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: Для разработки функции обхода графа в глубину (DFS) с использованием подхода TDD (Test-Driven Development), мы сначала напишем тесты, а затем реализуем саму функцию. Давайте начнем с написания тестов.

### Шаг 1: Написание тестов

Мы создадим тесты, чтобы проверить корректность нашей функции обхода графа в глубину. Для этого будем использовать библиотеку `unittest`.

```python
import unittest

class TestDFS(unittest.TestCase):
    def test_dfs_simple_graph(self):
        graph = {
            'A': ['B', 'C'],
            'B': ['A', 'D', 'E'],
            'C': ['A', 'F'],
            'D': ['B'],
            'E': ['B', 'F'],
            'F': ['C', 'E']
        }
        start_node = 'A'
        expected_result = ['A', 'B', 'D', 'E', 'F', 'C']
        self.assertEqual(dfs(graph, start_node), expected_result)

    def test_dfs_disconnected_graph(self):
        graph = {
            'A': ['B'],
            'B': ['A'],
            'C': ['D'],
            'D': ['C']
        }
        start_node = 'A'
        expected_result = ['A', 'B']
        self.assertEqual(dfs(graph, start_node), expected_result)

    def test_dfs_single_node(self):
        graph = {
            'A': []
        }
        start_node = 'A'
        expected_result = ['A']
        self.assertEqual(dfs(graph, start_node), expected_result)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
```

### Шаг 2: Реализация функции

Теперь, когда у нас есть тесты, мы можем реализовать функцию `dfs`.

```python
def dfs(graph, start):
    visited = []
    stack = [start]

    while stack:
        node = stack.pop()
        if node not in visited:
            visited.append(node)
            stack.extend(reversed(graph[node]))  # Добавляем соседей в стек в обратном порядке
    return visited
```

### Шаг 3: Запуск тестов

После реализации функции, мы запускаем тесты, чтобы убедиться, что наша функция работает корректно. Если все тесты пройдены успешно, значит, функция реализована правильно.

Если возникнут какие-либо ошибки, мы можем пересмотреть нашу реализацию или тесты, чтобы определить, в чем проблема, и внести соответствующие исправления.
User: ### Тестирование и реализация функции обхода графа в глубину (DFS) с использованием TDD

Сначала установим библиотеку `unittest`, если она не установлена, но так как `unittest` входит в стандартную библиотеку Python, её установка отдельно не требуется.

### Шаг 1: Написание тестов

Создадим тестовый модуль, чтобы проверить корректность функции DFS.

```python
import unittest

# Обращаем внимание, что функция dfs еще не реализована
def dfs(graph, start):
    visited = []
    stack = [start]

    while stack:
        node = stack.pop()
        if node not in visited:
            visited.append(node)
            stack.extend(reversed(graph[node]))  # Добавляем соседей в стек в обратном порядке
    return visited

class TestDFS(unittest.TestCase):
    def test_dfs_simple_graph(self):
        graph = {
            'A': ['B', 'C'],
            'B': ['A', 'D', 'E'],
            'C': ['A', 'F'],
            'D': ['B'],
            'E': ['B', 'F'],
            'F': ['C', 'E']
        }
        start_node = 'A'
        expected_result = ['A', 'B', 'D', 'E', 'F', 'C']
        self.assertEqual(dfs(graph, start_node), expected_result)

    def test_dfs_disconnected_graph(self):
        graph = {
            'A': ['B'],
            'B': ['A'],
            'C': ['D'],
            'D': ['C']
        }
        start_node = 'A'
        expected_result = ['A', 'B']
        self.assertEqual(dfs(graph, start_node), expected_result)

    def test_dfs_single_node(self):
        graph = {
            'A': []
        }
        start_node = 'A'
        expected_result = ['A']
        self.assertEqual(dfs(graph, start_node), expected_result)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
```

### Запуск тестов

Теперь запустим тесты, чтобы убедиться, что функция `dfs` реализована правильно. Пожалуйста, выполните приведённый код, и мы проверим результаты.
Assistant:
Assistant: