факит

ReactDev/__init__.py

@@ -99,13 +99,17 @@ def run_workflow():
     ai_response = ai_interface.analyze_project(user_prompt, full_context)
     log(f"AI response: {ai_response}")
 
-    # Шаг 5: Генерация плана модификации
+    ai_response = ai_interface.get_modifications(user_prompt, full_context)
-    command_generator = CommandGenerator()
+    log(f"AI response: {ai_response}")
-    modifications = ai_response.get("modifications", [])
+
-    modification_plan = command_generator.generate_commands(modifications)
+
+    # # Шаг 5: Генерация плана модификации
+    # command_generator = CommandGenerator()
+    # modifications = ai_response.get("modifications", [])
+    # modification_plan = command_generator.generate_commands(modifications)
 
     with open("modification_plan.md", "w", encoding="utf-8") as f:
-        f.write(modification_plan)
+        f.write(ai_response["response"])
 
-    log(f"Generated modification plan:\n{modification_plan}")
+    # log(f"Generated modification plan:\n{modification_plan}")
     log("ReactDev workflow completed.")

ReactDev/core/ai_interface.py

@@ -2,6 +2,7 @@ from openai import OpenAI
 from ..config import OPENAI_API_KEY, OPENAI_BASE_URL, DEFAULT_MODEL
 from ..utils.logger import log
 
+
 class AIInterface:
     def __init__(self):
         self.client = OpenAI(
@@ -9,19 +10,24 @@ class AIInterface:
             base_url=OPENAI_BASE_URL,
         )
 
-    def send_request(self, prompt: str, context: dict = None) -> dict:
+    def send_request(self, prompt: str, context: dict = None, system_prompt: str = "") -> dict:
         """
         Отправляет запрос на эндпоинт ИИ через OpenAI и возвращает ответ.
         """
         try:
             log(f"Sending request to AI endpoint with prompt: {prompt}")
 
+            messages = []
+
+            if system_prompt:
+                messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
+
             # Подготовка сообщений для чат-комплитшена
-            messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
+            messages.append({"role": "user", "content": prompt})
-            # if context:
+            if context:
-            #     # Преобразуем контекст в строку
+                # Преобразуем контекст в строку
-            #     context_str = self._format_context(context)
+                context_str = self._format_context(context)
-            #     messages.append({"role": "system", "content": context_str})
+                messages.append({"role": "system", "content": context_str})
 
             # Создание запроса к OpenAI
             response = self.client.chat.completions.create(
@@ -46,17 +52,107 @@ class AIInterface:
             formatted_context.append(f"{key}: {value}")
         return "\n".join(formatted_context)
 
-
+    def analyze_project(self, prompt: str, project_structure: dict) -> dict:
-    def analyze_project(self, project_structure: str, prompt: str) -> dict:
         """
         Анализирует структуру проекта и запрос пользователя через ИИ.
         """
         context = {"project_structure": project_structure}
-        return self.send_request(prompt, context)
+        answer = self.send_request(prompt, context, ANALYZE_PROMPT)
+
+        max_attempts = 10
+        while "Достаточно информации" not in answer.get("response", "Достаточно информации"):
+            max_attempts -= 1
+            if max_attempts < 0:
+                log(f"Error communicating with AI endpoint.", level="error")
+                raise Exception("Error communicating with AI endpoint.")
+
+            for command in answer.get("response", "").split("\n"):
+                try:
+                    command_type, details = command.split(":", 1)
+                    if command_type.strip().lower() == "запрос содержимого файла":
+                        project_structure['files_info'] = project_structure.get('files_info', {})
+                        try:
+                            with open(details.strip(), "r", encoding="utf-8") as f:
+                                content = f.read()
+                                project_structure['files_info'][details.strip()] = content
+                        except FileNotFoundError:
+                            project_structure['files_info'][details.strip()] = "Файл не найден"
+                    elif command_type.strip().lower() == "запрос содержимого функции":
+                        raise NotImplementedError("Запрос содержимого функции не реализован")
+                    elif command_type.strip().lower() == "уточнение запроса":
+                        answer = self.request_additional_info(details.strip())
+                        project_structure['QA_info'] = project_structure.get('QA_info', {})
+                        project_structure['QA_info'][details.strip()] = answer
+                    else:
+                        raise ValueError(f"Unknown command type: {command_type}")
+                except Exception as e:
+                    log(f"Error parsing command: {command}", level="error")
+            answer = self.send_request(prompt, context, ANALYZE_PROMPT)
+
+        return answer
+
+
 
