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name: cc-skill-project-guidelines-example description: "项目指南技能（示例）" risk: unknown source: community date_added: "2026-02-27"

项目指南技能（示例）

这是一个项目特定技能的示例。可以将其作为你自己项目的模板。

基于真实生产应用：Zenith - AI 驱动的客户发现平台。

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何时使用

在处理该技能所设计的特定项目时参考此技能。项目技能包含：

• 架构概述
• 文件结构
• 代码模式
• 测试要求
• 部署工作流

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架构概述

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，支持工具调用和结构化输出
• 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)/       # 需认证的路由
│       │   └── 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 hooks
│       ├── lib/              # 工具函数
│       ├── types/            # TypeScript 类型定义
│       └── 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/                  # 工具脚本

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代码模式

API 响应格式（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)

前端 API 调用（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）

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()
        }]
    )