Best use case
项目指南技能(示例) is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt. It is especially useful for teams working in multi. 这是一个项目专用技能(Skill)的示例。请将其用作你自己项目的模板。
这是一个项目专用技能(Skill)的示例。请将其用作你自己项目的模板。
Users should expect a more consistent workflow output, faster repeated execution, and less time spent rewriting prompts from scratch.
Practical example
Example input
Use the "项目指南技能(示例)" skill to help with this workflow task. Context: 这是一个项目专用技能(Skill)的示例。请将其用作你自己项目的模板。
Example output
A structured workflow result with clearer steps, more consistent formatting, and an output that is easier to reuse in the next run.
When to use this skill
- Use this skill when you want a reusable workflow rather than writing the same prompt again and again.
When not to use this skill
- Do not use this when you only need a one-off answer and do not need a reusable workflow.
- Do not use it if you cannot install or maintain the related files, repository context, or supporting tools.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/project-guidelines-example/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How 项目指南技能(示例) Compares
| Feature / Agent | 项目指南技能(示例) | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
这是一个项目专用技能(Skill)的示例。请将其用作你自己项目的模板。
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# 项目指南技能(示例)
这是一个项目专用技能(Skill)的示例。请将其用作你自己项目的模板。
基于实际的生产环境应用程序:[Zenith](https://zenith.chat) - AI 驱动的客户发现平台。
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## 使用场景
在处理为此技能设计的特定项目时请参考此文档。项目技能(Project Skills)包括:
- 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**: Next.js 15 (App Router), TypeScript, React
- **后端**: FastAPI (Python), Pydantic 模型
- **数据库**: Supabase (PostgreSQL)
- **AI**: Claude API(带工具调用与结构化输出)
- **部署**: Google Cloud Run
- **测试**: Playwright (E2E), pytest (后端), React Testing Library
**服务架构:**
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 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 │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
```
---
## 文件结构
```
project/
├── frontend/
│ └── src/
│ ├── app/ # Next.js app router 页面
│ │ ├── api/ # API 路由
│ │ ├── (auth)/ # 受认证保护的路由
│ │ └── 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 Hook
│ ├── lib/ # 工具库
│ ├── types/ # TypeScript 定义
│ └── config/ # 配置
│
├── backend/
│ ├── routers/ # FastAPI 路由处理器
│ ├── models.py # Pydantic 模型
│ ├── main.py # FastAPI 应用入口
│ ├── auth_system.py # 认证系统
│ ├── 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/ # 辅助脚本
```
---
## 代码模式
### API 响应格式 (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)
```
### 前端 API 调用 (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 集成(结构化输出)
```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"}
)
# 提取工具调用结果
tool_use = next(
block for block in response.content
if block.type == "tool_use"
)
return AnalysisResult(**tool_use.input)
```
### 自定义 Hook (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 }
}
```
---
## 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
# 运行特定的测试文件
poetry run pytest tests/test_auth.py -v
```
**测试结构:**
```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"
```
### 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
### 部署前自检清单
- [ ] 所有本地测试均已通过
- [ ] `npm run build` 成功(前端)
- [ ] `poetry run pytest` 成功(后端)
- [ ] 无硬编码的密钥(Secrets)
- [ ] 环境变量已记录在文档中
- [ ] 数据库迁移已就绪
### 部署命令
```bash
# 前端构建与部署
cd frontend && npm run build
gcloud run deploy frontend --source .
# 后端构建与部署
cd backend
gcloud run deploy backend --source .
```
### 环境变量
```bash
# 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...
```
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## 重要规则
1. **禁止使用表情符号** - 不要在代码、注释或文档中使用 Emoji
2. **不可变性** - 不要直接修改对象或数组
3. **TDD** - 在实现功能之前编写测试
4. **80% 覆盖率** - 最低标准
5. **拆分小文件** - 通常 200-400 行,最大 800 行
6. **禁止 console.log** - 不要出现在生产代码中
7. **完善的错误处理** - 使用 try/catch
8. **输入校验** - 使用 Pydantic/Zod
---
## 相关技能
- `coding-standards.md` - 通用编码最佳实践
- `backend-patterns.md` - API 与数据库模式
- `frontend-patterns.md` - React 与 Next.js 模式
- `tdd-workflow/` - 测试驱动开发(TDD)方法论Related Skills
plankton-code-quality
使用 Plankton 实现编写时代码质量强制执行 —— 通过钩子在每次文件编辑时进行自动格式化、代码检查,并由 Claude 驱动自动修复。
autonomous-loops
自主运行 Claude Code 循环的模式与架构 —— 从简单的顺序流水线到 RFC 驱动的多智能体 DAG 系统。
visa-doc-translate
将签证申请文件(图片)翻译成英文,并创建包含原文和译文的双语PDF
swiftui-patterns
SwiftUI 架构模式,使用 @Observable 进行状态管理,视图组合,导航,性能优化,以及现代 iOS/macOS UI 最佳实践。
swift-protocol-di-testing
基于协议的依赖注入,用于可测试的Swift代码——使用聚焦协议和Swift Testing模拟文件系统、网络和外部API。
swift-concurrency-6-2
Swift 6.2 可接近的并发性 — 默认单线程,@concurrent 用于显式后台卸载,隔离一致性用于主 actor 类型。
swift-actor-persistence
在 Swift 中使用 actor 实现线程安全的数据持久化——基于内存缓存与文件支持的存储,通过设计消除数据竞争。
skill-stocktake
用于审计Claude技能和命令的质量。支持快速扫描(仅变更技能)和全面盘点模式,采用顺序子代理批量评估。
search-first
研究优先于编码的工作流程。在编写自定义代码之前,搜索现有的工具、库和模式。调用研究员代理。
regex-vs-llm-structured-text
选择在解析结构化文本时使用正则表达式还是大型语言模型的决策框架——从正则表达式开始,仅在低置信度的边缘情况下添加大型语言模型。
liquid-glass-design
iOS 26 液态玻璃设计系统 — 适用于 SwiftUI、UIKit 和 WidgetKit 的动态玻璃材质,具有模糊、反射和交互式变形效果。
foundation-models-on-device
苹果FoundationModels框架用于设备上的LLM——文本生成、使用@Generable进行引导生成、工具调用,以及在iOS 26+中的快照流。