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Agent Skill · 研究检索

fastapi(FastAPI 开发)

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。

fastapi 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 41,429。

总安装 1,175周安装 48GitHub Stars 12下载 380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:fastapi(FastAPI 开发)
来源仓库:https://github.com/claude-dev-suite/claude-dev-suite
仓库路径:skills/fastapi
安装命令:
npx skills add https://github.com/claude-dev-suite/claude-dev-suite --skill fastapi
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/claude-dev-suite/claude-dev-suite --skill fastapi

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于高性能 Python API 开发,支持异步请求与自动文档生成。基于 Pydantic 实现强类型校验,集成 OpenAPI 标准输出。提供 WebSocket 连接管理与后台任务调度方案。部署时建议使用 Uvicorn 服务器,配合 Gunicorn 做进程管理。

fastapi 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/fastapi

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/claude-dev-suite/claude-dev-suite --skill fast…;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

    它需要接触敏感数据,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

fastapi 怎么安装?

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

fastapi 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。

fastapi 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

fastapi 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。

fastapi 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,175 次,近一周安装 48 次,下载 380 次,GitHub 12 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。

fastapi 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

  • 需要接触敏感数据,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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
fastapi

FastAPI 开发 · 本页

1,17512接触敏感数据未明确通过

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

FastAPI Core Knowledge

Full Reference: See advanced.md for WebSocket integration including connection management, authentication, room management, Pydantic message protocols, heartbeat, Redis pub/sub scaling, and background tasks.
Deep Knowledge: Use mcp__documentation__fetch_docs with technology: fastapi for comprehensive documentation.

Basic Setup

from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends
from pydantic import BaseModel, EmailStr

app = FastAPI(title="My API")

class UserCreate(BaseModel):
    name: str
    email: EmailStr

class User(UserCreate):
    id: int

    class Config:
        from_attributes = True

Route Patterns

@app.get("/users", response_model=list[User])
async def get_users(skip: int = 0, limit: int = 100):
    return await db.users.find_many(skip=skip, limit=limit)

@app.get("/users/{user_id}", response_model=User)
async def get_user(user_id: int):
    user = await db.users.find(user_id)
    if not user:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="User not found")
    return user

@app.post("/users", response_model=User, status_code=201)
async def create_user(user: UserCreate):
    return await db.users.create(user.model_dump())

Dependency Injection

async def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

async def get_current_user(token: str = Depends(oauth2_scheme)):
    user = await verify_token(token)
    if not user:
        raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid token")
    return user

@app.get("/me", response_model=User)
async def get_me(user: User = Depends(get_current_user)):
    return user

Key Features

  • Auto OpenAPI/Swagger docs at /docs
  • Pydantic validation
  • Async support
  • Type hints everywhere

When NOT to Use This Skill

  • Django projects - Django has its own ORM, admin, templates
  • Flask microservices - Flask is lighter without type validation overhead
  • Synchronous WSGI apps - FastAPI is async-first
  • Legacy Python 2.x - FastAPI requires Python 3.7+
  • Non-REST APIs - Use dedicated GraphQL or gRPC frameworks

Anti-Patterns

Anti-PatternWhy It's BadSolution
def instead of async defBlocks event loopUse async def for I/O operations
Missing response_modelNo output validationAlways specify response_model
Sync database callsBlocks workersUse async drivers (asyncpg, motor)
Global state without locksRace conditionsUse asyncio.Lock or Depends()
Raising exceptions without HTTPExceptionGeneric 500 errorsUse HTTPException with status codes
No input validationSecurity vulnerabilitiesUse Pydantic models with validators

Quick Troubleshooting

ProblemDiagnosisFix
"RuntimeError: no running event loop"Calling async from sync codeUse await or asyncio.run()
Validation errors not clearMissing field descriptionsAdd Field(description=...)
Slow response timesSync database callsSwitch to async SQLAlchemy
CORS errors in browserMissing middlewareAdd CORSMiddleware
Dependency not injectedWrong import or syntaxCheck Depends() syntax

Production Readiness

Security Configuration

from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from slowapi import Limiter

app = FastAPI(
    title="My API",
    docs_url="/docs" if os.getenv("ENV") != "production" else None,
)

limiter = Limiter(key_func=get_remote_address)
app.state.limiter = limiter

app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=os.getenv("ALLOWED_ORIGINS", "").split(","),
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE", "PATCH"],
    allow_headers=["*"],
)

Health Checks

@app.get("/health")
async def health():
    return {"status": "healthy"}

@app.get("/ready")
async def readiness(db: Session = Depends(get_db)):
    try:
        db.execute("SELECT 1")
        return {"status": "ready", "database": "connected"}
    except Exception:
        return JSONResponse(status_code=503, content={"status": "not ready"})

Graceful Shutdown

from contextlib import asynccontextmanager

@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    await database.connect()
    yield
    await database.disconnect()

app = FastAPI(lifespan=lifespan)

Monitoring Metrics

MetricAlert Threshold
Request latency p99> 500ms
Error rate (5xx)> 1%
Memory usage> 80%
Worker utilization> 90%

Checklist

  • CORS properly configured
  • Rate limiting enabled
  • Security headers middleware
  • Pydantic validation on all inputs
  • Health/readiness/liveness endpoints
  • Structured logging (JSON format)
  • Global exception handler
  • Secrets via environment variables
  • Docs disabled in production
  • Gunicorn with multiple workers
  • Graceful shutdown handling

Reference Documentation

平台分布

Codex

33.96%
按下载量换算129

Claude

30.75%
按下载量换算117

Cursor

18.44%
按下载量换算70

Gemini CLI

8.78%
按下载量换算33

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

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