init-project

name	init-project
description	Генерирует CLAUDE.md для QA-проекта: сканирует репозиторий, анализирует tech stack, создаёт онбординг-документ. Используй для нового QA-проекта без CLAUDE.md или настройки AI-assisted workflow. Не используй если CLAUDE.md уже настроен — редактируй вручную.

/init-project — Генератор CLAUDE.md

Автоматическое создание CLAUDE.md (онбординг AI в проект) на основе анализа репозитория. Фокус: QA-проекты (API тесты, UI тесты, нагрузочное тестирование).

Перед началом

Прочитай .claude/qa_agent.md.

Когда использовать

• Новый QA-проект без CLAUDE.md
• Миграция существующего проекта на AI-assisted workflow
• Стандартизация CLAUDE.md по команде

Алгоритм выполнения

Verbosity Protocol

Structured Output Priority: Весь analysis идёт в артефакт (MD/HTML), не в чат.

Chat output (ограничения):

• Brief Summary: max 5 строк (что нашли, сколько, итог)
• Findings table: max 15 строк (топ по severity)
• Полный отчёт: 📊 Полный отчёт: {path} + открыть файл

Iterative steps: Не выводить прогресс по каждому файлу. Checkpoint только при:

• Phase transition (Фаза N → Фаза N+1)
• Blocker обнаружен
• Завершение (SKILL COMPLETE)

Tools first:

• Grep → table → report, без "Now I will grep..."
• Read → analyze → report, без "The file shows..."

Post-Check: Inline перед SKILL COMPLETE (5-7 строк checklist), не отдельный файл.

Шаг 1: Сканирование проекта

Найди и проанализируй:

1. Build файлы:
   - build.gradle.kts / build.gradle → Kotlin/Java + зависимости
   - pom.xml → Maven + зависимости
   - package.json → Node.js + зависимости
   - requirements.txt / pyproject.toml → Python + зависимости

2. Структуру тестов:
   - src/test/ → стандартная JVM структура
   - tests/ → Python/JS структура
   - __tests__/ → Jest структура

3. Конфигурации:
   - allure.properties → Allure reporting
   - pytest.ini → pytest конфиг
   - jest.config.js → Jest конфиг

4. CI/CD:
   - .github/workflows/ → GitHub Actions
   - .gitlab-ci.yml → GitLab CI
   - Jenkinsfile → Jenkins

Обработка ошибок Шага 1

Build-файлы не найдены → Спроси пользователя:

Не удалось определить tech stack автоматически. Уточни вручную:
- Язык/рантайм: (Kotlin / Java / Python / JS / Go / другой)
- HTTP-клиент для тестов:
- Фреймворк тестирования:
- Reporting:

Структура тестов нестандартная (нет src/test/, tests/) → Попроси указать корневую папку тестов.

CI/CD-конфиги отсутствуют → Пропусти секцию CI в CLAUDE.md, отметь как TODO.

Шаг 1.5: Определение типа проекта

На основе Шага 1 определи тип:

Признак	Тип	Включить в CLAUDE.md
src/test/ существует	QA-проект	QA Skills (если .claude/skills/ есть)
Нет src/test/, есть Helm/Terraform/k8s	Infra-проект	Architecture, Key Values
Оба признака	Смешанный	Все секции

QA Skills секция: включать только если в целевом проекте существует .claude/skills/. Если .claude/skills/ отсутствует — секцию не добавлять.

Architecture секция: включать если проект — infra/backend (нет src/test/). Описать key design decisions из кода: компоненты, зависимости между ними, нетривиальные конфигурации.

CI/CD Flow: включать если найдены CI-конфиги (.github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile). Формат — диаграмма кодовым блоком.

Шаг 2: Определение Tech Stack

На основе зависимостей определи:

Категория	Что искать	BANNED альтернативы
HTTP Client	ktor-client, requests, axios	retrofit, okhttp, urllib
Serialization	jackson, pydantic, zod	gson, moshi
Assertions	kotest, pytest, jest	junit assertEquals, unittest
Test Framework	junit5, pytest, jest	testng, nose
Reporting	allure	—

Шаг 3: Генерация CLAUDE.md

Прочитай и используй шаблон из references/claude-md-template.md.

Заполни все placeholder'ы [xxx] данными из Шагов 1-2. Выбери нужный Tech Stack по языку проекта (секция "Tech Stack по языкам" в шаблоне).

Key Values: если в проекте есть конфигурационные файлы с нетривиальными дефолтами (values.yaml, .env.example, application.yml) — добавь секцию ## Key Values с объяснением критичных настроек (не очевидных из названия).

Architecture (для infra/backend-проектов): опиши key design decisions — компоненты, схему взаимодействия, нетривиальные детали реализации. Используй prose-формат.

Шаг 4: Валидация

Перед сохранением проверь:

• Tech Stack соответствует реальным зависимостям
• Commands работают (проверь наличие gradlew/npm/pytest)
• Structure отражает реальные папки
• Нет placeholder'ов вида [xxx] или TODO в финальном файле
• Нет HTML-комментариев <!-- --> из шаблона в финальном файле
• Заголовок # = имя проекта (не "CLAUDE.md")
• QA Skills присутствует только если .claude/skills/ существует
• CI/CD Flow присутствует если найдены CI-конфиги
• Architecture присутствует для infra/backend-проектов

Вывод

Сохрани результат в CLAUDE.md в корне проекта.

Пример диалога

User: /init-project

AI: Сканирую проект...

Найдено:
- build.gradle.kts → Kotlin 1.9
- Зависимости: ktor-client, jackson, kotest, allure
- Структура: src/test/kotlin/
- CI: .github/workflows/test.yml

Генерирую CLAUDE.md...

[Показывает сгенерированный файл]

Сохранить в ./CLAUDE.md? (y/n)

Связанные файлы

• Шаблон: .claude/skills/init-project/references/claude-md-template.md
• Полный гайд: docs/ai-files-handbook.md
• Примеры: существующий CLAUDE.md в проекте (если есть)