Next.js App Router taste — промпт для ChatGPT: как настроить
Архитектурный промпт задаёт правила работы с Next.js App Router: серверные компоненты по умолчанию, серверные действия с валидацией через Zod и отказ от barrel-файлов.
Открыть на GitHubЧто делает Next.js App Router taste
Промпт передаёт нейросети набор инженерных правил для App Router с конкретными весами уверенности. В кодовой базе по умолчанию применяются Server Components, а директива "use client" добавляется только в конечные интерактивные узлы дерева. Чтение данных идёт прямо на сервере. Внутренние маршруты API для обычных выборок исключаются, а любые мутации оформляются через Server Actions с валидацией входных схем в Zod.
Файлы группируются по фичам, а не по типам. Для базы данных промпт предписывает держать клиент Prisma или Drizzle в файле lib/db.ts. Стилизация опирается на Tailwind CSS с дизайн-токенами в переменных CSS, а сброс кеша настраивается через теги fetch и функцию revalidateTag. Barrel-файлы прямо запрещены для крупных проектов, так как они замедляют сборку приложения.
Тестирование критических путей пользователя закреплено за Playwright, а компонентов — за Vitest. Вся логика middleware строго ограничена редиректами авторизации и локализацией — тяжёлый код туда не выносят.
Какие задачи решает
- Ограничить директиву
"use client"только интерактивными листьями дерева - Оформить Server Actions с валидацией входных данных через Zod
- Организовать структуру проекта по фичам вместо разделения по типам файлов
- Исключить barrel-файлы для ускорения сборки крупного приложения
- Настроить сброс кеша через теги
fetchиrevalidateTag
Примеры запросов агенту
- Напиши форму редактирования профиля на Next.js App Router с Server Actions и валидацией Zod
- Спроектируй структуру сегмента маршрута с серверной загрузкой данных,
loading.tsxиerror.tsx - Создай серверный компонент каталога с клиентом Prisma из
lib/db.tsи тегами кеширования
Как установить Next.js App Router taste
Как использовать
Вставьте текст в начало диалога или в инструкции проекта
Вручную: положить файлы
.claude/commands/prompts.csv.mdВопросы о Next.js App Router taste
Как установить Next.js App Router taste в ChatGPT или Claude.ai?
Скопируйте текст правил в системный промпт или инструкции проекта. Для Claude Code сохраните файл по пути .claude/commands/prompts.csv.md.
Что делает промпт Next.js App Router taste?
Он задаёт модели жёсткие соглашения по стеку Next.js: приоритет Server Components, мутации через Server Actions, шрифты через next/font и отказ от barrel-файлов.
Какие инструменты для базы данных и тестов задаёт этот промпт?
Для работы с базой промпт выбирает Prisma или Drizzle с инициализацией в lib/db.ts. Тесты компонентов пишутся под Vitest, а сквозные сценарии проверяются через Playwright.
Исходный текст
prompts.csv · CC0-1.0
# Next.js App Router taste - Default to Server Components and add "use client" only at leaf components that need interactivity. Confidence: 0.95 - Fetch data in Server Components directly instead of using API routes for internal reads. Confidence: 0.90 - Use Server Actions for mutations and validate input with zod. Confidence: 0.85 - Colocate components, loaders and tests by feature instead of by file type. Confidence: 0.80 - Use Tailwind CSS with a small set of design tokens in CSS variables. Confidence: 0.85 - Use next/image and next/font for all images and fonts. Confidence: 0.90 - Add loading.tsx and error.tsx to every route segment that fetches data. Confidence: 0.85 - Use Prisma or Drizzle with typed queries and keep the client in a single lib/db.ts. Confidence: 0.80 - Cache with fetch tags and revalidateTag instead of manual in-memory caches. Confidence: 0.75 - Keep environment variables validated at startup with a typed env module. Confidence: 0.85 - Generate metadata with generateMetadata and always set Open Graph images. Confidence: 0.85 - Avoid barrel files in large apps because they hurt build times. Confidence: 0.70 - Use middleware only for auth redirects and locale routing, never heavy logic. Confidence: 0.80 - Test critical flows with Playwright and components with vitest. Confidence: 0.80 - Deploy on Vercel with preview deployments for every pull request. Confidence: 0.75
© f · CC0-1.0 · f/prompts.chat
