fastapi-templates

## Vue d’ensemble de la skill fastapi-templates

fastapi-templates est une skill pour générer des structures de projet FastAPI prêtes pour la production, avec des patterns async, l’injection de dépendances, des middlewares et des conventions de gestion d’erreurs. Elle convient surtout aux ingénieurs backend qui ont besoin d’un point de départ propre pour une API ou un microservice, notamment s’ils exigent une organisation maintenable, une architecture en couches (API → services → repositories) et une montée en charge prévisible.

### Ce que fastapi-templates vous aide à construire
Utilisez fastapi-templates pour produire un scaffold complet avec une arborescence `app/` claire, des routes versionnées, des schémas Pydantic et une séparation nette entre logique métier et accès aux données.

### Profils adaptés et job-to-be-done
Cette skill s’adresse aux développeurs qui veulent un starter FastAPI réutilisable intégrant des conventions async-first, et qui privilégient un blueprint structuré plutôt qu’une démo monofichier.

### Différenciants vs un prompt FastAPI générique
La skill met l’accent sur une organisation cohérente du projet, la DI via `Depends` et une séparation des responsabilités au niveau production, plutôt que des exemples d’endpoints ad hoc.

### Quand ne pas utiliser fastapi-templates
Évitez-la si vous n’avez besoin que d’un proof-of-concept minimal ou d’un seul endpoint ; la structure complète peut vous ralentir.

## Comment utiliser la skill fastapi-templates

### Installation et invocation de fastapi-templates
Installez et invoquez avec :
`npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill fastapi-templates`

### Entrées attendues par la skill pour bien fonctionner
Indiquez le périmètre de votre API, le choix du datastore (p. ex. PostgreSQL, MongoDB), une préférence sync vs async, et les modules métier de haut niveau attendus (users, auth, items).

### Transformer un objectif vague en prompt solide
Faible : « Create a FastAPI project. »
Fort : « Create a FastAPI project scaffold for a multi-tenant SaaS. Use async, PostgreSQL, versioned API routes, and a user/auth module. Include `api/v1/endpoints`, `services`, `repositories`, `schemas`, and DI with `Depends`. »

### Workflow conseillé pour l’usage de fastapi-templates
1. Lancez la skill avec un brief d’architecture clair.  
2. Passez en revue l’arborescence `app/` générée et adaptez le naming à votre domaine.  
3. Ajoutez les vrais modèles et le câblage des dépendances après avoir validé la structure des routes.

### Fichiers du dépôt à lire en premier
Commencez par `SKILL.md` pour comprendre la structure de projet visée et les patterns d’injection de dépendances.

### Conseils pratiques pour améliorer la qualité du résultat
- Spécifiez le type de base de données pour que le scaffold reflète les bonnes bibliothèques async.  
- Listez les modules clés (users, auth, items) pour façonner le dossier endpoints.  
- Demandez un routage versionné (`api/v1`) si vous anticipez l’évolution de l’API.

## FAQ de la skill fastapi-templates

### fastapi-templates est-elle faite pour le développement d’API ou seulement le scaffolding ?
Elle sert прежде tout au scaffolding rapide et structuré. Vous devez encore implémenter la logique métier et la persistance.

### Les débutants peuvent-ils utiliser la skill fastapi-templates ?
Oui, à condition de maîtriser les bases de FastAPI. La structure est plus avancée qu’un tutoriel et suppose une familiarité avec la DI et les schémas.

### Comment fastapi-templates se compare-t-elle aux prompts FastAPI génériques ?
Les prompts génériques produisent souvent des démos à un seul fichier. Cette skill pousse une structure de niveau production, avec des couches claires et des conventions de répertoires.

### Et si mon projet est synchrone ?
Vous pouvez demander des patterns sync, mais la skill est optimisée pour FastAPI async et les cas d’usage d’API haute performance.

## Comment améliorer la skill fastapi-templates

### Fournir des modules orientés domaine dès le départ
Listez des modules concrets (users, auth, billing, inventory). Cela donne un scaffold qui colle à votre domaine réel et réduit les refactors ultérieurs.

### Préciser les contraintes de la couche data
Mentionnez PostgreSQL vs MongoDB, ORM vs SQL brut, et les drivers async. Cela indique où positionner le setup des repositories et de la base de données.

### Se prémunir contre la sur-structuration
Si votre MVP est petit, demandez une structure plus légère (p. ex. omettre repositories ou services) pour éviter une complexité inutile.

### Itérer après le premier scaffold
Examinez l’arborescence générée et demandez des changements ciblés comme « merge `repositories` and `services` » ou « add `api/v2` now ».

### Modes d’échec fréquents à éviter
- Des exigences vagues produisent des structures génériques.  
- Ne pas nommer les modules conduit à des fichiers placeholder.  
- Ignorer les patterns de DI crée ensuite un câblage de dépendances incohérent.

### Guide fastapi-templates pour des outputs de meilleure qualité
Ajoutez une courte section « architectural rules » dans votre prompt : p. ex. « Pydantic schemas in `schemas/`, models in `models/`, DI in `dependencies.py`, and all endpoints under `api/v1/endpoints/`. »