     def request_additional_info(self, message: str) -> str:
         """
         Запрашивает дополнительную информацию у пользователя.
         """
         log("Requesting additional information from user.")
-        return input(f"{message}\n> ")
+        return input(f"{message}\n> ")
+
+    def get_modifications(self, prompt: str, project_structure: dict) -> dict:
+        """
+        Создает модификации проекта на основе команды пользователя.
+        """
+        context = {"project_structure": project_structure}
+        answer = self.send_request(prompt, context, COMMANDS_PROMPT)
+
+
+        return answer
+
+
+ANALYZE_PROMPT = """
+Ты - эксперт по анализу структуры проектов.
+Ты должен проанализировать структуру проекта и запрос пользователя.
+
+Если данных которые тебе передали достаточно - ответь "Достаточно информации".
+Если данных недостаточно - запроси содержимое файла или функции которые тебе интересны и/или запроси у пользователя дополнительную информацию.
+Если не получается найти файл или функцию - учитывай что его возможно нужно будет создать и ты можешь пропустить этот шаг и продолжить работу дальше. Пути должны соответствовать структуре проекта.
+
+ОТВЕЧАЙ ТОЛЬКО КОМАНДАМИ!
+
+### Запрос содержимого файла
+Содержимое файла: <имя файла>
+### Запрос содержимого функции
+Содержимое функции: <имя файла> <имя функции>
+### Запрос у пользователя
+Уточнение запроса: <текст вопроса к пользователю>
+
+Например, вот ответ с двумя командами, первый просить содержимое файла, второй - уточнить что нужно создать.:
+Содержимое файла: app/models/user.ts
+Уточнение запроса: Нужно ли создать интерфейсы в types/users.ts?
+
+
+НЕ ОТВЕЧАЙ НИЧЕМ ЧТО НЕ СООТВЕТСТВУЕТ ПРАВИЛАМ ВЫШЕ, ТОЛЬКО КОМАНДЫ!
+ПОСТАРАЙСЯ В ОДНОМ ОТВЕТЕ НАПИСАТЬ ВСЕ НЕОБХОДИМЫЕ КОМАНДЫ!
+""".strip()
+
+
+COMMANDS_PROMPT = """
+Ты - senior developer. Ты должен прочитать запрос пользователя и на его основе сформировать список команд для выполнения этого запроса.
+Ты должен ознакомиться с текущей структурой проекта и отдельными файлами и функциями.
+
+Итого ты должен сформировать список команд для выполнения этого запроса.
+Команды в таком формате через перенос строки:
+`FILE <Команда>` `<имя и путь к файлу>`
+
+`FUNCTION <Команда>` `<имя функции>`
+```ts
+<код функции>
+```
+
+Команды: CREATE, UPDATE, DELETE
+
+НЕ ОТВЕЧАЙ НИЧЕМ ЧТО НЕ СООТВЕТСТВУЕТ ПРАВИЛАМ ВЫШЕ, ТОЛЬКО КОМАНДЫ!
+ПОСТАРАЙСЯ В ОДНОМ ОТВЕТЕ НАПИСАТЬ ВСЕ НЕОБХОДИМЫЕ КОМАНДЫ!
+""".strip()

ReactDev/core/project_map.py

@@ -5,16 +5,19 @@ from pathspec import PathSpec
 from pathspec.patterns import GitWildMatchPattern
 
 from ..utils.logger import log
+from .file_analyzer import FileAnalyzer
 
 
 class ProjectMap:
     def __init__(self, project_path: str):
         self.project_path = project_path
         self.gitignore_rules = self._load_gitignore()
+        self.file_analyzer = FileAnalyzer()
 
