lc-studylab / rules

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alwaysApply: true
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lc-studylab/
  backend/  # 后端项目
    pyproject.toml / requirements.txt

    config/
      settings.py              # 模型、向量库、数据路径等统一配置
      logging.py

    core/
      models.py                # openai:gpt-4o, gpt-5 等模型封装
      prompts.py               # 系统提示词、模板
      tools/
        web_search.py          # 网络搜索工具（如 tavily）
        filesystem.py          # 读写本地知识库的工具
        rag_tools.py           # retriever 封装成 tool
        task_tools.py          # 创建学习任务、记录进度之类
      guardrails/
        content_filters.py     # 简单 guardrails，实现输入/输出校验
        schemas.py             # Pydantic / JSON schema 用于结构化输出

    rag/
      loaders.py               # 各种文档加载
      index_builder.py         # text split + embedding + vector store
      retriever.py             # retriever 构造
      agent.py                 # RAG Agent (LangChain create_agent + retriever tool)
      graph.py                 # Agentic RAG 的 LangGraph 图 (可选)

    agents/
      base_agent.py            # 通用 create_agent 封装，带 streaming + guardrails
      study_planner_agent.py   # 学习计划/任务规划 Agent
      coding_helper_agent.py   # 简单代码助手 Agent（练工具调用）

    workflows/  (LangGraph)
      study_flow_graph.py      # 「从问题 → 找资料 → 生成学习计划 → 生成练习题」的图
      eval_quiz_graph.py       # 「答题 → 评分 → 反馈」图（可选）

    deep_research/
      deep_agent.py            # DeepAgents create_deep_agent，深度研究模式
      middleware.py            # subagents / filesystem / 人类在环 中间件配置

    api/
      http_server.py           # FastAPI / Flask 暴露 HTTP 接口
      routers/
        chat.py                # /chat -> 统一入口，内部路由到不同 Agent / Graph / DeepAgent
        rag.py                 # /rag-index, /rag-query
        deep_research.py       # /deep-research

    scripts/
      build_index.py           # 初次构建向量索引
      demo_cli.py              # CLI 入口，方便你本地调试

  frontend/ # 前端项目
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