Um modelo enxuto de projeto Python pensado para desenvolvimento assistido por IA — seja com agentes, copilotos ou ferramentas como o Antigravity/Gemini.
Este repositório fornece uma estrutura mínima, porém sólida, para iniciar projetos Python com boas práticas desde o primeiro commit. Ele é especialmente adequado para fluxos de trabalho em que uma IA participa ativamente do desenvolvimento, pois já vem configurado com:
- Tipagem estática — uso de type hints em todo o código para facilitar a compreensão e análise automática.
- Testes automatizados — diretório
tests/pronto para uso compytest. - Documentação — pasta
docs/destinada a arquivos.mdque descrevem funcionalidades e decisões de projeto. - Regras para agentes — arquivo
AGENTS.mdcom diretrizes que orientam o comportamento de IAs ao contribuir com o projeto. - Ambiente virtual — dependências isoladas via
venv, evitando conflitos entre projetos.
.
├── AGENTS.md # Regras e diretrizes para agentes de IA
├── README.md # Este arquivo
├── pyproject.toml # Configuração do projeto (metadados, ferramentas)
├── requirements.txt # Dependências do projeto
├── docs/ # Documentação de funcionalidades
├── skills/ # Skills/utilitários reutilizáveis
├── src/ # Código-fonte principal
└── tests/ # Testes automatizados
git clone <url-deste-repositorio> meu-projeto
cd meu-projetopython -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# Linux/macOS
source .venv/bin/activatepip install -r requirements.txtpytest tests/- Todo código novo deve incluir type hints.
- Novas funcionalidades devem ter testes e documentação em
docs/. - Siga as diretrizes do arquivo
AGENTS.mdao trabalhar com agentes de IA.