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TheewarrlegendOG/README.md

Versión Mejorada del README.md

Sentinel OG

Sentinel OG es un proyecto de Inteligencia Artificial (IA) creado para [describir la funcionalidad de tu AI aquí]. El código está estructurado para ser fácilmente configurable y extensible.

Estructura del Proyecto

sentinel_og/
├── sentinel_og/        # Código principal
│   ├── __init__.py     # Indica que es un paquete
│   ├── core.py         # Lógica principal de la AI
│   ├── utils.py        # Funciones auxiliares
│   ├── config.py       # Configuración del proyecto
├── tests/              # Tests automatizados
│   ├── __init__.py
│   ├── test_core.py    # Tests para el código principal
├── requirements.txt    # Dependencias
├── .env.example        # Variables de entorno de ejemplo
├── install.sh          # Script de instalación
├── README.md           # Documentación del proyecto
├── setup.py            # Instalación como paquete Python
└── main.py             # Punto de entrada del programa

Instalación

1. Clonar el Repositorio

git clone https://github.com/tuusuario/sentinel_og.git
cd sentinel_og

2. Crear un Entorno Virtual

Es recomendable crear un entorno virtual para gestionar las dependencias del proyecto.

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # En Linux/macOS
venv\Scripts\activate     # En Windows

3. Instalar Dependencias

Instala las dependencias listadas en requirements.txt:

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

4. Configurar Variables de Entorno

Crea un archivo .env basado en el archivo .env.example para configurar las variables de entorno necesarias:

cp .env.example .env

Agrega las claves necesarias en el archivo .env, por ejemplo:

API_KEY=tu_clave_aqui
DEBUG=True

5. Ejecución del Proyecto

Para ejecutar Sentinel OG, simplemente ejecuta el siguiente comando:

python main.py

Archivos Importantes

config.py

Este archivo carga las configuraciones utilizando variables de entorno.

import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()  # Carga las variables desde .env

class Config:
    API_KEY = os.getenv("API_KEY", "clave_por_defecto")
    DEBUG = os.getenv("DEBUG", "False").lower() == "true"

main.py

Este es el punto de entrada del programa.

from sentinel_og.core import run_sentinel

def main():
    print("Iniciando Sentinel OG...")
    run_sentinel()

if __name__ == "__main__":
    main()

core.py

Contiene la lógica principal de la IA.

from sentinel_og.config import Config

def run_sentinel():
    print("Cargando configuración...")
    print(f"Modo Debug: {Config.DEBUG}")
    print("Sentinel OG está listo para la acción.")

Tests Automatizados

Para pruebas automatizadas, configuramos pytest para asegurar la calidad del código.

Ejemplo de un test básico:

from sentinel_og.core import run_sentinel

def test_run_sentinel(capsys):
    run_sentinel()
    captured = capsys.readouterr()
    assert "Sentinel OG está listo para la acción." in captured.out

Para ejecutar los tests:

pytest tests/

install.sh

Este script automatiza el proceso de instalación. Simplemente ejecuta el siguiente comando para instalar el entorno y las dependencias:

./install.sh

setup.py

Configura la instalación del proyecto como un paquete Python.

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name="sentinel_og",
    version="0.1",
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        "openai",
        "python-dotenv",
    ],
    entry_points={
        "console_scripts": [
            "sentinel-og=sentinel_og.main:main",
        ],
    },
)

Para instalar el paquete localmente:

pip install .

Docker (Opcional)

Si deseas crear un contenedor Docker para este proyecto, utiliza el siguiente Dockerfile.

FROM python:3.10-slim

WORKDIR /app

COPY . .

RUN pip install --upgrade pip && pip install -r requirements.txt

CMD ["python", "main.py"]

Build & Run

docker build -t sentinel_og .
docker run sentinel_og

Contribuciones

¡Las contribuciones son bienvenidas! Si deseas mejorar el proyecto, abre un pull request con tus cambios.

Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT.

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### Sugerencias y Mejoras:
1. **Claridad y Organización**: La estructura está bien definida, pero es bueno detallar aún más las secciones de cada archivo.
2. **Formato**: Utilizar bloques de código en el `README` mejora la comprensión, especialmente en ejemplos de código.
3. **Títulos y Subtítulos**: Es conveniente separar secciones con subtítulos claros como "Archivos Importantes", "Ejecución del Proyecto", etc.

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