# Agent System Instructions & Repository Guidelines

Этот репозиторий — учебный DWH-стенд (Airflow, Greenplum, Postgres) для начинающих Data инженеров. 

## 1. Главное правило генерации кода (Баланс)
Создаваемый код должен иметь учебную ценность: быть эталоном для "боевого" применения, но без избыточного усложнения (over-engineering).
- **Production-ready:** Учитывайте идемпотентность DAG'ов, транзакционность, отсутствие хардкода секретов.
- **KISS:** Не используйте сложные ООП-паттерны, метапрограммирование или избыточные абстракции, если задачу решает стандартный оператор (например, `PostgresOperator`).
- **Фокус на «Почему»:** При использовании специфичных паттернов DWH (например, `delete + insert` для инкремента в Greenplum вместо `merge`) — добавляйте краткий комментарий, объясняющий этот выбор студентам.

## 2. Карта проекта (Навигация для Агента)
- `airflow/dags/` — DAG-файлы (напр. `csv_to_greenplum.py`).
- `sql/` — DDL и SQL-скрипты. Разделены на слои: src/ (исходные системы), stg/ (стейджинг), ods/ (операционное хранилище), dds/ (детальное хранилище), dm/ (слой витрин).
  - *Правило ИИ:* DDL таблиц хранится строго рядом с объектом (напр. `sql/stg/bookings_ddl.sql`).
- `docs/internal/naming_conventions.md` — Единый источник истины для нейминга служебных и SCD-полей. *Правило ИИ: Всегда сверяться с этим файлом при генерации новых DDL/SQL.*
- `tests/` — pytest-тесты (smoke-тесты DAG'ов и юнит-тесты).
- `.env` — Настройки окружения (все секреты `GP_*`, `AIRFLOW_*` берем только отсюда).

## 3. Среда и Инструменты (Терминал)
Мы используем **uv** для управления зависимостями и **make** для автоматизации.
- *Запрещено* использовать `pip install --user`. Только `uv`.
- Если нужно запустить команду в терминале, используйте `uv run ...`
- Доступные Make-таргеты (агент может вызывать их для проверок):
  - `make fmt`, `make lint` — форматирование (`black`, `isort`) и линтинг кода.
  - `make test` — запуск `pytest`.
  - `make up` / `make stop` / `make down` — управление контейнерами docker-compose.
  - `make ddl-gp` — накат DDL на Greenplum.

## 4. Airflow + SQL Специфика
- В учебных DAG'ах основная логика выносится в SQL. По умолчанию используйте `PostgresOperator` + Airflow Connections (`sql='sql/stg/bookings_load.sql'`).
- Сложную работу с соединениями (например, `psycopg2` напрямую в Python) используйте только там, где реально много Python-логики и это служит учебной цели.

## 5. Стиль и Оформление
- **Язык:** Комментарии, docstrings, тексты ошибок — на **русском** языке. Ошибки должны быть дружелюбными и подсказывать студенту, что делать дальше.
- **Код:** Переменные, функции, SQL-идентификаторы (`snake_case`) — на английском.
- **Коммиты:** Придерживайтесь Conventional Commits (`feat:`, `fix:`, `docs:`, `refactor:`). Если меняется логика DAG'а, в описании PR (или коммита) указывайте, что именно изменилось.

### Структура и нейминг SQL (слои DWH)
- В каталоге `sql/` придерживаемся слоёв DWH:
  - `sql/src/` — скрипты, работающие с исходными системами (например, `bookings_generate_day_if_missing.sql`);
  - `sql/stg/` — скрипты для стейджинга (`bookings_ddl.sql`, `bookings_load.sql`, `bookings_dq.sql`);
  - в будущем можно добавить `sql/ods/`, `sql/dds/`, `sql/dm/` по мере роста стенда.
- Нейминг служебных полей и SCD-полей фиксирован в `docs/internal/naming_conventions.md` (единый источник для всех новых слоёв).
- Именование файлов: `{объект}_{роль}.sql`, где:
  - `объект` — логическое имя сущности (`bookings`, `orders`, и т.п.);
  - `роль` — `ddl` (создание/изменение объектов), `load` (загрузка/инкремент), `dq` (проверки качества данных) и т.п.
- Общие DDL-скрипты (например, `sql/ddl_gp.sql`) могут подключать файловые DDL через `\i`, но сами определения таблиц живут рядом с объектом (`sql/stg/bookings_ddl.sql` и т.п.).

### Airflow + SQL
- В учебных DAG’ах, где основная логика — в SQL, по умолчанию используем `PostgresOperator` + Airflow Connections:
  - DAG оркестрирует шаги и подключение к БД;
  - SQL-скрипты лежат в `sql/...` и подключаются по пути (`sql='sql/stg/bookings_load.sql'`).
- Сложную ручную работу с подключениями (`psycopg2`, ENV-фоллбеки) используем только там, где реально много Python-логики и это помогает учебной цели.

## Тестирование
- Тесты лежат в `tests/` (pytest). Запуск: `make test`.
- Есть юнит‑тесты для `helpers/greenplum.py` и smoke‑тесты DAG‑структуры (`tests/test_dags_smoke.py`).
- Smoke‑тесты DAG автоматически пропускаются, если Airflow не установлен в venv.
- Для ручного прогона стенда см. `TESTING.md` (пошаговый чек‑лист для студентов).
- Для программной проверки DAG (без браузера) — см. `docs/agent-dag-testing.md`: CLI, REST API, проверка параллельности, запросы в Greenplum.

## Pull Requests
- Conventional Commits: `feat:`, `fix:`, `docs:`, `chore:`, `refactor:`. Пример: `feat(dags): load orders to Greenplum`.
- Держите изменения минимальными и локальными. Не переименовывайте Make‑таргеты без обновления документации.
- В описании PR добавляйте скрин DAG‑графа или логи задач, если менялась логика.
- При изменении схемы/поведения — обновляйте `README.md` и `sql/ddl_gp.sql`.

## Безопасность и конфигурация
- Все настройки — через `.env`; креды в коде не хардкодим. Частые переменные: `GP_*`, `PG_*`, `AIRFLOW_*`, `CSV_*`.
- `make clean` удаляет тома — предупреждайте студентов, что данные пропадут.

## Для агента (особенности аудитории)
- Пишите простыми словами. Добавляйте короткие комментарии к нетривиальной логике.
- Избегайте больших рефакторингов и сложных паттернов — студенты только начинают.
- Ошибки и логи — дружелюбные и понятные (лучше с подсказкой «что сделать дальше»).
- Перед релевантными правками валидируйте локально: `make up`, затем откройте DAG в UI и/или прогоните `make test`.
