コーディングエージェント(Claude Code、Aider、Codexなど)のカスタムタスクによる直接比較。合格率、コスト、時間、一貫性メトリクスを測定
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実際の本番アプリケーションに基づくプロジェクト固有のスキルテンプレートの例。
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これはプロジェクト固有のスキルの例です。独自のプロジェクト用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搭載カスタマーディスカバリープラットフォーム。
このスキルは、設計対象の特定のプロジェクトで作業する際に参照します。プロジェクトスキルには以下が含まれます:
テックスタック:
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 │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
project/
├── frontend/
│ └── src/
│ ├── app/ # Next.js app router pages
│ │ ├── api/ # API routes
│ │ ├── (auth)/ # Auth-protected routes
│ │ └── workspace/ # Main app workspace
│ ├── components/ # React components
│ │ ├── ui/ # Base UI components
│ │ ├── forms/ # Form components
│ │ └── layouts/ # Layout components
│ ├── hooks/ # Custom React hooks
│ ├── lib/ # Utilities
│ ├── types/ # TypeScript definitions
│ └── config/ # Configuration
│
├── backend/
│ ├── routers/ # FastAPI route handlers
│ ├── models.py # Pydantic models
│ ├── main.py # FastAPI app entry
│ ├── auth_system.py # Authentication
│ ├── database.py # Database operations
│ ├── services/ # Business logic
│ └── tests/ # pytest tests
│
├── deploy/ # Deployment configs
├── docs/ # Documentation
└── scripts/ # Utility scripts
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)
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) }
}
}
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)
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 }
}
# 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
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"
# Run tests
npm run test
# Run with coverage
npm run test -- --coverage
# Run E2E tests
npm run test:e2e
テスト構造:
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()
})
})
npm run build が成功(フロントエンド)poetry run pytest がパス(バックエンド)# 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 .
# 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...
coding-standards.md - 一般的なコーディングのベストプラクティスbackend-patterns.md - APIとデータベースのパターンfrontend-patterns.md - ReactとNext.jsのパターンtdd-workflow/ - テスト駆動開発の方法論还没有评价。欢迎分享你的使用感受。
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