🤖 Shopware 6 AI Developer Tools

Dieses Repository ist eine Sammlung von Shared Tools, um KI-gestützte Entwicklung (mit Cursor, Windsurf, Copilot, etc.) in Shopware 6 Projekten zu standardisieren.

Es löst das Hauptproblem lokaler KI-Agenten: Der Agent läuft auf dem Host (Windows/Mac), aber der Code läuft im Docker Container.

✨ Features

• Zero Dependencies: Benötigt nur Docker. Kein PHP, kein Make, kein Node auf dem Host nötig.
• Version Match: Ermittelt die Shopware-Version aus dem Container und lädt die passenden Coding-Guidelines (PHP Architektur, DAL, etc.) direkt von GitHub.
• Docker Bridge: Generiert Befehle für den Agenten, die automatisch docker exec mit der korrekten Container-ID nutzen.
• Cross-Platform: Funktioniert identisch auf Windows (PowerShell/CMD), macOS und Linux.
• Umfassender Kontext: Lädt 14 Guideline-Dateien inkl. Decorator Pattern, Unit Tests, Static Analysis, Database Migrations uvm.

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🚀 Installation in einem Plugin

Füge dieses Repository als Git Submodule in dein Shopware-Plugin hinzu. Wir nennen den Ordner .devtools, damit er "unsichtbar" bleibt.

# Im Root deines Plugins ausführen:
git submodule add git@github.com:DEIN-USER/shopware-ai-devtools.git .devtools

Füge folgende Zeilen zu deiner .gitignore im Plugin hinzu:

# .gitignore
.devtools/
AGENT_INSTRUCTIONS.md

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🛠 Nutzung

Sobald das Submodule installiert ist, kannst du die Agent Instructions generieren lassen.

1. Docker Umgebung starten

Stelle sicher, dass dein Shopware-Container läuft (z.B. via Dockware).

2. Generator ausführen

Windows: Doppelklick auf .devtools\bin\ai-setup.bat oder im Terminal:

.\.devtools\bin\ai-setup.bat

Mac / Linux:

./.devtools/bin/ai-setup.sh

3. Ergebnis

Eine Datei AGENT_INSTRUCTIONS.md wird im Root deines Plugins erstellt.

• Dein KI-Editor (Cursor/Copilot) liest diese Datei automatisch (wenn du sie als Kontext gibst oder via .cursorrules).
• Der Agent weiß nun: "Ich darf kein php lokal ausführen, ich muss docker exec -t ... phpunit nutzen."

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⚙️ Konfiguration

Container Name anpassen

Standardmäßig sucht das Skript nach einem Container, der shopware im Namen hat. Wenn dein Container anders heißt (z.B. my-project-web), übergib den Namen beim Start:

# Windows
.\.devtools\bin\ai-setup.bat my-project-web

# Mac/Linux
./.devtools\bin\ai-setup.sh my-project-web

Projekt-Spezifischer Kontext (PLUGIN_CONTEXT.md)

Wenn du dem Agenten spezifische Infos zu diesem Plugin geben willst (z.B. "Dies ist ein B2B-Plugin für Kunde X"), erstelle eine Datei PLUGIN_CONTEXT.md im Plugin-Root. Das Skript hängt den Inhalt dieser Datei automatisch an die generierten Instruktionen an.

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⚡ Pro-Tipp: VS Code Task

Damit du den Befehl nicht immer tippen musst, lege dir einen Task in VS Code an. Erstelle oder bearbeite .vscode/tasks.json in deinem Plugin:

{
  "version": "2.0.0",
  "tasks": [
    {
      "label": "🤖 AI: Update Instructions",
      "type": "shell",
      "command": "${workspaceFolder}/.devtools/bin/ai-setup.sh",
      "windows": {
        "command": ".\\.devtools\\bin\\ai-setup.bat"
      },
      "presentation": {
        "reveal": "silent",
        "panel": "shared"
      },
      "problemMatcher": []
    }
  ]
}

Jetzt kannst du einfach Strg+Shift+P -> Run Task -> 🤖 AI: Update Instructions drücken.

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🏗 Architektur (Wie es funktioniert)

1. Das Start-Skript (ai-setup) startet einen winzigen, temporären Docker-Container (docker:cli).
2. Dieser Container bekommt Zugriff auf den Docker-Socket des Hosts.
3. Das interne Skript (src/generate.sh) sucht den laufenden Shopware-Container.
4. Es ermittelt die Shopware-Version aus der composer.lock im Container.
5. Es lädt alle relevanten AGENTS.md und Coding-Guideline Dateien von GitHub (passend zur Version oder fallback auf trunk).
6. Es kombiniert diese mit den Infrastruktur-Regeln (src/infrastructure.md) und schreibt die finale Datei zurück auf deinen Host.