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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | project-guidelines-example |
| description | 基于真实生产应用的项目特定技能模板示例。 |
这是一个项目特定技能的示例。用它作为你自己项目的模板。
基于真实生产应用：Zenith ——AI 驱动的客户发现平台。
在为特定项目工作时参考此技能。项目技能包含：
技术栈：
服务架构：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 前端 │
│ Next.js 15 + TypeScript + TailwindCSS │
│ 部署：Vercel / Cloud Run │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 后端 │
│ FastAPI + Python 3.11 + Pydantic │
│ 部署：Cloud Run │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────┼───────────────┐
▼ ▼ ▼
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ Supabase │ │ Claude │ │ Redis │
│ Database │ │ API │ │ Cache │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
架构说明：
project/
├── frontend/
│ └── src/
│ ├── app/ # Next.js app router 页面
│ │ ├── api/ # API 路由
│ │ ├── (auth)/ # 认证保护的路由
│ │ └── workspace/ # 主应用工作区
│ ├── components/ # React 组件
│ │ ├── ui/ # 基础 UI 组件
│ │ ├── forms/ # 表单组件
│ │ └── layouts/ # 布局组件
│ ├── hooks/ # 自定义 React hooks
│ ├── lib/ # 工具函数
│ ├── types/ # TypeScript 定义
│ └── config/ # 配置
│
├── backend/
│ ├── routers/ # FastAPI 路由处理器
│ ├── models.py # Pydantic models
│ ├── main.py # FastAPI app 入口
│ ├── auth_system.py # 认证
│ ├── database.py # 数据库操作
│ ├── services/ # 业务逻辑
│ └── tests/ # pytest 测试
│
├── deploy/ # 部署配置
├── docs/ # 文档
└── scripts/ # 工具脚本
目录说明：
frontend/app/：Next.js 页面（App Router）frontend/components/：React 组件backend/routers/：API 端点backend/services/：业务逻辑from pydantic import BaseModel
from typing import Generic, TypeVar, Optional
T = TypeVar('T')
class ApiResponse(BaseModel, Generic[T]):
success: bool
data: Optional[T] = None
error: Optional[str] = None
@classmethod
def ok(cls, data: T) -> "ApiResponse[T]":
return cls(success=True, data=data)
@classmethod
def fail(cls, error: str) -> "ApiResponse[T]":
return cls(success=False, error=error)
使用示例：
# 成功响应
return ApiResponse.ok(user_data)
# 错误响应
return ApiResponse.fail("用户未找到")
interface ApiResponse<T> {
success: boolean
data?: T
error?: string
}
async function fetchApi<T>(
endpoint: string,
options?: RequestInit
): Promise<ApiResponse<T>> {
try {
const response = await fetch(`/api${endpoint}`, {
...options,
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
...options?.headers,
},
})
if (!response.ok) {
return { success: false, error: `HTTP ${response.status}` }
}
return await response.json()
} catch (error) {
return { success: false, error: String(error) }
}
}
使用示例：
const result = await fetchApi<User>('/users/123')
if (result.success) {
console.log(result.data) // 类型安全
} else {
console.error(result.error)
}
from anthropic import Anthropic
from pydantic import BaseModel
class AnalysisResult(BaseModel):
summary: str
key_points: list[str]
confidence: float
async def analyze_with_claude(content: str) -> AnalysisResult:
client = Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5-20250514",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": content}],
tools=[{
"name": "provide_analysis",
"description": "提供结构化分析",
"input_schema": AnalysisResult.model_json_schema()
}],
tool_choice={"type": "tool", "name": "provide_analysis"}
)
# 提取工具使用结果
tool_use = next(
block for block in response.content
if block.type == "tool_use"
)
return AnalysisResult(**tool_use.input)
什么是结构化输出？ Claude 返回符合 Pydantic model 的 JSON，而不是自由文本。
import { useState, useCallback } from 'react'
interface UseApiState<T> {
data: T | null
loading: boolean
error: string | null
}
export function useApi<T>(
fetchFn: () => Promise<ApiResponse<T>>
) {
const [state, setState] = useState<UseApiState<T>>({
data: null,
loading: false,
error: null,
})
const execute = useCallback(async () => {
setState(prev => ({ ...prev, loading: true, error: null }))
const result = await fetchFn()
if (result.success) {
setState({ data: result.data!, loading: false, error: null })
} else {
setState({ data: null, loading: , : result.! })
}
}, [fetchFn])
{ ...state, execute }
}
使用示例：
const { data, loading, error, execute } = useApi<User>(
() => fetchApi('/users/123')
)
// 加载数据
execute()
// 渲染
{loading && <Spinner />}
{error && <Error message={error} />}
{data && <UserProfile user={data} />}
# 运行所有测试
poetry run pytest tests/
# 运行带覆盖率
poetry run pytest tests/ --cov=. --cov-report=html
# 运行特定测试文件
poetry run pytest tests/test_auth.py -v
测试结构：
import pytest
from httpx import AsyncClient
from main import app
@pytest.fixture
async def client():
async with AsyncClient(app=app, base_url="http://test") as ac:
yield ac
@pytest.mark.asyncio
async def test_health_check(client: AsyncClient):
response = await client.get("/health")
assert response.status_code == 200
assert response.json()["status"] == "healthy"
# 运行测试
npm run test
# 运行带覆盖率
npm run test -- --coverage
# 运行 E2E 测试
npm run test:e2e
npm run build 成功（前端）poetry run pytest 通过（后端）# 构建和部署前端
cd frontend && npm run build
gcloud run deploy frontend --source .
# 构建和部署后端
cd backend
gcloud run deploy backend --source .
# 前端 (.env.local)
NEXT_PUBLIC_API_URL=https://api.example.com
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=https://xxx.supabase.co
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=eyJ...
# 后端 (.env)
DATABASE_URL=postgresql://...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
SUPABASE_URL=https://xxx.supabase.co
SUPABASE_KEY=eyJ...
~/.claude/skills/your-project-name/SKILL.md示例项目特定规则：
## 项目特定规则
1. 命名约定：
- 组件：PascalCase (UserProfile.tsx)
- 文件：kebab-case (user-profile.ts)
- 变量：camelCase (userName)
2. 导入顺序：
1. React/Next.js
2. 第三方库
3. 本地组件
4. 类型
5. 工具函数
3. Git 提交消息：
- feat: 新功能
- fix: 错误修复
- docs: 文档更改
- refactor: 代码重构
coding-standards.md ——通用编码最佳实践backend-patterns.md ——API 和数据库模式frontend-patterns.md ——React 和 Next.js 模式tdd-workflow/ ——测试驱动开发方法论记住：项目特定技能是项目的"百科全书"——它包含所有项目特定的知识，让 AI 能更好地理解你的代码。