     def generate_map(self) -> str:
         """
         Создает карту структуры проекта, игнорируя файлы из .gitignore и директорию .git/.
+        Добавляет информацию о функциях в файлы .ts, .tsx, .js, .jsx.
         """
         log("Generating project structure map...")
         structure = self._traverse_directory(self.project_path)
@@ -44,6 +47,15 @@ class ProjectMap:
                 result += self._traverse_directory(full_path, level + 1)
             else:
                 result += f"{indent}- {entry}\n"
+
+                # Если это файл TypeScript/JavaScript, добавляем информацию о функциях
+                if entry.endswith((".ts", ".tsx", ".js", ".jsx")):
+                    functions_info = self.file_analyzer.analyze_file(full_path)
+                    if functions_info:
+                        for func_name, details in functions_info.items():
+                            params = ", ".join(details["params"])
+                            return_type = details.get("return_type", "unknown")
+                            result += f"{indent}  FUNCTION {func_name}({params}): {return_type}\n"
         return result
 
     def save_map(self, output_file: str = "react_app_map.txt"):
@@ -78,4 +90,4 @@ class ProjectMap:
         spec = PathSpec.from_lines(GitWildMatchPattern, self.gitignore_rules)
 
         # Проверяем, соответствует ли путь правилам
-        return spec.match_file(path)
+        return spec.match_file(path)

StaticHelper/__init__.py

@@ -0,0 +1,6 @@
+from StaticHelper.ai_interface import AIInterface
+
+if __name__ == '__main__':
+    ai = AIInterface()
+    ai.work("")
+

