feat: Initial project structure for WebTriviasMulti

- Backend: FastAPI + Python-SocketIO + SQLAlchemy
  - Models for categories, questions, game sessions, events
  - AI services for answer validation and question generation (Claude)
  - Room management with Redis
  - Game logic with stealing mechanics
  - Admin API for question management

- Frontend: React + Vite + TypeScript + Tailwind
  - 5 visual themes (DRRR, Retro, Minimal, RGB, Anime 90s)
  - Real-time game with Socket.IO
  - Achievement system
  - Replay functionality
  - Sound effects per theme

- Docker Compose for deployment
- Design documentation

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>

backend/app/services/ai_generator.py

@@ -0,0 +1,97 @@
+import json
+from anthropic import Anthropic
+from app.config import get_settings
+
+settings = get_settings()
+
+
+class AIGenerator:
+    def __init__(self):
+        self.client = Anthropic(api_key=settings.anthropic_api_key)
+
+    async def generate_questions(
+        self,
+        category_name: str,
+        difficulty: int,
+        count: int = 5
+    ) -> list[dict]:
+        """
+        Generate trivia questions using Claude AI.
+
+        Args:
+            category_name: Name of the category (e.g., "Nintendo", "Anime")
+            difficulty: 1-5 (1=very easy, 5=very hard)
+            count: Number of questions to generate
+
+        Returns:
+            list[dict]: List of question objects
+        """
+        difficulty_descriptions = {
+            1: "muy fácil - conocimiento básico que la mayoría conoce",
+            2: "fácil - conocimiento común entre fans casuales",
+            3: "medio - requiere ser fan de la categoría",
+            4: "difícil - conocimiento profundo del tema",
+            5: "muy difícil - solo expertos conocerían esto"
+        }
+
+        prompt = f"""Genera {count} preguntas de trivia para la categoría "{category_name}".
+Dificultad: {difficulty} ({difficulty_descriptions.get(difficulty, 'medio')})
+
+Requisitos:
+- Las preguntas deben ser verificables y precisas
+- Evitar ambigüedades
+- Las respuestas deben ser específicas y concisas
+- Incluir variaciones comunes de la respuesta
+- Para gaming: referencias a juegos, personajes, mecánicas, fechas de lanzamiento
+- Para anime: personajes, series, estudios, seiyuus
+- Para música: artistas, canciones, álbumes, letras famosas
+- Para películas: actores, directores, frases icónicas, premios
+- Para libros: autores, obras, personajes literarios
+- Para historia-cultura: eventos, fechas, personajes históricos, arte
+
+Formato JSON (array de objetos):
+[
+  {{
+    "question": "texto de la pregunta",
+    "correct_answer": "respuesta principal",
+    "alt_answers": ["variación1", "variación2"],
+    "fun_fact": "dato curioso opcional sobre la respuesta"
+  }}
+]
+
+Responde SOLO con el JSON, sin texto adicional."""
+
+        try:
+            message = self.client.messages.create(
+                model="claude-3-5-sonnet-20241022",
+                max_tokens=2000,
+                messages=[
+                    {"role": "user", "content": prompt}
+                ]
+            )
+
+            response_text = message.content[0].text.strip()
+
+            # Parse JSON response
+            questions = json.loads(response_text)
+
+            # Add metadata to each question
+            for q in questions:
+                q["difficulty"] = difficulty
+                q["points"] = settings.default_points.get(difficulty, 300)
+                q["time_seconds"] = settings.default_times.get(difficulty, 25)
+
+            return questions
+
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            print(f"Error parsing AI response: {e}")
+            print(f"Response was: {response_text}")
+            return []
+
+        except Exception as e:
+            print(f"Error generating questions: {e}")
+            return []
+
+
+# Singleton instance
+ai_generator = AIGenerator()