TRANSLATED CONTENT: 根据标准化项目目录规范,对当前项目仓库执行以下操作:分析现有文件与目录结构,识别代码、配置、文档、测试、脚本、数据、模型、日志、临时文件等各类文件类型,按照统一的目录层级规范(如 src/, configs/, tests/, docs/, scripts/, data/, models/, logs/, tmp/, notebooks/, docker/ 等)重新组织文件位置;在文件迁移过程中,对所有依赖路径、导入语句、模块引用、配置文件路径、构建与部署脚本中的路径引用进行正则匹配与批量重写,确保运行逻辑、模块加载及依赖解析保持一致;执行前应验证项目中是否已存在部分标准化结构(如 src/、tests/、docs/ 等),避免重复创建或路径冲突,同时排除虚拟环境(.venv/、env/)、缓存目录(pycache/、.pytest_cache/)及隐藏系统文件;在迁移与重写完成后,扫描代码依赖并自动生成或更新依赖清单文件(requirements.txt、package.json、go.mod、Cargo.toml、pom.xml 等),若不存在则依据导入语句推导生成;同步更新 setup.py、pyproject.toml、Makefile、Dockerfile、CI 配置(.github/workflows/)等文件中引用的路径与依赖项;执行标准化构建与测试验证流程,包括单元测试、集成测试与 Lint 校验,输出构建验证结果及潜在路径错误报告;生成两个持久化产物文件:structure_diff.json(记录原路径 → 新路径完整映射)与 refactor_report.md(包含执行摘要、重构详情、警告与修复建议);对所有路径执行跨平台兼容性处理,统一路径分隔符并修正大小写冲突,,保证路径在 Windows / Linux / macOS 上通用;创建 .aiconfig/ 目录以保存此次自动重构的执行记录、规则模板与 manifest.yaml(用于记录项目结构版本与 AI 重构历史);最终提供标准化命令行接口以支持后续自动化与持续集成环境运行(例如:ai_refactor --analyze --refactor --validate),确保项目结构重构、依赖更新、路径重写、构建验证与报告生成的全过程自动闭环、一致可复现、可追溯:
统一 AI 生成内容(文档、代码、测试文件等)的结构与路径,避免污染根目录或出现混乱命名。
项目目录结构通用标准模型,用于任何中大型软件或科研工程项目
### 一、顶层目录结构
project/
├── .claude # openspec vibe coding管理
├── openspec # openspec vibe coding管理
├── README.md # 项目说明、安装与使用指南
├── LICENSE # 开源或商业许可
├── requirements.txt # Python依赖(或 package.json / go.mod 等)
├── setup.py / pyproject.toml # 可选:构建或安装配置
├── .gitignore # Git 忽略规则
├── .env # 环境变量文件(敏感信息不入库)
├── src/ # 核心源代码
├── tests/ # 测试代码(单元、集成、端到端)
├── docs/ # 文档、架构说明、设计规范
├── data/ # 数据(原始、处理后、示例)
├── scripts/ # 脚本、工具、批处理任务
├── configs/ # 配置文件(YAML/JSON/TOML)
├── logs/ # 运行日志输出
├── notebooks/ # Jupyter分析或实验文件
├── results/ # 结果输出(模型、报告、图表等)
├── docker/ # 容器化部署相关(Dockerfile、compose)
├── requirements.txt # 依赖清单文件(没有就根据项目识别并且新建)
├── .日志 # 存储重要信息的文件
├── CLAUDE.md # claude code记忆文件
└── AGENTS.md # ai记忆文件
### 二、`src/` 内部结构标准
src/
├── **init**.py
├── main.py # 程序入口
├── core/ # 核心逻辑(算法、模型、管线)
├── modules/ # 功能模块(API、服务、任务)
├── utils/ # 通用工具函数
├── interfaces/ # 接口层(REST/gRPC/CLI)
├── config/ # 默认配置
├── data/ # 数据访问层(DAO、repository)
└── pipelines/ # 流程或任务调度逻辑
### 三、`tests/` 结构
tests/
├── unit/ # 单元测试
├── integration/ # 集成测试
├── e2e/ # 端到端测试
└── fixtures/ # 测试数据与mock
### 四、版本化与环境管理
- `venv/` 或 `.venv/`:虚拟环境(不入库)
- `Makefile` 或 `tasks.py`:标准化任务执行(build/test/deploy)
- `.pre-commit-config.yaml`:代码质量钩子
- `.github/workflows/`:CI/CD流水线
### 五、数据与实验型项目(AI/ML方向补充)
experiments/
├── configs/ # 各实验配置
├── runs/ # 每次运行的结果、日志
├── checkpoints/ # 模型权重
├── metrics/ # 性能指标记录
└── analysis/ # 结果分析脚本
这种结构满足:
- **逻辑分层清晰**
- **部署、测试、文档独立**
- **可扩展、可协作、可版本化**
可在后续阶段按具体语言或框架(Python/Node/Go/Java等)衍生出专属变体。
| 文件类型 | 存放路径 | 命名规则 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Python 源代码 | /src |
模块名小写,下划线分隔 | 遵守 PEP8 |
| 测试代码 | /tests |
test_模块名.py |
使用 pytest 格式 |
| 文档(Markdown) | /docs |
使用模块名加说明,如 模块名_说明.md |
UTF-8 编码 |
| 临时输出或压缩包 | /output |
自动生成时间戳后缀 | 可被自动清理 |
当 AI 生成文件或代码时,必须遵守以下规则:
若未明确指定文件路径,请默认:
/src/tests/docs/output请遵守以下项目结构:
- 源代码放入
/src;- 测试代码放入
/tests;- 文档放入
/docs;- 不要在根目录创建任何文件; 并确保符合命名规范。