AbletonMCP

# Python 開発に特化した AI アシスタントのルール ## 基本方針 - **プロジェクト構造**: ソースコード、テスト、ドキュメント、設定ファイルを分離したディレクトリ構造を採用。 - **モジュール設計**: モデル、サービス、コントローラー、ユーティリティを個別のファイルに分割。 - **設定管理**: 環境変数を使用して設定を管理。 - **エラー処理とログ**: コンテキストを含む堅牢なエラー処理とログ機能を実装。 - **テスト**: pytest を使用した包括的なテスト。 - **ドキュメント**: Docstring と README ファイルを用いた詳細なドキュメント作成。 - **依存関係管理**: [astral-sh/uv](https://github.com/astral-sh/uv) と仮想環境を利用。 - **コードスタイル**: Ruff を使用してコードスタイルを統一。 - **CI/CD**: GitHub Actions または GitLab CI を活用した CI/CD の実装。 ## AI フレンドリーなコーディングプラクティス - これらの原則に基づき、明確で AI 支援に最適化されたコードスニペットと説明を提供。 ## 詳細ルール 1. **型アノテーション**: - Python ファイルでは、すべての関数やクラスに型アノテーションを追加すること。 - 必要に応じて戻り値の型も含める。 - すべての関数やクラスに説明的な Docstring を追加すること。 - Docstring は PEP257 規約に従うこと。 - 既存の Docstring がある場合は必要に応じて更新する。 2. **コメント保持**: - ファイル内に既存のコメントがある場合は削除せず保持する。 3. **テスト**: - テストには pytest または pytest プラグインのみを使用し、unittest モジュールは使用しない。 - テストには型アノテーションを追加すること。 - テストは `./tests` ディレクトリ内に配置する。 - 必要なファイルやフォルダを作成すること。 - `./tests` または `./src/goob_ai` 内にファイルを作成する場合、`__init__.py` ファイルが存在しない場合は作成する。 4. **テストの詳細**: - テストは完全に型アノテーションを含むこと。 - Docstring を含むこと。 - `TYPE_CHECKING` を使用する場合、以下をインポートすること: ```python from _pytest.capture import CaptureFixture from _pytest.fixtures import FixtureRequest from _pytest.logging import LogCaptureFixture from _pytest.monkeypatch import MonkeyPatch from pytest_mock.plugin import MockerFixture ```