/init-proj 命令用于初始化一个新项目，包括创建 AGENTS.md 文件和配置 虚拟环境：

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description: 初始化项目，创建 AGENTS.md 并配置虚拟环境
argument-hint: ""
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# 任务: 初始化项目

请按照以下步骤初始化项目：

**第一步: 收集项目信息**

在执行任何操作之前，必须先向用户询问以下信息：

1. 请用户提供关于此项目的简单介绍（用途、主要功能等）
2. 询问用户希望使用哪种工具管理 Python 环境：
   - `uv`：现代化的 Python 包管理工具
   - `conda`：传统的环境管理工具
3. 询问用户需要的 Python 版本（默认为 3.12）

同时，获取当前所在文件夹的名称作为默认的环境名称，告知用户并询问是否需要修改。

等待用户回复并确认后，再继续执行后续步骤。

**第二步: 创建 AGENTS.md 文件**

根据用户提供的项目介绍，对其进行整理和优化（用户提供的介绍可能比较口语化或不完整，需要重新组织语言使其更加规范和清晰），然后在项目根目录创建 `AGENTS.md` 文件，内容如下：

```markdown
# 项目开发规范

## 项目介绍

<用户提供的项目介绍的优化版本>

## 基本原则
- 项目开发中始终使用中文与用户交流

---

## 文档规范

### Markdown 规范
- 使用 `-` 而不是 `*` 创建无序列表
- 尽量避免使用粗体 `**` 格式
- 代码块必须指定语言（如 ```python, ```bash）

### 文档职责分工
- `AGENTS.md`（本文档） - 面向开发者（编程智能体），定义项目开发规范
- `README.md` - 面向使用者，提供项目介绍、安装步骤和使用指南
- 目录级`README.md` - 只记录当前目录文件夹或文件的作用

### README.md 层级管理
- 每个 `README.md` 只描述当前目录的内容和直接子目录的简要概述，不详细描述下级目录的具体内容
- 当子目录已有自己的 `README.md` 时，父目录的 `README.md` 仅需简要说明该子目录的用途
- 避免文档内容重复和越级管理，保持职责清晰

### 文档编写原则
- 保持简洁：文档应直接、简洁，只包含必要信息，不需要添加"常见问题"、"故障排查"、"FAQ"等无关紧要的章节
- 避免重复：子文件夹的 README.md 中的内容，不需要在母文件夹的 README.md 中重复书写
- 严禁创建额外的说明文档：在完成代码任务后，禁止创建额外文档，例如 QUICKSTART.md, USAGE.md, GUIDE.md, TUTORIAL.md, .lessons_learned.md, MIGRATION_*.md 等

---

## 版本控制

- 本项目使用 git 进行版本控制
- 注意：除非要求，在每次修改完代码后不需要自动进行 git add, git commit 等操作

---

## 临时文件管理规范
- 当用户询问需要执行代码才能回答的问题时，应在项目根目录下的 `tmp/` 文件夹中创建临时脚本或其他临时文件
- 注意：使用项目根目录下的 `tmp/` 文件夹，而非系统根目录下的 `/tmp/` 文件夹
- 在回答问题时，应明确报告创建的临时文件路径及其作用，便于用户了解和后续清理
```

**第三步: 添加环境管理配置**

根据用户选择的环境管理工具，在 `AGENTS.md` 文件末尾追加相应的环境管理配置：

如果用户选择 `conda`，追加：

```markdown
---

## 环境管理
- 本项目使用conda管理环境。在运行代码或者安装依赖之前，如果当前不在conda环境中，需要先使用`conda activate`激活环境

### 依赖安装规范
- 添加新的Python包依赖时，使用pip安装
- pip的安装镜像源设置为阿里云镜像：`https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/`
- 安装命令示例：
```bash
pip install 包名 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
```
```

如果用户选择 `uv`，追加：

```markdown
---

## 环境管理
- 项目使用 uv 管理所有 Python 包。
- 使用 `uv add` ，而非手动编辑 requirements.txt
- 使用 `uv run` 执行 python脚本
- 现代化的依赖管理方式：
```bash
uv add package_name           # 添加生产依赖
uv sync                       # 安装所有依赖
uv remove package_name        # 移除依赖
uv pip list                   # 查看已安装的包
```
```

**第四步: 创建 Python 环境**

根据用户选择的环境管理工具和确认的环境名称，创建 Python 环境：

如果用户选择 `conda`：
```bash
conda create -n <环境名称> python=<Python版本> -y
```

如果用户选择 `uv`：
```bash
uv init --python <Python版本>
uv venv
```

**第五步: 确认完成**

报告所有操作的结果：
1. `AGENTS.md` 文件已创建
2. Python 环境已创建，并告知用户如何激活环境

请开始执行。