docs(readme,claude): Quick Start ricostruibile — sottomodulo e VISION_ENGINE_VERSION (#18)

README Quick Start: clone con --recurse-submodules (nota sulla chiave SSH per
git.tielogic.xyz:222), VISION_ENGINE_VERSION valorizzata prima di up --build,
comando già descritto più sotto nel documento e ora portato qui.

CLAUDE.md: titolo del layout V2.0.0 -> V3.0.0, aggiunti src/vision,
src/vision_worker, vendor/visionsuite all'albero; nuova sezione «Visione
(V3.0.0)» con sottomodulo, variabile, worker Python 3.13, comando dei test.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-21 22:41:23 +02:00
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+34 -12
View File
@@ -7,9 +7,9 @@ This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with co
TieMeasureFlow by Tielogic - Sistema di gestione task per misurazioni con calibro manuale.
Monorepo con **backend FastAPI** (porta 8000) e **frontend Flask** (porta 5000), orchestrati con Docker Compose + Nginx reverse proxy + MySQL 8.0.
## Layout del repository (V2.0.0)
## Layout del repository (V3.0.0)
A partire dalla migrazione V2.0.0 (struttura conforme alla spec `python-project-spec-design.md`):
A partire dalla migrazione V2.0.0 (struttura conforme alla spec `python-project-spec-design.md`), con l'aggiunta del modulo di visione in V3.0.0 (`src/vision`, `src/vision_worker`, `vendor/visionsuite`):
```
TieMeasureFlow/
@@ -18,10 +18,13 @@ TieMeasureFlow/
├── .python-version # 3.11
├── Dockerfile # Backend (uv + uvicorn)
├── Dockerfile.frontend # Frontend (uv + gunicorn + Tailwind + Babel)
├── Dockerfile.vision # Worker di visione (uv, Python 3.13)
├── docker-compose.dev.yml # Dev (Nginx)
├── docker-compose.yml # Prod (Traefik + SSL)
├── nginx/
├── uploads/ # Volume montato in /app/uploads
├── vendor/
│ └── visionsuite/ # Submodule: libreria di visione (vs-core, vs-task, vs-measure, vs-pm2d)
├── docs/
└── src/
├── backend/
@@ -38,16 +41,18 @@ TieMeasureFlow/
│ ├── migrations/ # Alembic
│ ├── templates/ # Setup page
│ └── tests/ # pytest
└── frontend/
└── flask_app/ # Flask + Jinja2 + Alpine.js (deroga vs spec React,
├── app.py # giustificata: tablet UX server-side, USB calipers,
├── config.py # workflow operatore con Fabric.js)
├── blueprints/
├── services/
├── templates/
├── static/
├── translations/
└── tests/
├── frontend/
│ └── flask_app/ # Flask + Jinja2 + Alpine.js (deroga vs spec React,
│ ├── app.py # giustificata: tablet UX server-side, USB calipers,
│ ├── config.py # workflow operatore con Fabric.js)
│ ├── blueprints/
│ ├── services/
│ ├── templates/
│ ├── static/
│ ├── translations/
│ └── tests/
├── vision/ # Runner che esegue i grafi di VisionSuite (Python 3.13)
└── vision_worker/ # Shell FastAPI attorno al runner, container separato
```
Dipendenze gestite con **uv** (no `requirements.txt`):
@@ -280,6 +285,23 @@ Il server esegue Alembic migrations automaticamente all'avvio (`CMD` include `al
Nginx (dev): gzip abilitato, `client_max_body_size 50M`, `proxy_read_timeout 120s`, cache statica 7d, security headers duplicati a livello proxy.
## Visione (V3.0.0)
Il runner di visione (`src/vision/`) e il suo worker FastAPI (`src/vision_worker/`) dipendono da `vendor/visionsuite`, un **submodule** su `ssh://git.tielogic.xyz:222`: un `git clone` senza `--recurse-submodules` lascia la cartella vuota (chi ha già clonato: `git submodule update --init`). Le librerie di VisionSuite richiedono **Python 3.13**, mentre backend e frontend restano su Python 3.11 — è un albero a parte nel monorepo, isolato con il proprio extra `uv`.
Il worker gira in un container separato (`Dockerfile.vision`), non pubblica porte verso l'esterno ed è raggiungibile solo dal server all'indirizzo interno `http://vision:8100`. Il container non ha accesso al repository Git del progetto principale, quindi il commit di VisionSuite in uso (`engine_version`) non può essere scoperto dentro l'immagine: va stampato al momento del build leggendo il commit dalla macchina che esegue `docker compose build`, con la variabile `VISION_ENGINE_VERSION`. Una build senza questa variabile fallisce subito, invece di produrre un worker che risponde con una versione indovinata:
```bash
VISION_ENGINE_VERSION=$(git -C vendor/visionsuite rev-parse HEAD) \
docker compose -f docker-compose.dev.yml build vision
```
Test del runner e del worker, in un ambiente Python 3.13 dedicato (con `uv run pytest` di default, su Python 3.11, questi test risultano *skipped*, non falliti):
```bash
uv run --python 3.13 --extra vision --extra vision-worker --extra dev pytest src/vision/tests src/vision_worker/tests
```
## Convenzioni Codice
- Python 3.11+, type hints ovunque
- async/await per tutte le operazioni DB (server)
+13 -4
View File
@@ -127,16 +127,25 @@ reparto.
Docker Compose è il metodo raccomandato. Gestisce database, migrazioni, build delle immagini con `uv` e configurazione Nginx in un solo comando.
```bash
# 1. Clona il repository
git clone ssh://git@git.tielogic.xyz:222/Adriano/TieMeasureFlow.git
# 1. Clona il repository CON il sottomodulo di VisionSuite (vendor/visionsuite):
# senza --recurse-submodules la cartella resta vuota e la build del worker di
# visione fallisce. Il sottomodulo è su ssh://git.tielogic.xyz:222: serve una
# chiave SSH autorizzata su quel repo, sia sulla macchina di sviluppo sia sulla
# VPS che farà la build.
git clone --recurse-submodules ssh://git@git.tielogic.xyz:222/Adriano/TieMeasureFlow.git
cd TieMeasureFlow
# Chi ha già clonato senza il sottomodulo:
# git submodule update --init
# 2. Configura le variabili d'ambiente
cp .env.example .env
# Modifica .env: credenziali DB, chiavi segrete, SETUP_PASSWORD, STATION_CODE per ogni tablet
# 3. Avvia i servizi (ambiente di sviluppo)
docker compose -f docker-compose.dev.yml up -d --build
# 3. Valorizza VISION_ENGINE_VERSION PRIMA della build: il worker di visione
# (Dockerfile.vision) rifiuta di costruirsi senza — vedi "Il worker di
# visione" più sotto per il motivo. Poi avvia i servizi (ambiente di sviluppo).
VISION_ENGINE_VERSION=$(git -C vendor/visionsuite rev-parse HEAD) \
docker compose -f docker-compose.dev.yml up -d --build
# 4. Verifica lo stato dei container
docker compose -f docker-compose.dev.yml ps