StaticHelper/ai_interface.py

@@ -0,0 +1,197 @@
+from openai import OpenAI
+from .config import OPENAI_API_KEY, OPENAI_BASE_URL, DEFAULT_MODEL
+from .utils.logger import log
+
+
+class AIInterface:
+    def __init__(self):
+        self.client = OpenAI(
+            api_key=OPENAI_API_KEY,
+            base_url=OPENAI_BASE_URL,
+        )
+
+    def work(self, prompt):
+        with open("source/header.md", 'r', encoding='utf-8') as file:
+            header = file.read()
+        with open("source/docs.md", 'r', encoding='utf-8') as file:
+            docs = file.read()
+        with open("source/working_file.md", 'r', encoding='utf-8') as file:
+            wf = file.read()
+
+
+        try:
+            log(f"Sending request to AI endpoint with prompt")
+
+            messages = [
+                {"role": "system", "content": header},
+                {"role": "user", "content": docs},
+                {"role": "user", "content": prompt+"\n\n"+wf}
+            ]
+
+
+            # Создание запроса к OpenAI
+            response = self.client.chat.completions.create(
+                model=DEFAULT_MODEL,
+                messages=messages,
+                stream=False,
+            )
+
+            with open("source/old_input.md", 'w', encoding='utf-8') as file:
+                file.write(wf)
+            with open("source/working_file.md", 'w', encoding='utf-8') as file:
+                file.write(response.choices[0].message.content)
+
+            log(f"AI response received: {response.choices[0].message.content}")
+            # Обработка ответа
+            return {"response": response.choices[0].message.content}
+
+        except Exception as e:
+            log(f"Error communicating with AI endpoint: {e}", level="error")
+            raise
+
+    def send_request(self, prompt: str, context: dict = None, system_prompt: str = "") -> dict:
+        """
+        Отправляет запрос на эндпоинт ИИ через OpenAI и возвращает ответ.
+        """
+        try:
+            log(f"Sending request to AI endpoint with prompt: {prompt}")
+
+            messages = []
+
+            if system_prompt:
+                messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
+
+            # Подготовка сообщений для чат-комплитшена
+            messages.append({"role": "user", "content": prompt})
+            if context:
+                # Преобразуем контекст в строку
+                context_str = self._format_context(context)
+                messages.append({"role": "system", "content": context_str})
+
+            # Создание запроса к OpenAI
+            response = self.client.chat.completions.create(
+                model=DEFAULT_MODEL,
+                messages=messages,
+                stream=False,  # Пока отключаем стриминг для простоты
+            )
+
+            # Обработка ответа
+            return {"response": response.choices[0].message.content}
+
+        except Exception as e:
+            log(f"Error communicating with AI endpoint: {e}", level="error")
+            raise
+
+    def _format_context(self, context: dict) -> str:
+        """
+        Преобразует контекст в строку для передачи в OpenAI API.
+        """
+        formatted_context = []
+        for key, value in context.items():
+            formatted_context.append(f"{key}: {value}")
+        return "\n".join(formatted_context)
+
+    def analyze_project(self, prompt: str, project_structure: dict) -> dict:
+        """
+        Анализирует структуру проекта и запрос пользователя через ИИ.
+        """
+        context = {"project_structure": project_structure}
+        answer = self.send_request(prompt, context, ANALYZE_PROMPT)
+
+        max_attempts = 10
+        while "Достаточно информации" not in answer.get("response", "Достаточно информации"):
+            max_attempts -= 1
+            if max_attempts < 0:
+                log(f"Error communicating with AI endpoint.", level="error")
+                raise Exception("Error communicating with AI endpoint.")
+
