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Documentation for the FastAPI backend, endpoints, and dependency injection.
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
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Documentation for the FastAPI backend, endpoints, and dependency injection.
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
Overview of the project's tech stack, directory structure, and architectural patterns.
Guide to using Better Auth for client and server-side authentication.
Validates and analyzes Docusaurus MDX chapters for structure, pedagogical quality, and component usage.
Details of the RAG Chatbot, including UI and backend logic.
Interaction with NeonDB Postgres using Drizzle ORM.
Knowledge of the Vercel deployment pipeline, hybrid build scripts, and environment configuration.
| name | Backend (FastAPI) |
| description | Documentation for the FastAPI backend, endpoints, and dependency injection. |
The backend is a FastAPI application located in backend/. It powers the chatbot and RAG functionality.
backend/main.pyuvicorn backend.main:app --reload (or via npm run dev)8000.POST /api/chatChatRequest (query, history, user_context).search_qdrant).build_rag_prompt).ChatResponse (answer, contexts).POST /api/ask-selectionAskSelectionRequest (question, selected_text).backend/utils/config.py: Qdrant initialization.backend/utils/helpers.py: Embedding and Prompt building logic.backend/models.py: OpenAI/Gemini client setup.GEMINI_API_KEY: For LLM and Embeddings.QDRANT_URL, QDRANT_API_KEY: Vector DB connection.