Проект всё ещё остаётся маленьким: Go-бинарь около 25 МБ, один YAML-конфиг и SQLite. Но за два месяца архитектура ушла от простой схемы slash-команда → regex → Ollama к каскаду, где сначала работают slash-команды, aliases, нормализация, rule-based parsing и semantic mapping, а локальная LLM подключается только если детерминированные слои не справились.

openLight управляет сервисами через общий runtime для Telegram-бота и CLI: один registry, router, auth и набор skill’ов. Пользователь может нажать Restart, Logs, Status или Ignore прямо в Telegram-алерте, а под капотом вызывается тот же безопасный skill path, что и при ручной команде, с тем же allowlist, audit и logging path.

Ключевая граница безопасности здесь — skill’ы в Go-коде, а не уверенность модели. LLM выступает классификатором намерения, SQLite хранит watch’и, incidents, history, settings и skill calls, а локальной Qwen 0.5B на Raspberry Pi хватает для routing/classification без облачных моделей.