# ---- Backend LLM -----------------------------------------------------------
# Najprościej: nie ustawiaj tego ręcznie, tylko uruchom
#     task llm:up && eval "$(task llm:env)"
# Zmienne poniżej to dokładnie to, co wygeneruje `task llm:env` z llm/models.yml.
#
# Wybór backendu: auto (domyślnie) | vllm-gpu | vllm-metal | ollama | mock
#     LLM_BACKEND=ollama task llm:up
CODEMOD_MODEL_PROVIDER=vllm            # vllm | openai_like | ollama
CODEMOD_LLM_BASE_URL=https://vllm.apps.ocp.internal/v1
CODEMOD_LLM_API_KEY=dummy              # w CI: zmienna masked/protected
CODEMOD_MODEL_PLANNER=Qwen/Qwen3-32B
CODEMOD_MODEL_CODER=Qwen/Qwen3-Coder-30B
CODEMOD_MODEL_REVIEWER=Qwen/Qwen3-32B
CODEMOD_MODEL_SCRIBE=Qwen/Qwen3-8B

# ---- Budżety i guardraile --------------------------------------------------
CODEMOD_MAX_ITERATIONS=4
CODEMOD_MAX_FILES_CHANGED=40
CODEMOD_MAX_FILE_BYTES=400000
CODEMOD_TOOL_CALL_LIMIT=60
CODEMOD_VERIFY_TIMEOUT_S=900

# ---- GitLab ---------------------------------------------------------------
CI_SERVER_URL=https://gitlab.internal
CI_PROJECT_ID=1234
CODEMOD_GITLAB_TOKEN=                  # PAT/Project Access Token z api+write_repository

# ---- Lokalne uruchamianie modelu (opcjonalne) ------------------------------
# HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=              # modele za bramką na Hugging Face
# HF_CACHE=$HOME/.cache/huggingface    # współdzielony cache modeli dla kontenera vLLM
# LLM_PORT=8000                        # port vLLM
# LLM_WAIT_TIMEOUT=900                 # ile sekund czekać na wstanie endpointu