+            for command in answer.get("response", "").split("\n"):
+                try:
+                    command_type, details = command.split(":", 1)
+                    if command_type.strip().lower() == "запрос содержимого файла":
+                        project_structure['files_info'] = project_structure.get('files_info', {})
+                        try:
+                            with open(details.strip(), "r", encoding="utf-8") as f:
+                                content = f.read()
+                                project_structure['files_info'][details.strip()] = content
+                        except FileNotFoundError:
+                            project_structure['files_info'][details.strip()] = "Файл не найден"
+                    elif command_type.strip().lower() == "запрос содержимого функции":
+                        raise NotImplementedError("Запрос содержимого функции не реализован")
+                    elif command_type.strip().lower() == "уточнение запроса":
+                        answer = self.request_additional_info(details.strip())
+                        project_structure['QA_info'] = project_structure.get('QA_info', {})
+                        project_structure['QA_info'][details.strip()] = answer
+                    else:
+                        raise ValueError(f"Unknown command type: {command_type}")
+                except Exception as e:
+                    log(f"Error parsing command: {command}", level="error")
+            answer = self.send_request(prompt, context, ANALYZE_PROMPT)
+
+        return answer
+
+
+
+    def request_additional_info(self, message: str) -> str:
+        """
+        Запрашивает дополнительную информацию у пользователя.
+        """
+        log("Requesting additional information from user.")
+        return input(f"{message}\n> ")
+
+    def get_modifications(self, prompt: str, project_structure: dict) -> dict:
+        """
+        Создает модификации проекта на основе команды пользователя.
+        """
+        context = {"project_structure": project_structure}
+        answer = self.send_request(prompt, context, COMMANDS_PROMPT)
+
+
+        return answer
+
+
+ANALYZE_PROMPT = """
+Ты - эксперт по анализу структуры проектов.
+Ты должен проанализировать структуру проекта и запрос пользователя.
+
+Если данных которые тебе передали достаточно - ответь "Достаточно информации".
+Если данных недостаточно - запроси содержимое файла или функции которые тебе интересны и/или запроси у пользователя дополнительную информацию.
+Если не получается найти файл или функцию - учитывай что его возможно нужно будет создать и ты можешь пропустить этот шаг и продолжить работу дальше. Пути должны соответствовать структуре проекта.
+
+ОТВЕЧАЙ ТОЛЬКО КОМАНДАМИ!
+
+### Запрос содержимого файла
+Содержимое файла: <имя файла>
+### Запрос содержимого функции
+Содержимое функции: <имя файла> <имя функции>
+### Запрос у пользователя
+Уточнение запроса: <текст вопроса к пользователю>
+
+Например, вот ответ с двумя командами, первый просить содержимое файла, второй - уточнить что нужно создать.:
+Содержимое файла: app/models/user.ts
+Уточнение запроса: Нужно ли создать интерфейсы в types/users.ts?
+
+
+НЕ ОТВЕЧАЙ НИЧЕМ ЧТО НЕ СООТВЕТСТВУЕТ ПРАВИЛАМ ВЫШЕ, ТОЛЬКО КОМАНДЫ!
+ПОСТАРАЙСЯ В ОДНОМ ОТВЕТЕ НАПИСАТЬ ВСЕ НЕОБХОДИМЫЕ КОМАНДЫ!
+""".strip()
+
+
+COMMANDS_PROMPT = """
+Ты - senior developer. Ты должен прочитать запрос пользователя и на его основе сформировать список команд для выполнения этого запроса.
+Ты должен ознакомиться с текущей структурой проекта и отдельными файлами и функциями.
+
+Итого ты должен сформировать список команд для выполнения этого запроса.
+Команды в таком формате через перенос строки:
+`FILE <Команда>` `<имя и путь к файлу>`
+
+`FUNCTION <Команда>` `<имя функции>`
+```ts
+<код функции>
+```
+
+Команды: CREATE, UPDATE, DELETE
+
+НЕ ОТВЕЧАЙ НИЧЕМ ЧТО НЕ СООТВЕТСТВУЕТ ПРАВИЛАМ ВЫШЕ, ТОЛЬКО КОМАНДЫ!
+ПОСТАРАЙСЯ В ОДНОМ ОТВЕТЕ НАПИСАТЬ ВСЕ НЕОБХОДИМЫЕ КОМАНДЫ!
+""".strip()

