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Agent Skill · 开发

celery-patterns(芹菜图案)

celery-patterns 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

celery-patterns 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 18,049。

总安装 364周安装 15GitHub Stars 126下载 119核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

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:celery-patterns(芹菜图案)
来源仓库:https://github.com/kjnez/claude-code-django
仓库路径:skills/celery-patterns
安装命令:
npx skills add https://github.com/kjnez/claude-code-django --skill celery-patterns
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/kjnez/claude-code-django --skill celery-patterns

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

celery-patterns 用于 Django 项目中设计幂等、可重试的任务结构。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要跨项目复用任务或处理外部服务故障时使用。推荐使用 @shared_task、bind=True 和类型注解,确保参数 JSON 序列化。

安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/celery-patterns

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/kjnez/claude-code-django --skill celery-patter…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

celery-patterns 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/kjnez/claude-code-django --skill celery-patterns。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

celery-patterns 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

celery-patterns 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/kjnez/claude-code-django --skill celery-patterns 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

celery-patterns 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

celery-patterns 用的人多吗?

公开数据是累计安装 364 次,近一周安装 15 次,下载 119 次,GitHub 126 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

celery-patterns 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
celery-patterns

芹菜图案 · 本页

364126执行命令未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Celery Patterns for Django

Core Philosophy

  • Idempotent tasks: Running a task twice must produce the same result
  • Pass IDs, not objects: Arguments must be JSON-serializable
  • Always handle failures: Log errors, never swallow exceptions silently
  • Proper retry strategies: Use exponential backoff for external services

Task Design

Structure

  • Place tasks in apps/<app>/tasks.py
  • Use @shared_task for reusable tasks across projects
  • Use bind=True when needing access to task instance (retries, task ID, state updates)
  • Add type hints to task signatures
  • Log task start, completion, and failures

Arguments

  • Pass model primary keys, not model instances
  • Keep arguments simple and serializable (str, int, dict, list)
  • Validate that referenced objects exist at task start

Retry Strategies

When to Use Each Approach

  • Fixed delay: Internal operations with predictable recovery (database locks)
  • Exponential backoff: External APIs that may rate-limit or have variable recovery
  • No retry: Validation errors, business logic failures, permanent errors

Configuration

  • Set max_retries based on acceptable total wait time
  • Use retry_jitter=True to prevent thundering herd
  • Set retry_backoff_max to cap maximum wait time
  • Use autoretry_for tuple for automatic retry on specific exceptions

Idempotency Patterns

Check-Before-Process

Query current state before processing; skip if already complete

Status Field Tracking

Use status transitions (pending → processing → complete/failed) with select_for_update() for race condition safety

Unique Constraints

Use database constraints to prevent duplicate processing

Periodic Tasks (Beat)

  • Configure schedules in config/celery.py using beat_schedule
  • Use crontab() for time-based schedules
  • Use float values for interval-based schedules (seconds)
  • Keep periodic tasks lightweight; spawn subtasks for heavy work

Anti-Patterns to Avoid

  • Passing model instances instead of IDs
  • Non-idempotent operations (incrementing without checks)
  • Silent exception handling (bare except: pass)
  • Missing logging for task lifecycle
  • Long-running tasks without progress updates
  • Retry on permanent failures (validation, business logic errors)

Commands

  • Worker: uv run celery -A config worker -l info
  • Beat: uv run celery -A config beat -l info
  • Monitoring: uv run celery -A config flower

平台分布

Codex

35.61%
按下载量换算42

Claude

29.93%
按下载量换算36

Cursor

17.25%
按下载量换算21

Gemini CLI

8.12%
按下载量换算10

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/kjnez/claude-code-django --skill celery-patterns 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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