loulanyue 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のスキルの例です。自分のプロジェクトのテンプレートとして使用してください。
実際の本番アプリケーションに基づいています：Zenith - AI駆動の顧客発見プラットフォーム。
使用するタイミング
このスキルが設計された特定のプロジェクトで作業する際に参照してください。プロジェクトスキルには以下が含まれます：
- アーキテクチャの概要
- ファイル構造
- コードパターン
- テスト要件
- デプロイメントワークフロー
アーキテクチャの概要
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
- データベース: Supabase (PostgreSQL)
- AI: Claudeツール呼び出しと構造化出力付きAPI
- デプロイメント: Google Cloud Run
- テスト: Playwright (E2E), pytest (バックエンド), React Testing Library
サービス：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 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
project/
├── frontend/
│ └── src/
│ ├── app/ # Next.js app routerページ
│ │ ├── api/ # APIルート
│ │ ├── (auth)/ # 認証保護されたルート
│ │ └── workspace/ # メインアプリワークスペース
│ ├── components/ # Reactコンポーネント
│ │ ├── ui/ # ベースUIコンポーネント
│ │ ├── forms/ # フォームコンポーネント
│ │ └── layouts/ # レイアウトコンポーネント
│ ├── hooks/ # カスタムReactフック
│ ├── lib/ # ユーティリティ
│ ├── types/ # TypeScript定義
│ └── config/ # 設定
│
├── backend/
│ ├── routers/ # FastAPIルートハンドラ
│ ├── models.py # Pydanticモデル
│ ├── main.py # FastAPIアプリエントリ
│ ├── auth_system.py # 認証
│ ├── database.py # データベース操作
│ ├── services/ # ビジネスロジック
│ └── tests/ # pytestテスト
│
├── deploy/ # デプロイメント設定
├── docs/ # ドキュメント
└── scripts/ # ユーティリティスクリプト
コードパターン
APIレスポンス形式 (FastAPI)
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)
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統合（構造化出力）
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)
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
バックエンド (pytest)
# すべてのテストを実行
poetry run pytest tests/
# カバレッジ付きで実行
poetry run pytest tests/ --cov=. --cov-report=html
# 特定のテストファイルを実行
poetry run pytest tests/test_auth.py -v
テスト構造：
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"
フロントエンド (React Testing Library)
# テストを実行
npm run test
# カバレッジ付きで実行
npm run test -- --coverage
# E2Eテストを実行
npm run test:e2e
テスト構造：
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()
})
})
デプロイメントワークフロー
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成功
-
npm run buildが成功（フロントエンド） -
poetry run pytestが成功（バックエンド） - ハードコードされたシークレットなし
- 環境変数がドキュメント化されている
- データベースマイグレーションが準備されている
デプロイメントコマンド
# フロントエンドのビルドとデプロイ
cd frontend && npm run build
gcloud run deploy frontend --source .
# バックエンドのビルドとデプロイ
cd backend
gcloud run deploy backend --source .
環境変数
# フロントエンド (.env.local)
NEXT_PUBLIC_API_URL=https://api.example.com
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=https://xxx.supabase.co
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=eyJ...
# バックエンド (.env)
DATABASE_URL=postgresql://...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
SUPABASE_URL=https://xxx.supabase.co
SUPABASE_KEY=eyJ...
重要なルール
- 絵文字なし - コード、コメント、ドキュメントに絵文字を使用しない
- 不変性 - オブジェクトや配列を変更しない
- TDD - 実装前にテストを書く
- 80%カバレッジ - 最低基準
- 小さなファイル多数 - 通常200-400行、最大800行
- console.log禁止 - 本番コードには使用しない
- 適切なエラー処理 - try/catchを使用
- 入力検証 - Pydantic/Zodを使用
関連スキル
coding-standards.md- 一般的なコーディングベストプラクティスbackend-patterns.md- APIとデータベースパターンfrontend-patterns.md- ReactとNext.jsパターンtdd-workflow/- テスト駆動開発の方法論