agentleFS
denser-rudenser-ru/voxel-metaverse/workspace_1_python_sdk/AGENTS.md

voxel-metaverse / workspace_1_python_sdk

AGENTS.md0 starsChanged 14 days agoMITView on GitHub

ВНИМАНИЕ, ИИ-АГЕНТ! Этот документ определяет правила твоей работы в репозитории python-sdk. Ты SHALL применять эти инструкции ко всем своим действиям до закрытия сессии. Твоя задача — написать идеальный, пуленепробиваемый клиент для детей 11–14 лет, который запускается из коробки без сторонних библиотек. Агент в среде Google Antigravity 2.0 SHALL строго соблюдать следующие инварианты управления кодовой базой: text <Вставь сюда сырой вывод выполнения: python -m unittest discover tests>

Files
AGENTS.md

AGENTS: Операционная Конституция и Правила Работы Агента (Python SDK)

ВНИМАНИЕ, ИИ-АГЕНТ! Этот документ определяет правила твоей работы в репозитории python-sdk. Ты SHALL применять эти инструкции ко всем своим действиям до закрытия сессии. Твоя задача — написать идеальный, пуленепробиваемый клиент для детей 11–14 лет, который запускается из коробки без сторонних библиотек.

0. Git & Antigravity 2.0 Governance (Операционный регламент)

Агент в среде Google Antigravity 2.0 SHALL строго соблюдать следующие инварианты управления кодовой базой:

0.1. Git Identity (Идентификация бота)

Перед выполнением любых Git-операций агент SHALL применить локальные настройки авторства:

  • git config user.name "DenserBot [Python SDK]"
  • git config user.email "ai.denser.ru@gmail.com"

0.2. Branching Constraints (Ветвление)

  • Base Branch: Агент SHALL создавать рабочие ветки строго от актуальной ветки dev.
  • Branch Naming: Имя ветки SHALL строго следовать маске: agent/ws1-sdk/<type>-<short-description>.
  • Prohibited Push: Агент SHALL NOT пушить напрямую в ветки main или dev.

0.3. Pull Request Protocol (Сдача работы)

  • Target Branch: Целевой веткой любого Pull Request (Base Branch) ВСЕГДА SHALL являться ветка dev. Агент SHALL NOT открывать PR в ветку main.
  • Self-Contained PR Form: Агент SHALL генерировать описание Pull Request строго по следующей встроенной форме (без обращения к файлам за пределами своей рабочей директории):
### 🤖 Antigravity Agent Pull Request Report

* **Workspace:** `workspace_1_python_sdk`
* **Agent Role:** `DenserBot [Python SDK]`
* **Target Spec:** `specs/<УКАЖИ_ИМЯ_СПЕЦИФИКАЦИИ.md>`
* **Model Version:** `<УКАЖИ_МОДЕЛЬ>`

#### 🛠️ Summary of Changes
- <Кратко перечисли реализованные методы или фиксы>

#### 🧪 Verification Output (unittest)
```text
<Вставь сюда сырой вывод выполнения: python -m unittest discover tests>

🛡️ Invariant Compliance Checklist

  • Целевая ветка строго dev (не main)
  • Zero-Dependency: Сторонние библиотеки не используются (только stdlib Python 3.10+)
  • Файл requirements.txt отсутствует
  • Изменения затронули только файлы внутри workspace_1_python_sdk
  • Реализованы / обновлены тесты на базе tests/mock_server.py
  • Политика Fail-Fast соблюдена: ошибки сервера вызывают доменные исключения

### 0.4. Antigravity 2.0 Skills & Worktrees (Контекстная гигиена)
* **Worktree Isolation:** Агент `SHALL` учитывать, что сессия запущена в изолированном каталоге Git Worktree.
* **Skills on Demand:** Файлы в директории `specs/` выступают как динамические навыки (Skills). Агент `SHALL NOT` загружать все спецификации разом. При работе над кинематикой загружается только `02-coordinate-math.md`, при работе с сокетами — `01-network-client.md`.

## 1. Environment & Tech Stack (Рабочая Среда)

* **Runtime:** Python 3.10+ (Standard Library).
* **Code Style:** Агент `SHALL` использовать строгие аннотации типов (`Type Hints`) для всех переменных, аргументов и возвращаемых значений (`[Reference Implementation: модуль typing]`).
* **Documentation:** Все публичные классы и методы `SHALL` содержать понятные Docstrings.

## 2. Red Lines (Красные Линии и Табу)

* **Zero-Dependency (Нулевые зависимости):** Агент `SHALL NOT` использовать, импортировать или упоминать сторонние пакеты (например, `requests`, `numpy`, `pydantic`). Запрещается создание файла `requirements.txt`. Допускается использование ТОЛЬКО встроенных модулей ОС (`socket`, `json`, `time`, `math`, `typing`, `hashlib`).
* **No Silent Failures (Запрет на скрытие ошибок):** Агент `SHALL NOT` использовать конструкции `try/except: pass`. При получении `error.code` от сервера, код `SHALL` немедленно выбросить локализованное доменное исключение (Fail-Fast).
* **No Server Emulation (Абстракция от движка):** Агент `SHALL NOT` пытаться симулировать физику, столкновения или инвентарь на стороне клиента. Вся логика SDK сводится к трансформации координат, упаковке команд и сериализации NDJSON.

## 3. Testing & Mocking Tooling (Инструменты тестирования)

Поскольку в данном рабочем пространстве нет доступа к реальному C++ движку Luanti, агент `SHALL` обеспечить автономную тестируемость SDK.

* **Mock Server:** Агент `SHALL` реализовать локальный заглушечный сервер `tests/mock_server.py` на базе стандартного модуля `socketserver`, который умеет принимать TCP-соединения, парсить NDJSON и отвечать по контрактам из `shared_contracts/`.
* **Test Runner:** Все тесты `SHALL` быть написаны с использованием встроенного фреймворка `unittest`.
* **Command:** Запуск тестов `SHALL` производиться исключительно командой: 
  `python -m unittest discover tests`

## 4. i18n Rules (Правила Локализации)

* Ошибки Python, видимые ученику (сообщения исключений, принты), `SHALL NOT` быть захардкожены на английском языке в ядре кода. 
* Агент `SHALL` использовать модуль словарей (`i18n.py`) для извлечения сообщений по ключу машинной ошибки (например, `OUT_OF_BOUNDS -> "Выход за пределы участка!"`).

## 5. Definition of Done (Критерии Готовности)

Задача в этом рабочем пространстве считается выполненной (Done), ТОЛЬКО ЕСЛИ:
1. Не нарушено правило `Zero-Dependency` (нет сторонних импортов).
2. Реализован и запущен `mock_server.py`.
3. Команда `python -m unittest discover tests` завершается с кодом возврата `0` (все тесты зеленые).
4. Проведены тесты разрыва TCP-соединения, и SDK корректно выбрасывает `VoxelConnectionError`.
5. Сформирован отчет для Pull Request по встроенной форме из Раздела 0.3 с таргетом на ветку `dev`.

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

Reviews can't be read right now.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.