Customer Order Analytics Pipeline

Regras Nao Negociaveis

• Manter ingestao com schema explicito.
• Executar data quality antes de agregacoes e estatisticas.
• Filtrar pedidos validos antes das analises.
• Evitar UDF; preferir funcoes nativas do Spark.
• Evitar efeitos colaterais fora de main.py.
• Preservar contratos publicos; sinalizar quebras antes de aplicar.

Playbook por Intencao

implement-feature

1. Mapear arquivos impactados e contratos atuais.
2. Definir cenarios de teste (feliz, erro, borda).
3. Escrever/atualizar testes primeiro quando aplicavel.
4. Implementar a menor mudanca possivel.
5. Validar com comandos do projeto.

fix-bug

1. Reproduzir falha com teste ou comando objetivo.
2. Isolar causa raiz no modulo responsavel.
3. Corrigir sem expandir escopo.
4. Provar correcao com teste de regressao.

improve-tests

1. Ler cobertura atual no terminal e em reports/coverage.xml.
2. Priorizar modulos criticos com menor cobertura.
3. Adicionar testes de comportamento, nao de detalhe interno.
4. Confirmar limiar minimo e estabilidade da suite.

review-code

1. Listar achados por severidade.
2. Priorizar bug, risco de regressao e lacuna de teste.
3. Referenciar arquivo e linha em cada achado.
4. Resumir impacto somente apos os achados.

explain-system

1. Explicar fluxo do pipeline.py para os jobs.
2. Conectar cada modulo ao comportamento final.
3. Apontar riscos de impacto em mudancas futuras.

Exemplos de Prompts

Ler e reutilizar exemplos em:

• references/prompt-examples.md

Comandos e Checklist

Ler e aplicar:

• references/command-matrix.md
• references/validation-checklist.md

Resultado Esperado para Qualquer Agente

Ao concluir uma tarefa:

• Resumir o que foi alterado e por que.
• Listar arquivos alterados.
• Informar comandos executados e resultados.
• Declarar riscos remanescentes e proximos passos naturais.