chore: add dev requirements, pytest tests and compatibility docs

Author: Gilberto-Galan

CONTRIBUTING.md

@@ -39,6 +39,14 @@ Dependencias Python principales del proyecto:
 - setuptools
 - wheel
 
+Compatibilidad probada:
+
+- OS: Windows 10/11
+- Python: 3.12.x
+- CUDA Toolkit: 12.8
+- Visual Studio: 18 2026 (x64)
+- CMake: 3.18+
+
 ## Configuración rápida del entorno (Windows)
 
 1. Haz fork del repositorio en GitHub.
@@ -55,6 +63,7 @@ python -m venv venv
 .\venv\Scripts\Activate.ps1
 python -m pip install --upgrade pip
 pip install .
+python -m pip install -r requirements-dev.txt
 ```
 
 ## Verificación básica
@@ -82,7 +91,7 @@ Pruebas rápidas después del build:
 ```powershell
 python -c "import ttensor; print('OK')"
 python examples/xor_cpu.py
-python -m unittest tests/test_import_smoke.py
+python -m pytest -q tests
 ```
 
 ## Flujo recomendado para contribuir

README.md

@@ -66,6 +66,27 @@ Nuestra meta es convertir a T-Tensor en un motor educativo de alto rendimiento.
 
 ## 2. Instalacion
 
+### ✅ Compatibilidad probada
+
+Estas combinaciones han sido verificadas en el proyecto:
+
+| Componente | Versiones probadas |
+|---|---|
+| OS | Windows 10/11 |
+| Python | 3.12.x |
+| CUDA Toolkit | 12.8 |
+| Visual Studio | 18 2026 (x64) |
+| CMake | 3.18+ |
+
+### 🧰 Entorno de desarrollo (contributors)
+
+Para contribuir y ejecutar tests/lint localmente:
+
+```powershell
+python -m pip install --upgrade pip
+python -m pip install -r requirements-dev.txt
+```
+
 ### 🔧 Desde el repositorio (compilacion desde fuente)
 
 ```bash
@@ -101,7 +122,7 @@ Smoke test recomendado:
 ```powershell
 python -c "import ttensor; print('OK')"
 python examples/xor_cpu.py
-python -m unittest tests/test_import_smoke.py
+python -m pytest -q tests
 ```
 
 ---

requirements-dev.txt

@@ -0,0 +1,7 @@
+pytest>=8.2
+pytest-cov>=5.0
+black>=24.8
+ruff>=0.6
+mypy>=1.11
+cmake>=3.18
+pybind11>=2.11

tests/test_import_smoke.py

@@ -1,15 +1,6 @@
 """Smoke test basico para el paquete Python de T-Tensor."""
 
-import unittest
 
+def test_import_ttensor() -> None:
+    import ttensor  # noqa: F401
 
-class TestImportSmoke(unittest.TestCase):
-    def test_import_ttensor(self) -> None:
-        try:
-            import ttensor  # noqa: F401
-        except Exception as exc:
-            self.fail(f"No se pudo importar ttensor: {exc}")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    unittest.main()

tests/test_tensor_core.py

@@ -0,0 +1,56 @@
+"""Pruebas unitarias base para operaciones de Tensor y autograd."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import pytest
+
+from ttensor import Device
+from ttensor import DeviceManager
+from ttensor import Tensor
+
+
+def _has_gpu() -> bool:
+    try:
+        DeviceManager.initialize()
+        return DeviceManager.device_count() > 0
+    except Exception:
+        return False
+
+
+def test_tensor_add_cpu() -> None:
+    a = Tensor.from_list([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], rows=2, cols=2, device=Device.CPU, requires_grad=False)
+    b = Tensor.from_list([10.0, 20.0, 30.0, 40.0], rows=2, cols=2, device=Device.CPU, requires_grad=False)
+
+    c = Tensor.add(a, b)
+
+    assert c.tolist() == [11.0, 22.0, 33.0, 44.0]
+
+
+def test_autograd_square_grad_cpu() -> None:
+    x = Tensor.from_list([3.0], rows=1, cols=1, device=Device.CPU, requires_grad=True)
+
+    y = Tensor.mul(x, x)  # f(x) = x^2
+    y.backward()
+
+    assert x.grad is not None
+    assert x.grad.item() == pytest.approx(6.0, rel=1e-6, abs=1e-6)
+
+
+def test_matmul_cpu_gpu_consistency() -> None:
+    if not _has_gpu():
+        pytest.skip("No hay GPU CUDA disponible en este entorno")
+
+    values_a = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0]
+    values_b = [7.0, 8.0, 9.0, 10.0, 11.0, 12.0]
+
+    a_cpu = Tensor.from_list(values_a, rows=2, cols=3, device=Device.CPU, requires_grad=False)
+    b_cpu = Tensor.from_list(values_b, rows=3, cols=2, device=Device.CPU, requires_grad=False)
+    out_cpu = Tensor.matmul(a_cpu, b_cpu).tolist()
+
+    a_gpu = Tensor.from_list(values_a, rows=2, cols=3, device=Device.GPU, requires_grad=False)
+    b_gpu = Tensor.from_list(values_b, rows=3, cols=2, device=Device.GPU, requires_grad=False)
+    out_gpu = Tensor.matmul(a_gpu, b_gpu).tolist()
+
+    assert len(out_cpu) == len(out_gpu)
+    for cpu_v, gpu_v in zip(out_cpu, out_gpu):
+        assert gpu_v == pytest.approx(cpu_v, rel=1e-5, abs=1e-5)