lab-setup

Настрой проект лабораторной работы в Codex. Прочитай AGENTS.md. Этот навык работает без .lab/config.json; существующую конфигурацию используй как основу. Учитывай сообщение пользователя и уже известные данные, не запрашивай их повторно.

Окружение

Проверь Python 3.10+: python3 --version, на Windows – py -3 --version или python --version. Запусти найденным Python .lab/scripts/setup_env.py. Скрипт создаёт .lab/venv, устанавливает зависимости и проверяет их. Если окружение уже готово, для проверки достаточно --check. Используй .lab/venv/bin/python на macOS/Linux или .lab/venv/Scripts/python.exe на Windows. Проверяй код завершения установки; создание папки venv ещё не означает, что зависимости установлены. При сетевом ограничении используй штатный запрос разрешения Codex.

Если Python недоступен, продолжи сбор данных и работу с Markdown. Объясни, что для парсинга PDF/DOCX и сборки DOCX понадобится Python. Не объявляй окружение готовым. PDF дополнительно требует LibreOffice; для DOCX и MD он не нужен.

Исходные материалы и шаблон

Найди предоставленные пользователем задание, теорию, пример и шаблон в корне проекта или по указанным им путям. Возможные форматы: PDF, DOCX, TXT, MD, PNG, JPG. Сначала отличи задание от пустого шаблона и примера готового отчёта. Если назначение файла неясно, уточни его; единственный DOCX не обязательно является шаблоном. Не считай материалами задания AGENTS.md, README.md, releases.md, LICENSE, служебные файлы, instructions.md, report.md и ранее собранные отчёты. Если задания нет, попроси положить его в проект или указать путь. Не выдумывай задание.

Разбери шаблон и пример до вопросов о титульном листе. Извлеки из них доступные данные: вуз, город, предмет, тип и номер работы, тему, студента, группу и преподавателя. Не меняй исходные документы.

Для полного разбора каждого PDF/DOCX используй:

.lab/venv/bin/python .lab/scripts/parse_assignment.py --full --images-dir .lab/source-images "путь к документу.pdf"

TXT/MD прочитай как текст. Локальные изображения открой доступным инструментом просмотра (например, view_image). Если PDF оказался сканом без извлечённого текста, используй доступное распознавание или просмотр страниц, либо запроси текстовую версию. Парсер не выполняет OCR; пустой результат не означает отсутствие задания.

Сохрани полный текст основного документа с теорией и ссылками на изображения в .lab/source-material.md, дополнительные материалы – в .lab/reference-docs/. Извлечённые изображения остаются в .lab/source-images/; просмотри их и дополни ссылки полезными описаниями. Из полного текста выдели задание в .lab/assignment.md. Пути к изображениям, напечатанные парсером, отсчитываются от корня проекта; при сохранении Markdown в .lab/ сделай ссылки относительными к этому файлу.

Если есть готовый пример DOCX, можно сохранить его копию в .lab/templates/example.docx. Определи его уровень детализации (detailed, moderate, brief) и особенности стиля. Если примера нет, используй detailed и оформление из .lab/gost-formatting.md.

Недостающие данные

Сначала используй существующую конфигурацию, сообщение пользователя и документы. Собери оставшиеся данные доступным инструментом вопросов или в чате:

• Студент: ФИО, группа, учебное заведение, город.
• Работа: предмет, тип (по умолчанию «Лабораторная работа»), номер, тема; преподаватель необязателен.
• Окружение выполнения лабораторной: ОС и нужное ПО. Оно может отличаться от машины, на которой запущен Codex. Особенности сохрани в system.additional_info.
• Отчёт: формат (docx, pdf, md), имя файла (по умолчанию report), стиль (first_person, impersonal, result_only), нужен ли титульный лист, дополнительное исследование и пошаговая инструкция.

Не спрашивай о подтверждении неизменённых данных только из-за повторного вызова навыка. Тип работы определи по заданию: practical, theoretical, programming, calculation. Для практической работы предложи инструкцию; для остальных можно сразу готовить черновик.

Конфигурация

Создай .lab/config.json в UTF-8. Пример структуры (замени значения реальными; неизвестные необязательные данные оставь null):

{
  "student": {"name": "ФИО студента", "group": "Группа"},
  "institution": {"name": "Учебное заведение", "city": "Город"},
  "course": {
    "name": "Предмет", "lab_type": "Лабораторная работа",
    "lab_number": 1, "lab_title": "Тема", "reviewer": null
  },
  "preferences": {
    "report_format": "docx", "output_filename": "report",
    "report_style": "first_person", "no_title_page": false,
    "needs_research": false, "needs_instructions": true
  },
  "system": {
    "os": "ОС выполнения лабораторной", "python_path": "python3",
    "venv_python": ".lab/venv/bin/python", "additional_info": {}
  },
  "example": {
    "has_example": false, "example_path": null,
    "detail_level": "detailed", "style_notes": ""
  },
  "template": {"has_template": false, "example_path": null, "can_edit": true},
  "assignment": {
    "original_file": "task.pdf", "source_material_file": ".lab/source-material.md",
    "source_images_dir": ".lab/source-images", "parsed_file": ".lab/assignment.md",
    "type": "practical"
  }
}

Все пути в конфигурации отсчитываются от корня проекта. На Windows запиши настоящий путь к .lab/venv/Scripts/python.exe. При недоступном Python укажи python_path и venv_python как null. template.example_path – путь к пустому шаблону, а example.example_path – к примеру готовой работы; не путай их.

В конце кратко покажи, что настроено, какие материалы разобраны и чего не хватает. Следующий шаг: $lab-instructions, если нужна инструкция, иначе $lab-draft. Не запускай последующие этапы, если пользователь запросил только настройку.