Add specialized agent configurations for mockupAWS development: - @spec-architect: Software architect and specification lead - @db-engineer: PostgreSQL schema and Alembic migrations - @backend-dev: FastAPI development and services - @frontend-dev: React dashboard and UI components - @devops-engineer: Docker and CI/CD setup - @qa-engineer: Testing strategy and E2E tests Update prompt-zero.md with complete team and project structure. Add prompt-team-standup.md for team kickoff and coordination. Each agent has detailed configuration with: - Role and responsibilities - Technical stack - Scope and constraints - Output requirements - Communication style
12 KiB
Prompt Zero: mockupAWS - Project Kickoff
🎯 Missione
Sviluppare mockupAWS, un ambiente di simulazione locale per profilare traffico log e calcolare i driver di costo AWS (SQS, Lambda, Bedrock/LLM) prima del deploy in produzione.
Repository: /home/google/Sources/LucaSacchiNet/mockupAWS
PRD: /home/google/Sources/LucaSacchiNet/mockupAWS/export/prd.md
📊 Stato Attuale
- ✅ PRD Completo: Requisiti funzionali e non funzionali definiti (v0.2.0)
- ✅ Team Configurato: 6 agenti specializzati pronti
- ⚠️ Codice Base Parziale: API base implementata (v0.1), manca database e persistenza
- ❌ Database: Schema da creare (PostgreSQL)
- ❌ Frontend: Dashboard React da implementare
- ❌ Docker: Configurazione da creare
Cosa è già fatto:
- FastAPI base con endpoint
/ingest,/metrics,/reset,/flush - Calcolo metriche: SQS blocks, token count (tiktoken), PII detection
- Test suite pytest (5 test passanti)
- Documentazione: README, PRD, architettura
- Struttura progetto e configurazione uv
Cosa manca (Priorità):
- Database PostgreSQL con tabelle scenarios, logs, metrics, pricing
- Alembic migrations
- API CRUD scenari complete
- Calcolo costi con prezzi AWS reali
- Frontend React con dashboard
- Docker Compose setup
👥 Team di Sviluppo
| Agente | Ruolo | Config | Responsabilità |
|---|---|---|---|
@spec-architect |
Software Architect | .opencode/agents/spec-architect.md |
Specifiche tecniche, architettura, coordinamento |
@db-engineer |
Database Engineer | .opencode/agents/db-engineer.md |
Schema DB, Alembic migrations, queries |
@backend-dev |
Backend Developer | .opencode/agents/backend-dev.md |
FastAPI endpoints, services, tests |
@frontend-dev |
Frontend Developer | .opencode/agents/frontend-dev.md |
React dashboard, UI components |
@devops-engineer |
DevOps Engineer | .opencode/agents/devops-engineer.md |
Docker, CI/CD, deployment |
@qa-engineer |
QA Engineer | .opencode/agents/qa-engineer.md |
Testing strategy, E2E tests |
🔄 Workflow Obbligatorio
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ FASE 1: ARCHITETTURA & DATABASE │
│ @spec-architect + @db-engineer │
│ └── Finalizza architecture.md + Crea schema DB + Migrations │
│ │
│ ↓ │
│ │
│ FASE 2: BACKEND API │
│ @backend-dev + @db-engineer │
│ └── Implementa API CRUD scenari + Persistenza metriche │
│ │
│ ↓ │
│ │
│ FASE 3: FRONTEND │
│ @frontend-dev │
│ └── Dashboard React + Forms + Visualizzazione dati │
│ │
│ ↓ │
│ │
│ FASE 4: DEVOPS & QA │
│ @devops-engineer + @qa-engineer │
│ └── Docker Compose + CI/CD + Testing E2E │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
🚀 Task Iniziale: Fase 1 - Architettura e Database
AGENTE: @spec-architect + @db-engineer
OBIETTIVO: Completare le specifiche tecniche e creare il database schema.
Azioni Richieste
1. @spec-architect - Analisi e Specifiche
-
Leggere
/home/google/Sources/LucaSacchiNet/mockupAWS/export/prd.md -
Analizzare il codice esistente in
/home/google/Sources/LucaSacchiNet/mockupAWS/src/ -
Aggiornare
/home/google/Sources/LucaSacchiNet/mockupAWS/export/architecture.mdcon:- Stack tecnologico dettagliato (conferma FastAPI + PostgreSQL + React)
- Struttura cartelle progetto finale
- Diagrammi flusso dati (Mermaid o ASCII)
- API specifications complete (OpenAPI specs)
- Piano di sicurezza (JWT, API keys)
-
Creare
/home/google/Sources/LucaSacchiNet/mockupAWS/export/kanban.mdcon:- Task breakdown per Fase 1 (Database + Backend API)
- Task breakdown per Fase 2 (Frontend)
- Stima complessità (XS/S/M/L)
- Dipendenze tra task
- Regola "little often": task < 2 ore
-
Inizializzare
/home/google/Sources/LucaSacchiNet/mockupAWS/export/progress.mdcon:- Feature corrente: "Fase 1 - Database e Backend API"
- Stato: "🔴 Pianificazione"
- Percentuale: 10%
2. @db-engineer - Schema Database
-
Progettare schema PostgreSQL completo:
-- Tabelle richieste: - scenarios (metadata scenario) - scenario_logs (log ricevuti con hash) - scenario_metrics (metriche aggregate) - aws_pricing (prezzi AWS per regione) - reports (report generati) -
Creare Alembic setup:
alembic init alembic- Configurare
alembic.ini - Creare
migrations/env.pycon async support
-
Creare migrazioni iniziali:
001_create_scenarios_table.py002_create_scenario_logs_table.py003_create_scenario_metrics_table.py004_create_aws_pricing_table.py005_create_reports_table.py006_seed_aws_pricing_data.py
