プロジェクトガイドラインスキル（例）

これはプロジェクト固有スキルの例です。自分のプロジェクト用テンプレートとして使用してください。

実際のプロダクションアプリに基づく: Zenith - AI 搭載のカスタマー発見プラットフォーム。

使うタイミング

このスキルは対象プロジェクトで作業する際に参照する。プロジェクトスキルには以下が含まれる:

•アーキテクチャ概要
•ファイル構造
•コードパターン
•テスト要件
•デプロイフロー

アーキテクチャ概要

技術スタック:

•フロントエンド: Next.js 15（App Router）、TypeScript、React
•バックエンド: FastAPI（Python）、Pydantic モデル
•DB: Supabase（PostgreSQL）
•AI: Claude API（ツール呼び出し + 構造化出力）
•デプロイ: Google Cloud Run
•テスト: Playwright（E2E）、pytest（backend）、React Testing Library

サービス:

text

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         Frontend                            │
│  Next.js 15 + TypeScript + TailwindCSS                     │
│  Deployed: Vercel / Cloud Run                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         Backend                             │
│  FastAPI + Python 3.11 + Pydantic                          │
│  Deployed: Cloud Run                                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
              ┌───────────────┼───────────────┐
              ▼               ▼               ▼
        ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐
        │ Supabase │   │  Claude  │   │  Redis   │
        │ Database │   │   API    │   │  Cache   │
        └──────────┘   └──────────┘   └──────────┘

ファイル構造

text

project/
├── frontend/
│   └── src/
│       ├── app/              # Next.js app router pages
│       │   ├── api/          # API routes
│       │   ├── (auth)/       # Auth-protected routes
│       │   └── workspace/    # Main app workspace
│       ├── components/       # React components
│       │   ├── ui/           # Base UI components
│       │   ├── forms/        # Form components
│       │   └── layouts/      # Layout components
│       ├── hooks/            # Custom React hooks
│       ├── lib/              # Utilities
│       ├── types/            # TypeScript definitions
│       └── config/           # Configuration
│
├── backend/
│   ├── routers/              # FastAPI route handlers
│   ├── models.py             # Pydantic models
│   ├── main.py               # FastAPI app entry
│   ├── auth_system.py        # Authentication
│   ├── database.py           # Database operations
│   ├── services/             # Business logic
│   └── tests/                # pytest tests
│
├── deploy/                   # Deployment configs
├── docs/                     # Documentation
└── scripts/                  # Utility scripts

コードパターン

API レスポンス形式（FastAPI）

python

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)

フロントエンド API 呼び出し（TypeScript）

typescript

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) };
  }
}

Claude AI 連携（構造化出力）

python

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": "Provide structured analysis",
            "input_schema": AnalysisResult.model_json_schema()
        }],
        tool_choice={"type": "tool", "name": "provide_analysis"}
    )

    # Extract tool use result
    tool_use = next(
        block for block in response.content
        if block.type == "tool_use"
    )

    return AnalysisResult(**tool_use.input)

カスタムフック（React）

typescript

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: false, error: result.error! });
    }
  }, [fetchFn]);

  return { ...state, execute };
}

テスト要件

Backend（pytest）

bash

# Run all tests
poetry run pytest tests/

# Run with coverage
poetry run pytest tests/ --cov=. --cov-report=html

# Run specific test file
poetry run pytest tests/test_auth.py -v

テスト構造:

python

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"

Frontend（React Testing Library）

bash

# Run tests
npm run test

# Run with coverage
npm run test -- --coverage

# Run E2E tests
npm run test:e2e

テスト構造:

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()
  })
})

デプロイフロー

デプロイ前チェックリスト

• すべてのテストがローカルで通る
• npm run build 成功（frontend）
• poetry run pytest 成功（backend）
• ハードコードされたシークレットがない
• 環境変数がドキュメント化されている
• DB マイグレーション準備完了

デプロイコマンド

bash

# フロントエンドのビルド&デプロイ
cd frontend && npm run build
gcloud run deploy frontend --source .

# バックエンドのビルド&デプロイ
cd backend
gcloud run deploy backend --source .

環境変数

bash

# Frontend (.env.local)
NEXT_PUBLIC_API_URL=https://api.example.com
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=https://xxx.supabase.co
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=eyJ...

# Backend (.env)
DATABASE_URL=postgresql://...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
SUPABASE_URL=https://xxx.supabase.co
SUPABASE_KEY=eyJ...

重要ルール

•コード/コメント/ドキュメントで 絵文字禁止
•イミュータビリティ - オブジェクト/配列のミューテーション禁止
•TDD - 実装前にテストを書く
•80% カバレッジ 最低ライン
•小さなファイル多数 - 200〜400 行が目安、最大 800 行
•本番で console.log 禁止
•try/catch による適切なエラーハンドリング
•Pydantic/Zod による入力バリデーション

Project Guidelines Example

プロジェクトガイドラインスキル（例）

使うタイミング

アーキテクチャ概要

ファイル構造

コードパターン

API レスポンス形式（FastAPI）

フロントエンド API 呼び出し（TypeScript）

Claude AI 連携（構造化出力）

カスタムフック（React）

テスト要件

Backend（pytest）

Frontend（React Testing Library）

デプロイフロー

デプロイ前チェックリスト

デプロイコマンド

環境変数

重要ルール

関連スキル