AI-кодинг на open-space?

[cryals]

Что это

Нужно довести до нормального production-состояния систему инструкций для ИИ в репозитории open-space, чтобы агенты и ревью-боты писали код ближе к нашим правилам SS14-форка, а не тащили легаси, кривой prediction и случайные апстрим-диффы.

Цель:

• улучшить качество AI-кода;
• уменьшить количество тупых замечаний на ревью;
• сделать один канонический источник правил;
• научить CodeRabbit и других агентов смотреть на репо одинаково.

Что уже готово

Канон и структура

• Канон инструкций вынесен в .agents/rules/ и .agents/skills/
• Root AGENTS.md сделан главным роутером по skills и rules
• Добавлены subtree AGENTS.md для Content.Shared, Content.Server, Content.Client, Resources, Content.Tests, Content.IntegrationTests
• Сделаны мосты для:
  • Codex
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Claude
  • Gemini

База

• Какой код куда писать
• Кратко про ECS
• Запрет/эскалация правок движка
• Схема работы prediction
• Обязательность максимальной поддержки prediction
• Обязательность локализации
• Клиент / сервер / shared
• Networking, NetEntity, Dirty, networked components
• Дебаг, VV, логи, breakpoints
• Полезные API-паттерны EntitySystem / PrototypeManager / Audio / Popup

Кодстайл

• Нейминг методов подписки
• Нейминг зависимостей
• Использование Entity<T>
• Схема On -> Try -> Can -> Do
• Использование [DataField] и ProtoId<T> / [Prototype] без легаси-стиля
• Нейминг локализации
• Общие C#-правила для SS14

Метод работы с кодом оффов / форка

• Правила narrow diff
• Типы правок в upstream-коде
• Максимальное вынесение fork-only логики из апстримных файлов
• Сохранение подобия путей
• Границы engine/content/fork code

Примеры

• Простая Component + System
• Простой прототип предмета / структуры
• Реагент в YAML
• GenericVisualizer
• Локализация прототипа / marking
• Простой пример локализации строки
• Примеры тестовых anchors

Доменные skills

• Отдельные skills под конкретные подсистемы:
  • audio
  • atmos
  • transform / physics
  • pvs
  • xaml / eui / bui в более узком разбиении
  • sprite / overlays / shaders
  • databases / migrations
  • npc / AI systems
• ss14-ui-bui сужен до BUI-specific guidance
• Добавлены отдельные ss14-ui-xaml и ss14-ui-eui
• Root AGENTS.md обновлен для роутинга новых доменных skills
• .agents/rules/ss14-skill-preflight-and-refresh.md обновлен для роутинга новых доменных skills
• Subtree AGENTS.md для Content.Client, Content.Server, Content.Shared, Resources обновлены под новые доменные skills

Дополнительно

• Документация из локального docs/ вынесена в skills
• docs/ больше не является источником правды
• Добавлены onboarding-skills:
  • ss14-prototype-basics
  • ss14-ecs-basics
  • ss14-client-server-shared
  • ss14-debugging-workflow
  • ss14-common-api-patterns
  • ss14-porting-and-licensing
  • ss14-ai-workflow
• Настроен .coderabbit.yaml под этот монорепо
• PR template чуть усилен под linked issues

Что еще не готово

CodeRabbit hardening

• Добавить кастомные ast-grep правила под SS14-антипаттерны
• Подкрутить path instructions после нескольких живых PR
• Проверить шумность assertive профиля на реальных изменениях
• При необходимости завести org/repo-level labeling instructions под наши label’ы

Эксплуатация

• Прогнать forward-test на серии типовых задач:
  • маленькая gameplay-фича
  • shared predicted interaction
  • Resources-only PR
  • UI/BUI PR
  • test-only PR
• Прогнать на нескольких реальных PR и собрать, где агенты/CodeRabbit все еще тупят
• Подчистить или переписать слабые/шумные инструкции после обкатки

Поддержка

• Продумать, нужен ли генератор/скрипт синхронизации bridge-файлов из .agents
• Определить процесс обновления skills при изменении наших внутренних правил кодинга
• Назначить это как поддерживаемый слой репозитория, а не разовую акцию

Где лежит канон

Источник правды:

• .agents/rules/
• .agents/skills/

Адаптеры поверх канона:

• AGENTS.md
• .cursor/rules/
• .github/copilot-instructions.md
• .github/instructions/
• CLAUDE.md
• .claude/rules/
• GEMINI.md
• .coderabbit.yaml

Зачем это вообще нужно

Без этого ИИ в сложной SS14-кодовой базе стабильно:

• пишет легаси вместо наших паттернов;
• забывает про prediction;
• забывает про локализацию;
• лезет не в те сборки (Shared/Server/Client);
• делает лишние диффы в апстримных файлах;
• тащит шум в ревью.

Нормальный instruction-layer должен сделать так, чтобы AI-контрибьюторы приносили код, который не придется по 300 раз чинить на ревью.

Критерий закрытия issue

• Канон .agents стабилен и покрывает основные сценарии open-space
• CodeRabbit дает полезные, а не шумные замечания на реальных PR
• Для основных зон репо есть path-specific guidance
• Закрыты самые частые SS14-антипаттерны через skills/rules и/или ast-grep
• После нескольких реальных PR не остается очевидных дыр в instruction-layer

[cryals]

нужно добавить про
// open-space edit start
...code here...
// open-space edit end

в файлах вне _OpenSpace

[cryals]

Помните - ии это инструмент.

[cryals]

@ReWAFFlution доделает, отвечаю