-
Documentare in
docs/database_schema.md:- Schema ER completo
- Indici creati
- Constraints e foreign keys
Criteri di Accettazione Fase 1
architecture.mdcompleto con tutte le sezionikanban.mdcon task pronti per sviluppoprogress.mdinizializzato con stato attuale- Schema database progettato e documentato
- Migrazioni Alembic create e testate
- Tabelle create correttamente in PostgreSQL
📋 Requisiti Chiave (Dal PRD)
Priorità Alta (MVP v0.2.0)
-
Database & Persistenza
- PostgreSQL con tabelle scenarios, logs, metrics, pricing
- Alembic migrations
- Seed dati prezzi AWS reali
-
API Scenari
- CRUD completo: GET/POST/PUT/DELETE /api/v1/scenarios
- Gestione stati: draft → running → completed → archived
- Associazione log a scenario via X-Scenario-ID header
-
Calcolo Costi
- Formula SQS: blocks × price_per_million / 1000000
- Formula Lambda: invocations × price + gb_seconds × price
- Formula Bedrock: tokens × price_per_1k / 1000
- Prezzi per regione (us-east-1, eu-west-1)
-
Testing
- Test coverage > 80%
- Unit tests per services
- Integration tests per API
Priorità Media (v0.3.0)
-
Dashboard Web
- React + TypeScript + Tailwind
- Lista scenari con filtri
- Form creazione scenario
- Vista dettaglio con metriche
-
Report
- Export CSV
- Visualizzazione grafici
Priorità Bassa (v0.4.0)
- Report PDF
- Confronto scenari
- Autenticazione
🛡️ Vincoli e Best Practices
Sicurezza (Critico)
- SQL injection prevention (SQLAlchemy ORM)
- XSS prevention (React escaping)
- CSRF protection
- Rate limiting (slowapi)
- Hashing messaggi per privacy
- No PII in logs persistenti
Qualità
- Test coverage ≥ 80%
- TDD obbligatorio per backend
- Type hints obbligatori (Python + TypeScript)
- Conventional commits
- Commit atomici
Organizzazione
- Task "little often" (< 2 ore)
- Documentazione in
/export/ - Bug complessi in
/docs/bug_ledger.md - PR con code review
📁 Struttura Progetto Finale
/home/google/Sources/LucaSacchiNet/mockupAWS/
├── export/ # Output spec-driven
│ ├── prd.md # Product Requirements
│ ├── architecture.md # Architettura sistema
│ ├── kanban.md # Task breakdown
│ └── progress.md # Tracciamento progresso
├── docs/
│ ├── architecture.md # ADR (Architecture Decision Records)
│ ├── bug_ledger.md # Bug tracking
│ └── database_schema.md # Schema DB documentazione
├── prompt/
│ └── prompt-zero.md # Questo file
├── .opencode/
│ └── agents/ # Configurazioni agenti
│ ├── spec-architect.md
│ ├── backend-dev.md
│ ├── db-engineer.md
│ ├── frontend-dev.md
│ ├── devops-engineer.md
│ └── qa-engineer.md
├── backend/ # FastAPI application
│ ├── src/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── main.py # Entry point
│ │ ├── config.py # Configuration
│ │ ├── models/ # SQLAlchemy models
│ │ ├── schemas/ # Pydantic schemas
│ │ ├── api/ # API endpoints
│ │ ├── services/ # Business logic
│ │ └── core/ # Utils, auth, etc.
│ ├── tests/
│ │ ├── unit/
│ │ ├── integration/
│ │ └── conftest.py
│ ├── alembic/ # Database migrations
│ ├── Dockerfile
│ └── pyproject.toml
├── frontend/ # React application
│ ├── src/
│ │ ├── components/ # React components
│ │ ├── pages/ # Page components
│ │ ├── hooks/ # Custom hooks
│ │ ├── services/ # API clients
│ │ └── types/ # TypeScript types
│ ├── public/
│ ├── Dockerfile
│ └── package.json
├── docker-compose.yml # Full stack orchestration
├── nginx.conf # Reverse proxy config
└── README.md
✅ Checklist Pre-Sviluppo
- @spec-architect ha letto questo prompt e il PRD
- @db-engineer ha revisionato il PRD sezione database
- Team allineato sulle priorita (MVP v0.2.0)
- Architettura approvata
- Schema database pronto
🎬 Prossima Azione
@spec-architect: Inizia analizzando il PRD e il codice esistente, poi aggiorna architecture.md e kanban.md.
@db-engineer: Inizia progettando lo schema database e le migrazioni Alembic.
NON iniziare l'implementazione del codice di business logic finché architettura e schema DB non sono completati e revisionati.
📞 Note per il Team
- Domande sul PRD? Leggi prima
export/prd.mdcompletamente - Codice esistente? Esamina
/home/google/Sources/LucaSacchiNet/mockupAWS/src/prima di iniziare - Ambiguità? Chiedi prima di procedere
- Vincoli tecnici? Documentali in
architecture.md - Task troppo grandi? Spezza in task più piccoli seguendo "little often"
Data Creazione: 2026-04-07
Versione: 2.0
Stato: Pronto per kickoff - Fase 1: Architettura e Database
📝 Note sullo Stato Attuale
Il progetto ha già una base solida con:
- API FastAPI funzionante con metriche base
- Test suite completa (pytest)
- Documentazione PRD dettagliata
Il team deve ora:
- Completare l'architettura tecnica
- Implementare il database layer
- Evolvere l'API esistente per supportare scenari
- Costruire il frontend
- Containerizzare tutto
Il lavoro può procedere in parallelo dopo la fase di architettura:
- Backend e DB possono procedere insieme
- Frontend può iniziare con mock data
- DevOps può preparare l'infrastruttura