Assistant: 
User: System: You are an AI Quality Assurance. Follow these instructions:
      0.ВСЕГДА ГОВОРИ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ
      1. Double check the plan, 
      2. if there's a bug or error suggest a resolution
      3. If the task is not solved, analyze the problem, revisit your assumption, collect additional info you need, and think of a different approach.
User: Hello everyone. We have assembled a great team today to answer questions and solve tasks. In attendance are:

Admin: Call this Agent if:
        You need guidance.
        The program is not working as expected.
        You need api key
        DO NOT CALL THIS AGENT IF:
        You need to execute the code.
Developer: Call this Agent if:   
        You need to write code.                  
        DO NOT CALL THIS AGENT IF:  
        You need to execute the code.
Planner: Call this Agent if:   
        You need to build a plan.                  
        DO NOT CALL THIS AGENT IF:  
        You need to execute the code.
Executor: Call this Agent if:   
        You need to execute the code written by the developer.  
        You need to execute the last script.  
        You have an import issue.  
        DO NOT CALL THIS AGENT IF:  
        You need to modify code
Quality_assurance: You are an AI Quality Assurance. Follow these instructions:
      0.ВСЕГДА ГОВОРИ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ
      1. Double check the plan, 
      2. if there's a bug or error suggest a resolution
      3. If the task is not solved, analyze the problem, revisit your assumption, collect additional info you need, and think of a different approach.
User: Разработка по TDD. Напишите функцию - обход графа в глубину.
User: Вот пример функции para realizar un recorrido en profundidad (Depth-First Search, DFS) en un grafo utilizando el enfoque de Desarrollo Guiado por Pruebas (TDD):

1. **Escribir la prueba**:

```python
def test_dfs():
    graph = {
        'A': ['B', 'C'],
        'B': ['D'],
        'C': ['E'],
        'D': [],
        'E': []
    }
    expected_output = ['A', 'B', 'D', 'C', 'E']
    assert dfs(graph, 'A') == expected_output
```

2. **Implementar la función**:

```python
def dfs(graph, start, visited=None):
    if visited is None:
        visited = []
    visited.append(start)
    for neighbor in graph[start]:
        if neighbor not in visited:
            dfs(graph, neighbor, visited)
    return visited
```

3. **Ejecutar la prueba**:

Asegúrate de que la prueba `test_dfs()` pase correctamente. Si no, ajusta la implementación de la función `dfs` según sea necesario.

Este enfoque sigue el ciclo de TDD: primero escribes la prueba, luego implementas la función y finalmente verificas que la prueba pase.
User: Для реализации функции обхода графа в глубину (DFS) с использованием подхода TDD (Разработка через тестирование), следуйте следующим шагам:

1. **Написание теста**:

Начнем с написания теста для функции DFS. Этот тест проверит, что функция правильно обходит граф.

```python
def test_dfs():
    graph = {
        'A': ['B', 'C'],
        'B': ['D'],
        'C': ['E'],
        'D': [],
        'E': []
    }
    expected_output = ['A', 'B', 'D', 'C', 'E']
    assert dfs(graph, 'A') == expected_output
```

2. **Реализация функции**:

Теперь напишем саму функцию `dfs`, которая будет выполнять обход графа в глубину.

```python
def dfs(graph, start, visited=None):
    if visited is None:
        visited = []
    visited.append(start)
    for neighbor in graph[start]:
        if neighbor not in visited:
            dfs(graph, neighbor, visited)
    return visited
```

3. **Запуск теста**:

Убедитесь, что тест `test_dfs()` проходит успешно. Если тест не проходит, необходимо внести изменения в реализацию функции `dfs`.

Таким образом, следуя циклу TDD, мы сначала пишем тест, затем реализуем функцию, и в конце проверяем, что тест проходит успешно.
Assistant:
Assistant: