spec-implementer

name	spec-implementer
description	Шаг ② workflow: Реализация этапов ТЗ. Triggers: "реализуй ТЗ", "implement spec", "продолжи работу". Загружает spec, собирает информацию через субагентов-трассировщиков, реализует текущий этап (≤250 строк), запускает pytest, коммит. Использует commit-helper для коммитов.
type	workflow
step	2

Spec Implementer Skill

Шаг ② workflow — реализация этапов ТЗ с учётом архитектуры проекта.

Workflow Contract

entry:
  branch: NOT main | master
  artifacts:
    - .ai/specs/{branch-name}.md  # должен существовать
  condition: есть этапы со статусом ⬜ или 🔄

exit:
  condition: все этапы ✅
  tests: pytest passed

next_skill: test-writer  # ОБЯЗАТЕЛЬНО

uses:
  - commit-helper  # для каждого коммита этапа

Предварительные требования (ENTRY проверка)

• Текущая ветка — НЕ main/master
• Существует файл .ai/specs/{branch-name}.md
• Есть незавершённые этапы (⬜ или 🔄)

Алгоритм работы

Фаза 1: Инициализация

1. Проверить ветку: git branch --show-current

   • Если main/master → STOP, предложить переключиться

2. Найти spec: .ai/specs/{branch-name}.md

   • feature/user-auth → .ai/specs/feature-user-auth.md

3. Загрузить контекст:

   • .ai/ARCHITECTURE.md — структура, Signal-Slot
   • .ai/UI_ARCHITECTURE.md — виджеты, компоненты

4. Определить текущий этап: первый с ⬜ или 🔄

   • Если все ✅ → STOP, предложить merge

---

Фаза 2: Сбор информации

Цель: собрать всю необходимую информацию перед реализацией через субагентов-трассировщиков, чтобы не делать предположений о коде. Детальные промпты и примеры — в tracing-guide.md.

Стадия 1 (обязательная): Параллельная трассировка

Запустить два субагента параллельно (тип Explore):

• Code Mapper — читает все файлы этапа: классы, методы, pyqtSignal, @pyqtSlot, импорты, места использования в кодовой базе.
• Data Flow Tracer — трассирует request/response сигналы через base_signals.py, раскрывает структуры dict (все ключи и типы), находит аналогичный компонент-образец.

Проверка достаточности

Трассировка достаточна если выполнены все пять критериев:

#	Критерий
1	Все целевые файлы прочитаны (содержимое, не только пути)
2	Все pyqtSignal / connect() затронутых компонентов идентифицированы
3	Структуры данных request/response полностью известны (все dict-ключи и типы)
4	Найден хотя бы один аналогичный компонент-образец в кодовой базе
5	Архитектурный слой и паттерн (Core / GUI / Signal Bus) однозначно подтверждены

Если хотя бы один критерий не выполнен → запустить Стадию 2.

Стадия 2 (условная): Углублённая трассировка

Запустить точечные субагенты только для закрытия незакрытых критериев:

• Pattern Verifier — ищет 2-3 аналога в кодовой базе, выявляет общий паттерн (если нет образца или неясен архитектурный слой)
• Signal Graph Builder — строит полный граф signal → slot для затронутых компонентов (если сигналы неполные)

Промпты субагентов и формат отчётов — в tracing-guide.md.

---

Фаза 3: Реализация

1. Обновить статус: ⬜ → 🔄
2. Выполнить задачи согласно собранной информации и архитектуре (см. architecture-patterns.md)
3. Соблюдать лимит: ≤250 строк на этап

Фаза 4: Верификация

1. Запустить тесты: uv run pytest
2. Проверить размер: git diff --stat

Фаза 5: Коммит

1. Conventional commit: feat|fix|refactor|test|docs(scope): description
2. Обновить spec: 🔄 → ✅, отметить задачи [x]
3. Добавить запись в историю изменений

Статусы этапов

Статус	Значение	Действие
⬜	Не начат	Выполнять
🔄	В работе	Продолжить
✅	Завершён	Пропустить

Рекомендации следующего шага

Ситуация	Рекомендация
Есть ещё этапы	/clear → "реализуй ТЗ"
Все этапы ✅	skill "test-writer" → skill "gui-testing" → "merge-helper"

Ссылки

References:

• architecture-patterns.md — слои, файлы, Signal-Slot паттерны
• tracing-guide.md — промпты субагентов, критерии достаточности, формат отчётов
• output-templates.md — шаблоны вывода

Связанные skills:

• spec-creation — создание ТЗ
• merge-helper — merge после завершения

Архитектура:

• .ai/ARCHITECTURE.md
• .ai/UI_ARCHITECTURE.md