LogWhispererAI/AGENTS.md

LogWhisperer AI - Agent Rules

Metodologia di Lavoro

Spec-Driven: Prima di ogni modifica, l'agente deve aggiornare o confermare le specifiche in docs/.

TDD (Test-Driven Development): Non scrivere logica senza un test fallimentare preventivo. Usa pytest.

Sacchi Method: Applica sempre "Safety first, little often, double check". Verifica i permessi prima di eseguire comandi bash distruttivi.

Git Workflow:

Usa Conventional Commits (es. feat:, fix:, docs:, test:).

Ogni commit deve essere atomico.

Aggiorna CHANGELOG.md seguendo lo standard Common Changelog.

Definizione dei Ruoli (Sub-agents)

@tech-lead: Responsabile dell'architettura e della validazione delle specifiche (PRD).

@developer: Scrive il codice Python e lo script Bash seguendo i test.

@qa-engineer: Scrive ed esegue i test, garantendo la copertura delle feature critiche.

3. Configurazione Tecnica (opencode.json)

Per gestire il progetto con Python e attivare le potenzialità agentiche, configura il file di impostazioni di OpenCode (solitamente in ~/.config/opencode/opencode.json o localmente se supportato):

Assicurati che i Tools siano abilitati per permettere all'agente di usare il terminale nel tuo venv.

4. Uso delle Skills (Il potenziamento)

Per un risultato eccellente, useremo le Skills. Le skills sono playbook che OpenCode carica on-demand. Crea una cartella .opencode/skills/ e aggiungi questi file:

• python_expert.md: Istruzioni su come gestire il venv, installare dipendenze con pip e seguire il PEP8.
• tdd_workflow.md: Una guida passo-passo che obbliga l'agente a:
  1. Creare il test.
  2. Eseguire il test (deve fallire).
  3. Scrivere il codice minimo.
  4. Rieseguire il test (deve passare).
• git_standard.md: Istruzioni rigide su come scrivere i messaggi di commit e aggiornare il changelog.

5. Avvio e Operatività

Ora sei pronto. Avvia OpenCode nella root del progetto:

opencode