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backend-python-expertbackend Python expert 测试

Agent Skill

用于辅助 Python 项目开发、测试、依赖管理和常见框架工作流。它适合让 Agent 阅读 Python 代码、定位测试问题、整理运行命令、生成脚本或分析数据处理逻辑。使用时需要确认项目虚拟环境、依赖版本和测试入口;涉及执行脚本、读写文件、访问数据库或调用外部 API 时,应先明确运行目录和输入输出范围,避免误改生产数据。

总安装

5,932

周安装

169

GitHub Stars

183

下载量

1,121
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:backend-python-expert(backend Python expert 测试)
来源仓库:https://github.com/boshi-xixixi/traeskill
仓库路径:skills/backend-python-expert
安装命令:
npx skills add https://github.com/boshi-xixixi/traeskill --skill 'Backend Python Expert'
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/boshi-xixixi/traeskill --skill 'Backend Python Expert'

简介

backend-python-expert 提供 Python 后端全栈能力支持,涵盖 FastAPI、异步编程和性能优化。

  • 适合构建微服务、API 网关和高并发计算任务,推荐配合 MCP 工具使用。
  • 通过 npx skills add 从 traeskill 仓库安装,需启用推荐智能体角色以获得最佳效果。
  • 涉及数据库查询时应使用 PostgreSQL/MySQL MCP 验证 Schema,避免硬编码 SQL。
  • 建议先确认项目依赖版本和运行环境,防止兼容性问题。

SKILL.md

Backend Python Skills

提供 Python 后端开发的全栈能力支持。

🤖 智能体与 MCP 增强 (Agent & MCP Enhancements)

本 Skill 支持并推荐配合特定的智能体角色和 MCP 工具使用,以获得最佳效果。

推荐智能体角色

- 该角色专注于 FastAPI、异步编程和性能优化。 - 启用后,AI 将优先使用 Pydantic 进行类型验证,关注异步性能。

推荐 MCP 工具

  • PostgreSQL/MySQL MCP: 直接执行 SQL 查询验证,获取实时 Schema 信息。
  • mcp-feedback-enhanced: 在设计 API 或数据库结构时,主动向用户确认业务需求。

包含的技能模块

1. FastAPI 模板

  • 核心价值: 快速构建高性能的现代 Web API。
  • 关键技术: Pydantic 验证, 依赖注入, OpenAPI 文档。
  • 使用场景: 微服务开发、API 网关构建。

2. Python 性能优化

  • 核心价值: 提升 Python 代码的执行效率。
  • 关键技术: Profiling, 多进程/多线程, 算法优化。
  • 使用场景: 计算密集型任务、高并发服务。

3. 异步 Python 模式

  • 核心价值: 掌握 asyncio,编写高效的非阻塞代码。
  • 关键技术: async/await, 协程管理, 异步 I/O。
  • 使用场景: I/O 密集型服务、实时通信。

4. Python 测试模式

  • 核心价值: 建立稳固的自动化测试体系。
  • 关键技术: Pytest, Mocking, Fixtures。
  • 使用场景: 单元测试、集成测试编写。

实用脚本

初始化 FastAPI 项目

# 创建新项目
python scripts/init_fastapi_project.py my_project --path ./projects

# 生成的目录结构:
# my_project/
# ├── app/
# │   ├── api/v1/endpoints/
# │   ├── core/config.py
# │   ├── models/
# │   ├── schemas/
# │   ├── services/
# │   └── main.py
# ├── tests/
# ├── requirements.txt
# └── pyproject.toml

如何使用

  • API 开发: "请使用 FastAPI 模板帮我创建一个用户注册接口。"
  • 并发优化: "请参考异步 Python 模式,帮我优化这个爬虫脚本。"
  • 项目初始化: "帮我初始化一个 FastAPI 项目,项目名叫 user_service。"

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

33.79%
按下载量换算379

Claude

29.13%
按下载量换算327

Cursor

18.01%
按下载量换算202

Gemini CLI

9.8%
按下载量换算110

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

external-service

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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