Agent skill
project-guidelines-example
실제 프로덕션 애플리케이션을 기반으로 한 프로젝트별 스킬 템플릿 예시.
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npx add-skill https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/docs/ko-KR/skills/project-guidelines-example
SKILL.md
프로젝트 가이드라인 스킬 (예시)
이것은 프로젝트별 스킬의 예시입니다. 자신의 프로젝트에 맞는 템플릿으로 사용하세요.
실제 프로덕션 애플리케이션을 기반으로 합니다: Zenith - AI 기반 고객 발견 플랫폼.
사용 시점
이 스킬이 설계된 특정 프로젝트에서 작업할 때 참조하세요. 프로젝트 스킬에는 다음이 포함됩니다:
- 아키텍처 개요
- 파일 구조
- 코드 패턴
- 테스팅 요구사항
- 배포 워크플로우
아키텍처 개요
기술 스택:
- Frontend: Next.js 15 (App Router), TypeScript, React
- Backend: FastAPI (Python), Pydantic 모델
- Database: Supabase (PostgreSQL)
- AI: Claude API (도구 호출 및 구조화된 출력)
- Deployment: Google Cloud Run
- Testing: Playwright (E2E), pytest (백엔드), React Testing Library
서비스:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 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 │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
파일 구조
project/
├── frontend/
│ └── src/
│ ├── app/ # Next.js app router 페이지
│ │ ├── api/ # API 라우트
│ │ ├── (auth)/ # 인증 보호 라우트
│ │ └── workspace/ # 메인 앱 워크스페이스
│ ├── components/ # React 컴포넌트
│ │ ├── ui/ # 기본 UI 컴포넌트
│ │ ├── forms/ # 폼 컴포넌트
│ │ └── layouts/ # 레이아웃 컴포넌트
│ ├── hooks/ # 커스텀 React hooks
│ ├── lib/ # 유틸리티
│ ├── types/ # TypeScript 정의
│ └── config/ # 설정
│
├── backend/
│ ├── routers/ # FastAPI 라우트 핸들러
│ ├── models.py # Pydantic 모델
│ ├── main.py # FastAPI 앱 엔트리
│ ├── auth_system.py # 인증
│ ├── database.py # 데이터베이스 작업
│ ├── services/ # 비즈니스 로직
│ └── tests/ # pytest 테스트
│
├── deploy/ # 배포 설정
├── docs/ # 문서
└── scripts/ # 유틸리티 스크립트
코드 패턴
API 응답 형식 (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)
Frontend API 호출 (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 통합 (구조화된 출력)
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)
커스텀 Hooks (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 }
}
테스팅 요구사항
Backend (pytest)
# Run all tests
poetry run pytest tests/
# Run with coverage
poetry run pytest tests/ --cov=. --cov-report=html
# Run specific test file
poetry run pytest tests/test_auth.py -v
테스트 구조:
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"
Frontend (React Testing Library)
# Run tests
npm run test
# Run with coverage
npm run test -- --coverage
# Run E2E tests
npm run test:e2e
테스트 구조:
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()
})
})
배포 워크플로우
배포 전 체크리스트
- 모든 테스트가 로컬에서 통과
-
npm run build성공 (frontend) -
poetry run pytest통과 (backend) - 하드코딩된 시크릿 없음
- 환경 변수 문서화됨
- 데이터베이스 마이그레이션 준비됨
배포 명령어
# Build and deploy frontend
cd frontend && npm run build
gcloud run deploy frontend --source .
# Build and deploy backend
cd backend
gcloud run deploy backend --source .
환경 변수
# Frontend (.env.local)
NEXT_PUBLIC_API_URL=https://api.example.com
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=https://xxx.supabase.co
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=eyJ...
# Backend (.env)
DATABASE_URL=postgresql://...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
SUPABASE_URL=https://xxx.supabase.co
SUPABASE_KEY=eyJ...
핵심 규칙
- 코드, 주석, 문서에 이모지 없음
- 불변성 - 객체나 배열을 절대 변형하지 않음
- TDD - 구현 전에 테스트 작성
- 80% 커버리지 최소
- 작은 파일 여러 개 - 200-400줄이 일반적, 800줄 최대
- 프로덕션 코드에 console.log 없음
- 적절한 에러 처리 (try/catch 사용)
- 입력 유효성 검사 (Pydantic/Zod 사용)
관련 스킬
coding-standards.md- 일반 코딩 모범 사례backend-patterns.md- API 및 데이터베이스 패턴frontend-patterns.md- React 및 Next.js 패턴tdd-workflow/- 테스트 주도 개발 방법론
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