用途：这是一个项目专属技能（project-specific skill）示例，可作为模板用于自己的项目。当处理该技能所针对的具体项目时引用它，让 AI 了解项目约定。
主要内容：技能包含架构概览、文件结构、代码模式、测试要求、部署工作流。示例项目 Zenith 的技术栈为：前端 Next.js 15（App Router）、TypeScript、React；后端 FastAPI（Python）、Pydantic；数据库 Supabase（PostgreSQL）；AI 使用 Claude API 的工具调用与结构化输出；部署到 Google Cloud Run；测试用 Playwright（E2E）、pytest（后端）、React Testing Library。
代码模式：后端统一 ApiResponse 泛型模型（success/data/error，含 ok/fail 类方法）；前端 fetchApi 封装返回 ApiResponse；Claude 集成通过工具调用强制结构化输出（AnalysisResult 含 summary、key_points、confidence）；React 自定义 useApi Hook 管理 data/loading/error。
测试：后端用 poetry run pytest tests/，可加 --cov 生成覆盖率；前端用 npm run test、npm run test -- --coverage、npm run test:e2e。
部署：前端 cd frontend && npm run build 后 gcloud run deploy frontend --source .；后端 gcloud run deploy backend --source .。需配置 NEXT_PUBLIC_API_URL、NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL、NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY、DATABASE_URL、ANTHROPIC_API_KEY、SUPABASE_URL、SUPABASE_KEY 等环境变量。
关键规则：代码与文档中不用 emoji；保持不可变性；TDD 先写测试；最低 80% 覆盖率；多小文件（典型 200-400 行，最多 800 行）；生产代码不用 console.log；用 try/catch 处理错误；用 Pydantic/Zod 做输入校验。
限制：这是示例模板，具体项目需自行替换内容；资料未提供安装命令、收费或平台支持等额外信息。