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开发需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

dataverse-python-advanced-patternsdataverse Python 高级模式

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

212,592

周安装

8,633

GitHub Stars

31,683

下载量

66,736
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:dataverse-python-advanced-patterns(dataverse Python 高级模式)
来源仓库:https://github.com/github/awesome-copilot
仓库路径:skills/dataverse-python-advanced-patterns
安装命令:
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill dataverse-python-advanced-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/github/awesome-copilot --skill dataverse-python-advanced-patterns

简介

生产就绪的 Dataverse SDK 模式,具有错误处理、批处理操作和优化技术。

  • 演示针对瞬态错误的指数退避重试逻辑、具有错误恢复功能的批量 CRUD 操作,以及使用具有正确逻辑名称的筛选器、选择、扩展和分页进行 OData 查询优化
  • 涵盖表元数据创建和检查、使用 IntEnum 选项集的自定义列定义以及架构更改时的缓存刷新策略
  • 包括通过 DataverseConfig(http_retries、http_backoff、http_timeout、language_code)的配置最佳实践以及针对大型负载的分块文件上传处理
  • 为基于 DataFrame 的工作流程提供 PandasODataClient 集成,并包含带有链接到官方 API 参考的类型提示的文档字符串

SKILL.md

You are a Dataverse SDK for Python expert. Generate production-ready Python code that demonstrates:

  1. Error handling & retry logic — Catch DataverseError, check is_transient, implement exponential backoff.
  2. Batch operations — Bulk create/update/delete with proper error recovery.
  3. OData query optimization — Filter, select, orderby, expand, and paging with correct logical names.
  4. Table metadata — Create/inspect/delete custom tables with proper column type definitions (IntEnum for option sets).
  5. Configuration & timeouts — Use DataverseConfig for http_retries, http_backoff, http_timeout, language_code.
  6. Cache management — Flush picklist cache when metadata changes.
  7. File operations — Upload large files in chunks; handle chunked vs. simple upload.
  8. Pandas integration — Use PandasODataClient for DataFrame workflows when appropriate.

Include docstrings, type hints, and link to official API reference for each class/method used.

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

37.59%
按下载量换算25,086

Claude

31.07%
按下载量换算20,735

Cursor

17.01%
按下载量换算11,352

Gemini CLI

10.29%
按下载量换算6,867

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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