StaticHelper/config.py

@@ -0,0 +1,4 @@
+REACT_PROJECT_PATH = r'C:\Users\Mikan\PycharmProjects\tisbiProFi\frontend\react-source'
+OPENAI_API_KEY = "secret"  # Замените на ваш API-ключ
+OPENAI_BASE_URL = "http://localhost:51337/v1"   # Базовый URL для OpenAI
+DEFAULT_MODEL = "gpt-4o-mini"  # Модель по умолчанию

StaticHelper/source/docs.md

@@ -0,0 +1,241 @@
+# Требования к коду
+
+Используется библиотека `react-router-dom` и `react=markdown`.
+
+Все компоненты должны быть функциональными.
+props должны быть сразу распакованы.
+export без default
+
+Пример:
+
+```tsx
+export function ProfessionPage() {
+    const {professionId} = useParams<{ professionId: string }>();
+}
+```
+
+Используйте современные практики React (например, хуки).
+При создании новых компонентов добавьте комментарии.
+
+Если для задачи необходимы новые типы, интерфейсы или вспомогательные компоненты - создавай их в соответвующих файлах.
+
+# Документария
+
+## Существующие типы
+
+`types/api.ts`
+```ts
+export interface ApiResponse {
+    body?: object,
+    success: boolean
+}
+export interface PageResponse<T>{
+    count: number;
+    next?: string;
+    previous?: string;
+    results: T[]
+}
+```
+
+`types/common.ts`
+```ts
+export interface UniqueItem{
+    id: number;
+}
+
+export interface PageControl<T>{
+    items: T[] | null;
+    hasNext: boolean;
+    hasPrevious: boolean;
+    nextPage(): void;
+    previousPage(): void;
+}
+```
+`types/survey.ts`
+```ts
+import {UniqueItem} from "./common.ts";
+
+export interface Survey extends UniqueItem{
+    title: string;
+    description: string;
+}
+interface Statement extends UniqueItem{
+    text: string;
+    score_variable: number;
+}
+export enum QuestionType{
+    QuestionPair,
+    AgreementQuestion
+}
+export interface Question extends UniqueItem{
+    questionType: QuestionType
+}
+export interface QuestionPair extends Question{
+    statements: Statement[]
+}
+export interface AgreementQuestion extends Question{
+    question: string;
+    score_variable: number;
+}
+export interface ScoreVariable {
+    id: string;
+    name: string;
+    title: string;
+    description: string;
+    survey: number;
+}
+export interface Profession extends UniqueItem {
+    name: string;
+    description: string;
+}
+export interface Specialty extends UniqueItem {
+    name: string;
+    institution: number;
+    link?: string;
+}
+export interface Institution extends UniqueItem {
+    name: string;
+}
+```
+`types/users.ts`
+```ts
+import {UniqueItem} from "./common.ts";
+
+export type UserContextType = {
+    user: Account | undefined;
+    login: (credentials: TokenObtainPair) => Promise<void>;
+    logout: () => void;
+};
+export interface ContactData{
+    first_name: string;
+    last_name?: string;
+    middle_name?: string;
+    phone?: string;
+    email?:string;
+}
+interface Role extends UniqueItem{
+    title: string;
+}
+export interface Account extends UniqueItem, ContactData{
+    login: string;
+    role?: Role;
+    is_staff: boolean;
+    is_active: boolean;
+}
+export interface TokenObtainPair {
+    login: string;
+    password: string;
+}
+export interface TokenRefresh {
+    refresh: string;
+}
+export interface TokenVerify {
+    token: string;
+}
+export interface JwtTokenResponse {
+    access: string;
+    refresh: string;
+}
+```
+
+## Способы запросов
+
+Вместо fetch запросы должны проходить при помощи специальных функций/функции
+
+`API/common.ts`
+```ts
+async function getFetch(path: string) // Get method
+async function postFetch(
+    path: string,
+    body: object | FormData
+) // Post method
+async function patchFetch(
+    path: string,
+    body: object | FormData
+) // Patch method
+async function deleteFetch(path: string) // Delete method
+```
+
+## Хуки
+
+### Для загрузки данных
+
+Для упрощения работы с api созданы следующие хуки
+
+`API/hooks.ts`
+```ts
+function useDataPage<T>(application:string, endpoint: string, params:{[key:string]:string|number}={}, needLoad:boolean=true):PageControl<T> 
+function useData<T>(application:string, endpoint: string, id: string|number, needLoad:boolean=true): T|null|undefined
+function useCachedData<T>(application: string, endpoint: string): (id: string | number, needLoad: boolean = true)=> T|undefined|null 
+```
+- application - Название модуля
+- endpoint - Название объекта над которым идёт работа
+- id - id искомого объекта
+- params - дополнительные параметры (например фильтрация)
+- needLoad - указывает нужно ли загружать список/объект прямо сейчас
+
+
+- null - загрузка еще не происходила
+- undefined - не найдено
+- T (объект)
+
+### Для ленивой загрузки элементов
+
+`components/LoadingData.tsx`
+```tsx
+function LoadingData({data, children}: {data: object|null|undefined, children: (ReactElement | null | undefined | boolean)[]})
+```
+
+Для загрузки отдельного элемента.
+Если data
+- null - Возвращает <div className={"loading"}>Идёт загрузка...</div>
+- undefined - <Link className={"not-found"} to={"/"}>404 НЕ НАЙДЕНО</Link>
+- иначе возвращает children
+
+`components/LoadingList.tsx`
+```tsx
+function LoadingList({data, listElement}: {data: UniqueItem[]|null, listElement(e:UniqueItem, i:number):unknown})
+```
+
+Для загрузки списка. Если data не null - то возвращает элементы результаты `listElement`
+
+### Примеры
+
+```tsx
+export function ProfessionPage() {
+    const { professionId } = useParams<{ professionId: string }>();
+    const profession = useData<Profession>('surveys', 'professions', professionId || 0);
+    const specialties = useDataPage<Specialty>('surveys', 'specialties', { profession: professionId || 0 }, !!profession);
+
+    const institutions = useCachedData<Institution>("surveys", "institutions");
+
+    return (
+        <div>
+            <LoadingData data={profession}>
+                <h1>{profession?.name}</h1>
+                <div className="description">
+                    <ReactMarkdown>{profession?.description || ''}</ReactMarkdown>
+                </div>
+                <div className="specialties-block">
+                    {specialties.items != null ? <h2>Где можно обучиться</h2>:null}
+                    <LoadingList
+                        data={specialties.items}
+                        listElement={specialty => (
+                            <SpecialtyBlock
+                                key={specialty.id}
+                                specialty={specialty as Specialty}
+                                institution={institutions((specialty as Specialty).institution)}
+                            />
+                        )}
+                    />
+                </div>
+            </LoadingData>
+        </div>
+    );
+}
+```
+
+
+### Авторизация
+
+Везде доступен хук `useUser():UserContextType | undefined `

StaticHelper/source/header.md

@@ -0,0 +1,14 @@
+Ты Senior разработчик React.
+
+Твоя задача - писать код под задачи (отвечай ТОЛЬКО кодом).
+
+Я могу кидать тебе просто код или информацию. Если я не прошу писать код - отвечай только "Понял".
+Код, по возможности, только тот который необходимо внести в проект. Может быть работа сразу над несколькими файлами
+
+Шаблон ответа кодом:
+
+`Путь и название файла`
+```ts
+// Код который должен быть в этом файле
+```
+

