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name	description
project-guidelines-example	「專案開發規範」範本，基於真實生產環境應用的示例。

專案規範技能（範例） (Project Guidelines Skill Example)

這是一個針對特定專案的技能範例。請以此為模板，為您自己的專案建立對應的規範。

本範例基於一個真實的生產環境應用：Zenith — AI 驅動的客戶發現平台。

何時使用

在開發該規範所針對的特定專案時，請參考此技能。專案技能通常包含：

• 架構總覽
• 檔案結構
• 程式碼模式 (Patterns)
• 測試需求
• 部署工作流

---

架構總覽 (Architecture Overview)

技術棧 (Tech Stack)：

• 前端：Next.js 15 (App Router), TypeScript, React。
• 後端：FastAPI (Python), Pydantic 模型。
• 資料庫：Supabase (PostgreSQL)。
• AI：Claude API（具備工具呼叫與結構化輸出能力）。
• 部署：Google Cloud Run。
• 測試：Playwright (E2E), pytest (後端), React Testing Library。

服務架構圖：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           前端                              │
│  Next.js 15 + TypeScript + TailwindCSS                     │
│  部署位置：Vercel / Cloud Run                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                               │
                               ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           後端                              │
│  FastAPI + Python 3.11 + Pydantic                          │
│  部署位置：Cloud Run                                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                               │
               ┌───────────────┼───────────────┐
               ▼               ▼               ▼
         ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐
         │ Supabase │   │  Claude  │   │  Redis   │
         │  資料庫  │   │   API    │   │   快取   │
         └──────────┘   └──────────┘   └──────────┘

---

檔案結構 (File Structure)

project/
├── frontend/                 # 前端目錄
│   └── src/
│       ├── app/              # Next.js App Router 頁面
│       │   ├── api/          # 前端 API 路由
│       │   ├── (auth)/       # 身份驗證保護路由
│       │   └── workspace/    # 主工作區應用
│       ├── components/       # React 元件
│       │   ├── ui/           # 基礎 UI 原子元件
│       │   ├── forms/        # 表單相關元件
│       │   └── layouts/      # 佈局元件
│       ├── hooks/            # 自定義 React Hooks
│       ├── lib/              # 工具函式庫
│       ├── types/            # TypeScript 型別定義
│       └── config/           # 配置項目
│
├── backend/                  # 後端目錄
│   ├── routers/              # FastAPI 路由處理器
│   ├── models.py             # Pydantic 資料模型
│   ├── main.py               # FastAPI 應用入口
│   ├── auth_system.py        # 身份驗證系統
│   ├── database.py           # 資料庫操作
│   ├── services/             # 業務邏輯層
│   └── tests/                # pytest 測試案例
│
├── deploy/                   # 部署配置檔目錄
├── docs/                     # 專案文件目錄
└── scripts/                  # 工具指令腳本

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程式碼模式 (Code Patterns)

API 回應格式 (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 呼叫 (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 整合（結構化輸出）

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": "提供結構化分析內容",
            "input_schema": AnalysisResult.model_json_schema()
        }],
        tool_choice={"type": "tool", "name": "provide_analysis"}
    )

    # 擷取工具呼叫結果
    tool_use = next(
        block for block in response.content
        if block.type == "tool_use"
    )

    return AnalysisResult(**tool_use.input)

React 自定義 Hooks

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 }
}

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測試需求 (Testing Requirements)

後端測試 (pytest)

# 執行所有測試
poetry run pytest tests/

# 執行測試並產出覆蓋率報告
poetry run pytest tests/ --cov=. --cov-report=html

# 執行特定測試檔案
poetry run pytest tests/test_auth.py -v

測試結構範例：

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"

前端測試 (React Testing Library)

# 執行測試
npm run test

# 執行測試並產出覆蓋率報告
npm run test -- --coverage

# 執行 E2E 端到端測試
npm run test:e2e

測試結構範例：

import { render, screen, fireEvent } from '@testing-library/react'
import { WorkspacePanel } from './WorkspacePanel'

describe('WorkspacePanel 元件', () => {
  it('應正確渲染工作區', () => {
    render(<WorkspacePanel />)
    expect(screen.getByRole('main')).toBeInTheDocument()
  })

  it('應能處理會話建立', async () => {
    render(<WorkspacePanel />)
    fireEvent.click(screen.getByText('New Session'))
    expect(await screen.findByText('Session created')).toBeInTheDocument()
  })
})

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部署工作流 (Deployment Workflow)

部署前檢查清單

• 所有本地測試皆已通過。
• 前端 npm run build 建置成功。
• 後端 poetry run pytest 驗證通過。
• 程式碼中無硬編碼的秘密資訊 (Secrets)。
• 所有環境變數均已說明並記錄。
• 資料庫遷移腳本已就緒。

部署指令

# 建置並部署前端
cd frontend && npm run build
gcloud run deploy frontend --source .

# 建置並部署後端
cd backend
gcloud run deploy backend --source .

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核心規範 (Critical Rules)

1. 嚴禁在程式碼、註釋或文件中使用 Emoji。
2. 不可變性 (Immutability)：嚴禁直接修改物件或陣列。
3. 測試驅動開發 (TDD)：實作功能前請先撰寫測試。
4. 測試覆蓋率：最低要求為 80%。
5. 小巧的檔案風格：單一檔案建議介於 200-400 行，上限 800 行。
6. 生產環境禁止使用 console.log。
7. 完善的例外處理：務必使用 try/catch 並妥善對應。
8. 嚴格的輸入驗證：後端使用 Pydantic，前端使用 Zod。

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相關技能

• coding-standards.md — 通用的編碼最佳實踐。
• backend-patterns.md — API 與資料庫設計模式。
• frontend-patterns.md — React 與 Next.js 開發模式。
• tdd-workflow/ — 測試驅動開發方法論。