17 KiB
Журнал работы с ИИ
12 ноября 2026 — осмотр проекта
Запрос пользователя. Подготовить по этапам ETL-пайплайн для очистки CSV и агрегации выручки по дням и категориям в SQLite. Сохранять исходный CSV, учитывать причины отбраковки, проверить идемпотентность, подготовить три аналитических запроса с результатами, README и готовую базу. Вести журнал по фактически выполненной работе. Проверки писать на pytest. Оставить main.py в корне для объединения этапов, функции разместить в src/, пути вычислять от корня проекта.
Проверки. Осмотр корня проекта через PowerShell показал .git/ и .gitignore. Прочитан .gitignore, проверено состояние Git. Исходный CSV, код и тесты отсутствовали. Файл AGENTS.md в корне проекта и родительских каталогах не обнаружен. Дополнительная команда rg --files завершилась ошибкой канала запуска. Список содержимого корня получен через Get-ChildItem -Force.
Решение. Первый этап реализации пользователь пока не указал. Работа ограничена осмотром и созданием журнала. Схема CSV и правила расчёта выручки пока не определены. Тесты не запускались.
12 ноября 2026 — план реализации
Запрос пользователя. Изучить проект и подготовить краткий план без кода пайплайна. Зафиксировать заданную модель заказа, денежные ограничения, порядок обработки дублей, нумерацию записей CSV, интерфейсы модулей, полную транзакционную перезагрузку, критерии готовности и неоднозначности.
Принятые решения. В плане реализации описаны пять полей заказа, точный разбор цены через Decimal, хранение денег в копейках и проверка диапазона INTEGER. Точные дубли определяются по исходным полям до валидации. Конфликты ID проверяются по всей группе валидных заказов до выбора представителя. Для отчёта у каждой отброшенной записи одна причина и логический номер после заголовка, начиная с единицы.
Разделение работы. Чтение, очистка и загрузка распределены между тремя модулями в src/. Дневные агрегаты строятся в SQLite при полной перезагрузке двух таблиц в одной транзакции. В плане отдельно отмечены предлагаемые параметры CSV и определения аналитических запросов.
Фактические проверки и изменения. Повторный осмотр через rg и Git показал только .gitignore и ранее созданный журнал. Прочитан журнал, проверено отсутствие AGENTS.md в каталогах проекта и документации и по пути к корню диска. Добавлен план и обновлён журнал. Код пайплайна не создавался, pytest не запускался.
12 ноября 2026 — генератор синтетических заказов
Запрос пользователя. Создать воспроизводимый CSV на 1500 записей с seed=42, заданными дублями и ошибками. Запустить генератор и тесты количества записей и воспроизводимости на временных файлах.
Решения. В src/generate_data.py используется локальный Random(42). Корректные даты выбираются из диапазона 01.01.2024–31.03.2024 включительно. Цены формируются из целых копеек, категории выбираются из фиксированного списка. Для трёх заказов добавляется по одной копии — точной, с другой записью той же даты и с изменённым количеством. Для остальных заданных случаев изменено по одному полю в отдельных заказах. Записи перемешиваются тем же генератором. CSV синтетический, без персональных данных. Кодировка UTF-8 и перевод строки LF заданы явно.
Окружение. В доступном Python 3.14.4 отсутствовал pytest. Создана локальная .venv. Первая попытка установки не нашла дистрибутив, затем из PyPI установлен pytest 9.2.0.
Проверки. Команда python -m src.generate_data выполнена дважды. SHA-256 файла data/raw_orders.csv после обоих запусков совпал — c4b9ffd2eb24c6c79b6a3e2436f3bd348ba86696a1aeb9b7e3083af65c799c67. Чтение через csv.DictReader подтвердило пять заданных колонок, 1500 записей, один точный дубль и по одному пустому значению в каждом поле. ID 1, 2 и 3 встретились по два раза. Запуск .\.venv\Scripts\python.exe -m pytest -q завершился результатом 2 passed in 0.08s. Оба теста используют tmp_path.
12 ноября 2026 — чтение и очистка
Запрос пользователя. Реализовать extract.py и transform.py, сохранить номер и исходные значения отклонённой записи, вернуть все обнаруженные ошибки полей, проверить дубли, конфликты, точность расчётов и сохранность CSV.
Решения и изменения. csv.reader в строгом режиме читает UTF-8 с поддержкой BOM и нумерует логические записи после заголовка. Нечитаемый файл, ошибка разбора CSV или неверный заголовок прерывают обработку. Для читаемой записи неверной ширины сохраняются все исходные поля. Точный дубль получает только причину повтора. Для остальных структурно корректных записей собираются ошибки независимых полей. Выручка проверяется при пригодных для расчёта цене и количестве. Среди валидных заказов сначала определяется наличие конфликта во всей группе ID. Номер источника сохраняется и у принятого заказа, но исключён из сравнения нормализованных значений. План обновлён согласно уточнению о нескольких причинах.
Фактические проверки. Полный запуск pytest дал 32 passed. На синтетическом raw_orders.csv обработаны 1500 записей, приняты 1482, отброшены 18. Из них 14 имели ошибки значений, одна оказалась точным дублем, одна — нормализованным, две отклонены из-за конфликта ID. Проверено, что номера от 1 до 1500 встречаются в совокупном результате ровно по одному разу. Байты CSV до и после обработки совпали, SHA-256 — c4b9ffd2eb24c6c79b6a3e2436f3bd348ba86696a1aeb9b7e3083af65c799c67.
