ожидает string в tool_result content)
+                    import json as _json
+                    result_str = _json.dumps(result, ensure_ascii=False)
+                    print(f"   → {result_str[:200]}")
+                    tool_results.append({
+                        "type": "tool_result",
+                        "tool_use_id": tu_id,
+                        "content": result_str,
+                    })
+
+                # Добавляем user-message с результатами tools
+                api_messages.append({"role": "user", "content": tool_results})
+                # Продолжаем цикл — Claude обработает результаты и либо вызовет ещё, либо выдаст текст
+                continue
+
+            # stop_reason="end_turn" / "max_tokens" / "stop_sequence" — готов финальный ответ
+            break
+
+        elapsed = time.time() - total_start
+        print(
+            f"🧠 Claude {ANTHROPIC_MODEL} total {elapsed:.2f}s · "
+            f"in={total_in} out={total_out} "
+            f"cache_r={total_cache_r} cache_w={total_cache_w}"
+        )
+
     except anthropic.APIConnectionError:
         log.exception("Anthropic API connection error")
         msg = "Не могу связаться с Клодом."
@@ -227,16 +315,23 @@ def ask_claude_stream(text: str, agent_id: str = "cosmo") -> str:
         _speak_if_local(msg)
         return msg
 
-    if not full_text:
+    if not final_text:
         msg = "Не получил ответ."
         notifier.error(msg, agent_id)
         _speak_if_local(msg)
         return msg
 
-    # Сохраняем реплику ассистента (до strip_fillers/clean — для верности истории)
-    history.append({"role": "assistant", "content": full_text})
+    # Сохраняем полный ассистентский turn (с tool-use/result) в историю.
+    # Для следующего turn'а history содержит: user text, затем assistant (text + tool_use),
+    # user (tool_result), assistant (final text). Всё в правильном порядке.
+    # Сейчас history у нас содержит только исходный user; добавим всё что произошло:
+    # - assistant с его blocks
+    # - если были tool results, они тоже должны быть (но только между assistant турами)
+    # Для простоты сохраним финальный текст как одну запись — tool rounds не сохраняем в history,
+    # иначе history в JSON будет пухнуть и не влезет в кеш.
+    history.append({"role": "assistant", "content": final_text})
     save_history(agent_id, history)
 
-    result = clean_for_speech(strip_fillers(full_text))
+    result = clean_for_speech(strip_fillers(final_text))
     _speak_if_local(result)
     return result