StaticHelper/source/working_file.md

@@ -0,0 +1,95 @@
+`API/users.ts`
+```ts
+
+export async function login(data: TokenObtainPair): Promise<JwtTokenResponse | null> 
+
+export async function refreshToken(data: TokenRefresh): Promise<JwtTokenResponse | null>
+
+export async function verifyToken(data: TokenVerify): Promise<boolean> 
+```
+
+`utils/users/UserProvider.tsx`
+```tsx
+export function UserProvider({ children }: { children: ReactNode }) {
+    const [user, setUser] = useState<Account | undefined>(() => {
+        const storedUser = localStorage.getItem('user');
+        return storedUser ? JSON.parse(storedUser) : undefined;
+    });
+    const [tokens, setTokens] = useState<JwtTokenResponse | undefined>(() => {
+        const storedTokens = localStorage.getItem('tokens');
+        return storedTokens ? JSON.parse(storedTokens) : undefined;
+    });
+
+    useEffect(() => {
+        if (tokens?.access) {
+            localStorage.setItem('tokens', JSON.stringify(tokens));
+        } else {
+            localStorage.removeItem('tokens');
+        }
+    }, [tokens]);
+
+    useEffect(() => {
+        if (user) {
+            localStorage.setItem('user', JSON.stringify(user));
+        } else {
+            localStorage.removeItem('user');
+        }
+    }, [user]);
+
+    const handleLogin = async (credentials: TokenObtainPair) => {
+        const tokens = await apiLogin(credentials);
+        if (tokens) {
+            setTokens(tokens);
+            // Здесь можно добавить запрос для получения данных пользователя
+            setUser({ id: 1, login: credentials.login, is_staff: false, is_active: true } as Account); // TODO
+        }
+    };
+
+    const handleLogout = () => {
+        setUser(undefined);
+        setTokens(undefined);
+    };
+
+    const validateToken = async () => {
+        if (tokens?.access) {
+            const isValid = await verifyToken({ token: tokens.access });
+            if (!isValid && tokens.refresh) {
+                const newTokens = await refreshToken({ refresh: tokens.refresh });
+                if (newTokens) {
+                    setTokens(newTokens);
+                } else {
+                    handleLogout();
+                }
+            } else if (!isValid) {
+                handleLogout();
+            }
+        }
+    };
+
+    useEffect(() => {
+        validateToken().then();
+    }, []);
+
+    return (
+        <UserContext.Provider value={{ user, login: handleLogin, logout: handleLogout }}>
+            {children}
+        </UserContext.Provider>
+    );
+}
+```
+
+
+В частности обрати внимание на эту функцию
+```ts
+const handleLogin = async (credentials: TokenObtainPair) => {
+    const tokens = await apiLogin(credentials);
+    if (tokens) {
+        setTokens(tokens);
+        // Здесь можно добавить запрос для получения данных пользователя
+        setUser({ id: 1, login: credentials.login, is_staff: false, is_active: true } as Account); // TODO
+    }
+};
+```
+
+Воспользуйся эндпоинтами /users/auth/users/me/ для получения id текущего пользователя
+

StaticHelper/utils/file_utils.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+import os
+
+def read_file(file_path: str) -> str:
+    """
+    Читает содержимое файла.
+    """
+    with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+        return f.read()
+
+def write_file(file_path: str, content: str):
+    """
+    Записывает содержимое в файл.
+    """
+    with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+        f.write(content)
+
+def create_directory(path: str):
+    """
+    Создает директорию, если она не существует.
+    """
+    os.makedirs(path, exist_ok=True)

StaticHelper/utils/logger.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+import sys
+
+def log(message: str, level: str = "info"):
+    """
+    Логирует сообщения в консоль.
+    """
+    levels = {
+        "info": "[INFO]",
+        "warning": "[WARNING]",
+        "error": "[ERROR]",
+    }
+    prefix = levels.get(level, "[UNKNOWN]")
+    print(f"{prefix} {message}", file=sys.stderr if level == "error" else sys.stdout)