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帮助团队快速制定项目规范示例，统一协作流程与文档标准
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "project-guidelines-example" 技能： 1. 下载 https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/docs/ja-JP/skills/project-guidelines-example/SKILL.md 2. 保存为 ~/.claude/skills/project-guidelines-example/SKILL.md 3. 装好后重载技能，告诉我可以用了
请为一个 10 人软件团队起草项目协作规范示例，包含分支命名、代码评审、提测流程、文档更新和会议节奏，输出为清晰的 Markdown 结构。
一份结构化的项目协作规范示例文档，可直接作为团队初版规则使用。
请生成一份适合新成员阅读的项目说明模板，包含项目目标、角色分工、常用工具、提交规范、沟通渠道和常见注意事项，语气简洁友好。
一份面向新成员的项目规范模板，便于快速了解团队工作方式。
下面是我们现有的项目规范草稿，请帮我重写为更清晰、可执行的版本，补充缺失章节，并指出可能引发歧义的地方：[粘贴草稿内容]
一版优化后的项目规范文档，以及需要进一步确认的模糊点清单。
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。
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：
技術スタック：
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
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
…
帮助开发者使用 Bun 进行运行、打包、测试与依赖管理，并评估替代 Node 的时机。
帮助团队生成项目排期、甘特图与资源产能周报，提升项目管理效率。