12 ноября 2026 — дополнительные проверки генерации, чтения и очистки
Запрос пользователя. Проверить запланированные примеры в CSV, обработку ошибок файла, нумерацию, деньги и приоритет причин отбраковки. Устранить повтор схемы CSV и уточнить план экспорта и аналитики.
Изменения. Генератор использует FIELDS из extract.py. Добавлено шесть тестов. Они проверяют содержимое созданного во временной папке CSV, неверную кодировку, отказ при открытии файла (подмена PermissionError), многострочное поле с CRLF и нумерацию после него, смешанную группу дублей и конфликтов с проверкой порядка обоих списков, расчёт большой суммы с точностью до копейки. Новые проверки прошли на существующей логике очистки.
План. Уточнены состав clean_orders.csv и учёт нескольких причин у одной отброшенной записи. Для будущих отчётов принят календарь между крайними датами принятых заказов. Для аномалий каждой категории учитываются нулевые дни, используется стандартное отклонение генеральной совокупности и строгий двусторонний порог 2σ. При периоде короче семи дней или нулевой дисперсии результат пуст.
Проверки. Через существующую .venv выполнен полный pytest до изменений (32 passed) и после (38 passed). На исходном CSV принято 1482 заказа, отклонено 18. SHA-256 перед работой и после проверок совпал — c4b9ffd2eb24c6c79b6a3e2436f3bd348ba86696a1aeb9b7e3083af65c799c67. Повторно сгенерированный во временной папке CSV побайтово совпал с исходным.
12 ноября 2026 — уточнение аналитики и пути экспорта
По запросу пользователя в плане закреплён путь outputs/clean_orders.csv относительно корня проекта. Динамику показываем по общей дневной выручке всех категорий, одной строкой на дату. Аномалии ищем отдельно по дневной выручке каждой категории, используя её собственные среднее и стандартное отклонение.
12 ноября 2026 — статистика и экспорт результатов
Запрос пользователя. Создать quality.py, выгрузить два CSV в UTF-8 с BOM и отчёт JSON, проверить баланс, повторный запуск и пустой снимок. Предусмотреть сохранение после успешной загрузки БД.
Решения. Модуль принимает результаты очистки и отдельное число исходных записей. Проверяет сумму статусов и покрытие всех исходных номеров без повторов. Итоговая причина — первая из обнаруженных в порядке проверок. Отдельные счётчики проблем включают все обнаруженные причины и могут пересекаться. В CSV отбраковки заголовок источника, исходные значения и причины представлены JSON-массивами. Так сохраняются порядок колонок, пустые и лишние поля. Состав чистого CSV уточнён в плане до шести запрошенных колонок. При сборке пайплайна save_outputs будет вызываться после успешного завершения транзакции БД.
Фактические проверки. Через существующую .venv выполнен полный pytest — 40 passed. Временный пример проверил несколько причин у одной записи, порядок, кодировку, обратное чтение значений, побайтовое совпадение при повторном экспорте и замену снимка пустым с долей null. Проверено отклонение несогласованных количеств и повторяющихся номеров. Для текущего этапа три файла созданы прямым вызовом экспорта после очистки. Чтение результатов из outputs подтвердило 1482 принятых и 18 отброшенных из 1500, доля 0,988. Суммы обоих счётчиков на этом наборе равны 18. SHA-256 исходного CSV до и после совпал.
12 ноября 2026 — транзакционная загрузка и запуск пайплайна
Запрос пользователя. Реализовать схему SQLite, полную загрузку заказов и дневных агрегатов и команду python main.py. Проверить повторяемость данных, согласованность CSV, обработку пустого снимка и сохранность предыдущих данных при сбое.
Решения. В sql/schema.sql заданы первичные ключи и ограничения значений. src/database.py открывает одну транзакцию до создания и очистки таблиц, вставляет заказы с параметрами, строит daily_category_revenue одним группирующим запросом и фиксирует обе таблицы вместе. main.py проверяет статистику до записи базы. После фиксации он передаёт готовый отчёт в save_reports. Если экспорт завершается ошибкой, CLI указывает, что база уже обновлена, и сохраняет исходную диагностику. Ранее использовавшийся интерфейс save_outputs сохранён.
Фактические проверки. В существующей .venv прошли все 45 тестов. Пять новых интеграционных тестов запускали копию проекта во временном каталоге из другой рабочей папки. Переполнение суммы группы откатило изменения обеих таблиц. Испорченный CSV сохранил прежний снимок. Набор без принятых заказов очистил обе таблицы. Сбой экспорта после фиксации базы завершил CLI с ненулевым кодом и сообщением об обновлённой БД.
На рабочем синтетическом CSV команда python main.py создала outputs/orders.db. Вход — 1500 записей, приняты 1482, отброшены 18. Получено 438 групп по дате и категории. Суммарная выручка в обеих таблицах составила 1 687 705 899 копеек. Содержимое обеих таблиц сравнили до и после повторного запуска, заказы сверили по всем шести полям с clean_orders.csv. SHA-256 исходного CSV совпал с исходным замером. Аналитические запросы остаются следующим этапом.