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// 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。

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updated:March 3, 2026

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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