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Skill v1.0.0
currentLLM-judged scan90/100virgo777/buddyme/project-guidelines-example
──Details
PublishedOctober 21, 2026 at 10:42 AM
Content Hashsha256:a1750bd9f391e004...
Git SHA50f96fd821b1
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SKILL.md · 351 lines · 9.8 KB
version: "1.0.0" name: project-guidelines-example description: "基于真实生产应用程序的项目特定技能(Skill)模板示例。" origin: ECC
项目指南技能(Skill)示例
这是一个项目特定技能(Skill)的示例。请将其作为你自己项目的模板。
基于真实生产应用程序:Zenith - AI 驱动的客户挖掘平台。
何时使用
在处理其设计的特定项目时参考此技能。项目技能包含:
- 架构概览
- 文件结构
- 代码模式
- 测试要求
- 部署工作流
架构概览
技术栈:
- 前端(Frontend): Next.js 15 (App Router), TypeScript, React
- 后端(Backend): FastAPI (Python), Pydantic 模型
- 数据库(Database): Supabase (PostgreSQL)
- AI: 支持工具调用(tool calling)和结构化输出(structured output)的 Claude API
- 部署(Deployment): Google Cloud Run
- 测试(Testing): Playwright (E2E), pytest (后端), React Testing Library
服务:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 前端(Frontend) ││ Next.js 15 + TypeScript + TailwindCSS ││ 部署于(Deployed): Vercel / Cloud Run │└─────────────────────────────────────────────────────────────┘│▼┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 后端(Backend) ││ FastAPI + Python 3.11 + Pydantic ││ 部署于(Deployed): Cloud Run │└─────────────────────────────────────────────────────────────┘│┌───────────────┼───────────────┐▼ ▼ ▼┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐│ Supabase │ │ Claude │ │ Redis ││ 数据库 │ │ API │ │ 缓存 │└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
文件结构
project/├── frontend/│ └── src/│ ├── app/ # Next.js App Router 页面│ │ ├── api/ # API 路由│ │ ├── (auth)/ # 身份验证保护的路由│ │ └── workspace/ # 主应用程序工作区│ ├── 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/ # 实用工具│ ├── types/ # TypeScript 定义│ └── config/ # 配置│├── backend/│ ├── routers/ # FastAPI 路由处理器│ ├── models.py # Pydantic 模型│ ├── main.py # FastAPI 应用程序入口│ ├── auth_system.py # 身份验证│ ├── 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/ # 实用脚本
代码模式
API 响应格式 (FastAPI)
python
from pydantic import BaseModelfrom typing import Generic, TypeVar, OptionalT = TypeVar('T')class ApiResponse(BaseModel, Generic[T]):success: booldata: Optional[T] = Noneerror: Optional[str] = None@classmethoddef ok(cls, data: T) -> "ApiResponse[T]":return cls(success=True, data=data)@classmethoddef fail(cls, error: str) -> "ApiResponse[T]":return cls(success=False, error=error)
前端 API 调用 (TypeScript)
typescript
interface ApiResponse<T> {success: booleandata?: Terror?: 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) }}}
Claude AI 集成 (结构化输出)
python
from anthropic import Anthropicfrom pydantic import BaseModelclass AnalysisResult(BaseModel):summary: strkey_points: list[str]confidence: floatasync 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": "Provide structured analysis","input_schema": AnalysisResult.model_json_schema()}],tool_choice={"type": "tool", "name": "provide_analysis"})# 提取工具使用(tool_use)结果tool_use = next(block for block in response.contentif block.type == "tool_use")return AnalysisResult(**tool_use.input)
自定义 Hooks (React)
typescript
import { useState, useCallback } from 'react'interface UseApiState<T> {data: T | nullloading: booleanerror: 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: false, error: result.error! })}}, [fetchFn])return { ...state, execute }}
测试要求
后端 (pytest)
bash
# 运行所有测试poetry run pytest tests/# 运行并生成覆盖率报告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:
python
import pytestfrom httpx import AsyncClientfrom main import app@pytest.fixtureasync def client():async with AsyncClient(app=app, base_url="http://test") as ac:yield ac@pytest.mark.asyncioasync def test_health_check(client: AsyncClient):response = await client.get("/health")assert response.status_code == 200assert response.json()["status"] == "healthy"
前端 (React Testing Library)
bash
# 运行测试npm run test# 运行并生成覆盖率报告npm run test -- --coverage# 运行 E2E 测试npm run test:e2e
测试结构:
typescript
import { render, screen, fireEvent } from '@testing-library/react'import { WorkspacePanel } from './WorkspacePanel'describe('WorkspacePanel', () => {it('renders workspace correctly', () => {render(<WorkspacePanel />)expect(screen.getByRole('main')).toBeInTheDocument()})it('handles session creation', async () => {render(<WorkspacePanel />)fireEvent.click(screen.getByText('New Session'))expect(await screen.findByText('Session created')).toBeInTheDocument()})})
部署工作流
部署前检查清单
- [ ] 所有测试均在本地通过
- [ ]
npm run build成功(前端) - [ ]
poetry run pytest通过(后端) - [ ] 无硬编码密钥
- [ ] 环境变量已记录
- [ ] 数据库迁移已就绪
部署命令
bash
# 构建并部署前端cd frontend && npm run buildgcloud run deploy frontend --source .# 构建并部署后端cd backendgcloud run deploy backend --source .
环境变量
bash
# 前端 (.env.local)NEXT_PUBLIC_API_URL=https://api.example.comNEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=https://xxx.supabase.coNEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=eyJ...# 后端 (.env)DATABASE_URL=postgresql://...ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...SUPABASE_URL=https://xxx.supabase.coSUPABASE_KEY=eyJ...
关键规则
- 不得使用表情符号(No emojis):在代码、注释或文档中不得使用表情符号
- 不可变性(Immutability):永远不要直接修改对象或数组
- TDD:在实现之前编写测试
- 最低 80% 覆盖率
- 采用多个小文件:通常 200-400 行,最多 800 行
- 不得使用 console.log:生产代码中不得使用 console.log
- 正确的错误处理:使用 try/catch 进行错误处理
- 输入验证:使用 Pydantic/Zod 进行输入验证
相关技能
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(TDD)方法论