🚀 创建代码规范与环境管理子项目 | Establish Code Standards & Environment Management Subproject #34
Description
📝 Issue 内容（中文版）
📌 建议
为了提升项目的代码质量和开发效率，建议将以下事项归为一个子项目，由社区成员共同讨论并执行：
编码规范：针对 AI 编程工具设置全局记忆，确保一致性和可维护性。
格式整理：为开发者推荐代码格式化工具，并在 GitHub 增加自动规范功能，例如 pre-commit + ruff 以保持代码风格一致。
文档规范：推荐使用 mintlify 插件集成至 IDE，推广开发者共同使用 mintlify 进行文档管理，以增强可读性和协作效率。
包管理：推荐统一的包管理工具（如 Poetry 或 pip-tools），并规范 requirements.txt 或 pyproject.toml 以简化依赖管理。
环境创建：为 Windows、macOS 和 Linux 平台提供标准化的工具安装指南、目录结构、环境配置方案，以及 IDE 调试文件推荐。
📢 讨论计划
第一阶段（Phase 1）：社区成员共同讨论项目计划，明确目标。
第二阶段（Phase 2）：定义标准，并编写相关文档。
第三阶段（Phase 3）：所有成员共同执行，优化开发流程。
希望大家参与讨论，提供建议，并帮助推动这个子项目的实施！💡🚀
📝 Issue Content (English Version)
📌 Proposal
To improve code quality and development efficiency, we propose forming a subproject where community members can collectively discuss and execute the following tasks:
Code Standards: Set up global memory configurations for AI coding tools to ensure consistency and maintainability.
Formatting Rules: Recommend code formatting tools for developers and integrate automated enforcement in GitHub, using solutions like pre-commit + ruff to maintain style consistency.
Documentation Standards: Recommend using the mintlify plugin in IDEs, promoting its adoption for structured documentation to enhance readability and collaboration.
Package Management: Establish a standardized approach to package management (Poetry, pip-tools), ensuring a clean dependency definition through requirements.txt or pyproject.toml.
Environment Setup: Provide guidelines for Windows, macOS, and Linux, covering tool installation, directory structure, environment configuration, and recommended IDE debugging files.
📢 Discussion Plan
Phase 1: Community members collaborate to define project objectives.
Phase 2: Establish standards and draft related documentation.
Phase 3: Collective execution and optimization of workflows.
We welcome everyone to participate, provide insights, and help drive this subproject forward! 💡🚀