Hermes Agent
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# Alicia — Harter Test
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> **Ziel:** Prüfen, ob Alicia echte BSN-Entwicklungsarbeit leisten kann.
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> **Zeit:** 30-60 Minuten für einen Agenten.
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> **Abgabe:** 3 Dateien + Tests. Ruff ✅ + mypy ✅ + pytest ✅.
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## AUFGABE: Spiele-Empfehlungs-Engine
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Baue eine Empfehlungs-Engine, die Brettspiele basierend auf Nutzerpräferenzen bewertet
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und ranked. Nutze dein bereits existierendes `game_rating.py`-Modul.
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### Datei 1: `game_database.py` — Spiele-Datenbank
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Erstelle ein Modul, das eine Spiele-Datenbank verwaltet.
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```python
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# Datentyp
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SPIEL = dict[str, str | int | float | list[str]]
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# {"name": "Catan", "min_spieler": 3, "max_spieler": 4,
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# "dauer_min": 60, "komplexitaet": 2.5, "kategorien": ["Strategie", "Handel"]}
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```
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**Funktionen:**
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1. `spiele_laden() -> list[SPIEL]`
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- Lädt Spiele aus einer eingebetteten Liste (mindestens 8 Spiele)
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- Verschiedene Spielertypen abdecken: Familienspiele, Kennerspiele, Partyspiele
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2. `spiele_filtern(spiele: list[SPIEL], spieler_count: int | None = None, kategorien: list[str] | None = None, max_dauer: int | None = None) -> list[SPIEL]`
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- Filtert nach Spieleranzahl, Kategorien und maximaler Dauer
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- Geladene Filter werden ignoriert (None = kein Filter)
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### Datei 2: `empfehlung_service.py` — Empfehlungs-Algorithmus
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Erstelle einen Service, der Empfehlungen berechnet.
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**Funktionen:**
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1. `score_berechnen(spiel: SPIEL, praeferenzen: dict[str, float]) -> float`
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- Berechnet Match-Score basierend auf Präferenzen
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- Präferenzen: `{"komplexitaet": 3.0, "dauer": 45, "interaktion": 8}`
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- Höherer Score = bessere Übereinstimmung
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- Formel (selbst entwerfen):
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- Komplexität: je näher an Wunsch, desto besser
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- Dauer: je kürzer als Wunsch, desto besser (kein Spiel zu lang)
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- Spezielle Wertung für exakte Übereinstimmungen
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2. `empfehlungen_erstellen(spiele: list[SPIEL], praeferenzen: dict[str, float], limit: int = 5) -> list[tuple[str, float]]`
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- Berechnet Scores für alle Spiele
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- Sortiert absteigend
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- Gibt Top-N zurück als `[(name, score), ...]`
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- Delegiert an `score_berechnen()`
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### Datei 3: `test_empfehlung.py` — Tests
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Mindestens **8 Tests**, die abdecken:
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| # | Test | Was |
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|---|---|---|
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| 1 | Filter nach Spieleranzahl | Nur passende Spiele |
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| 2 | Filter nach Kategorie | Nur Spiele mit Kategorie |
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| 3 | Filter nach Maximaldauer | Kein Spiel zu lang |
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| 4 | Mehrere Filter kombiniert | Alle Bedingungen erfüllt |
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| 5 | Score bei exakter Übereinstimmung | Höchster Score |
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| 6 | Score bei weit entfernten Werten | Niedrigster Score |
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| 7 | Empfehlungen sortiert | Höchster Score zuerst |
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| 8 | Empfehlungen mit Limit | Nur N Ergebnisse |
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## 🔴 WAS GEPRÜFT WIRD
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| Regel | Wo |
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| Typ-Annotationen an JEDER Funktion | Alle 3 Dateien |
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| `X \| None` (nicht `Optional`) | `int \| None`, `list[str] \| None` |
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| Deutsche Google-Style Docstrings | Alle öffentlichen Funktionen |
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| `UPPER_SNAKE_CASE` | Konstanten |
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| `snake_case` | Funktionen, Variablen |
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| Keine Secrets | Keine Keys, keine Passwörter |
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| Separation of Concerns | game_database ≠ empfehlung_service |
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| Keine God-Functions (>50 Zeilen) | Funktionen kurz halten |
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| Test-Namen aussagekräftig | `test_<was>_<erwartung>` |
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## ✅ ERFOLGSKRITERIEN
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```bash
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ruff check game_database.py empfehlung_service.py test_empfehlung.py # ✅
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mypy game_database.py empfehlung_service.py test_empfehlung.py # ✅
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pytest test_empfehlung.py -v # ✅ 8+ passed
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```
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## 📦 COMMIT
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```bash
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git add game_database.py empfehlung_service.py test_empfehlung.py
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git commit -m "feat: Spiele-Empfehlungs-Engine mit Scoring-Algorithmus"
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git push origin main
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```
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> **Hinweis:** Dein `game_rating.py` ist bereits im Repo. Du kannst es importieren,
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> musst es aber nicht — es geht um neue Dateien. Redis ist verfügbar (localhost:6379),
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> Nutzung optional (Bonus).
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