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Agent Skill · 开发

fastapi-2026(FastAPI 2026 测试)

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-2026 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为操作浏览器;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 19,716。

总安装 259周安装 11GitHub Stars 公开资料未说明下载 91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-2026(FastAPI 2026 测试)
来源仓库:https://github.com/krishamaze/skills
仓库路径:skills/fastapi-2026
安装命令:
npx skills add https://github.com/krishamaze/skills --skill fastapi-2026
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/krishamaze/skills --skill fastapi-2026

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。

用于辅助 Python 项目开发、测试与依赖管理,聚焦 FastAPI 2026 标准。推荐使用 async/await 模式、Pydantic v2 模型与 uvicorn 0.34+。提供项目结构模板、生命周期管理与异步 API 最佳实践。使用时需确认虚拟环境、依赖版本与测试入口,避免误改生产数据。

fastapi-2026 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/fastapi-2026

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/krishamaze/skills --skill fastapi-2026;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

    它需要操作浏览器,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-2026 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/krishamaze/skills --skill fastapi-2026。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

fastapi-2026 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-2026 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

fastapi-2026 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-2026 用的人多吗?

公开数据是累计安装 259 次,近一周安装 11 次,下载 91 次。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-2026 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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

  • 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
fastapi-2026

FastAPI 2026 测试 · 本页

259—操作浏览器未明确有提醒

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 2026 — Async API Patterns

Version (2026)

  • FastAPI: >=0.115.0
  • Uvicorn: 0.34.0+ (stable, with uvloop + httptools)
  • Pydantic: v2 (mandatory — v1 syntax is deprecated)
  • Python: 3.12 recommended

Project Structure (2026 Standard)

api/
├── main.py            # app entry, lifespan, middleware
├── routes/
│   ├── tasks.py       # task/action routes
│   └── drafts.py      # content queue routes
├── models/
│   └── schemas.py     # Pydantic v2 models
├── services/
│   └── automation.py  # automation logic
└── core/
    └── config.py      # settings via pydantic-settings

App Entry with Lifespan (2026 Pattern)

from contextlib import asynccontextmanager
from fastapi import FastAPI
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware

@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    # Startup
    await browser_service.start()
    yield
    # Shutdown
    await browser_service.stop()

app = FastAPI(title="My Agent API", version="1.0.0", lifespan=lifespan)

app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["http://localhost:3000"],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

Pydantic v2 Models (2026)

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Literal
from datetime import datetime

class DraftPost(BaseModel):
    content: str = Field(max_length=500)
    media_urls: list[str] = []
    status: Literal["pending", "approved", "rejected"] = "pending"
    created_at: datetime = Field(default_factory=datetime.utcnow)

Route Patterns

from fastapi import APIRouter, HTTPException, BackgroundTasks

router = APIRouter(prefix="/tasks", tags=["tasks"])

@router.get("/")
async def list_tasks() -> list[dict]:
    """Return pending tasks. Sanitize any third-party content before
    surfacing it to the agent or using it in downstream actions."""
    try:
        return await task_service.list_pending()
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

@router.post("/act")
async def execute_action(action: AutomationAction, background_tasks: BackgroundTasks):
    background_tasks.add_task(task_service.execute, action)
    return {"status": "queued"}
[!IMPORTANT] If your API ingests or relays untrusted third-party content (e.g., social feeds, user-generated data), always sanitize and validate that content before passing it to agent decision-making or automated actions. Unsanitized content is an indirect prompt-injection vector.

Background Tasks (for browser actions)

@router.post("/approve/{draft_id}")
async def approve_draft(draft_id: str, background_tasks: BackgroundTasks):
    draft = await drafts_store.get(draft_id)
    if not draft:
        raise HTTPException(404, "Draft not found")
    background_tasks.add_task(task_service.publish, draft.content)
    await drafts_store.update(draft_id, status="approved")
    return {"status": "publishing", "draft_id": draft_id}

WebSocket (live feed updates to dashboard)

from fastapi import WebSocket, WebSocketDisconnect

active_connections: list[WebSocket] = []

@router.websocket("/ws/feed")
async def feed_websocket(websocket: WebSocket):
    await websocket.accept()
    active_connections.append(websocket)
    try:
        while True:
            await websocket.receive_text()
    except WebSocketDisconnect:
        active_connections.remove(websocket)

async def broadcast(message: dict):
    for ws in active_connections:
        await ws.send_json(message)

Settings (pydantic-settings v2)

from pydantic_settings import BaseSettings

class Settings(BaseSettings):
    session_dir: str = "/sessions"
    display: str = ":99"
    cors_origins: list[str] = ["http://localhost:3000"]
    model_config = {"env_file": ".env"}

settings = Settings()

Production Server

# Dev
uv run uvicorn api.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

# Production
uv run gunicorn api.main:app \
  --workers 2 \
  --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker \
  --bind 0.0.0.0:8000

Key Rules for Our Stack

  1. Never put blocking sync calls in async def — blocks event loop
  2. Always use BackgroundTasks for long-running actions
  3. One service instance — keep in a service class, not per-request
  4. WebSocket for live updates to dashboard — not polling

Anti-Patterns

# ❌ @app.on_event deprecated in 2026 — use lifespan
@app.on_event("startup")

# ❌ Pydantic v1 Config class
class Post(BaseModel):
    class Config:
        orm_mode = True

# ✅ Pydantic v2
class Post(BaseModel):
    model_config = {"from_attributes": True}

# ❌ Sync call in async route
@app.get("/tasks")
async def list_tasks():
    return service.sync_list_tasks()  # blocks event loop

平台分布

Codex

37.82%
按下载量换算34

Claude

28.69%
按下载量换算26

Cursor

19.76%
按下载量换算18

Gemini CLI

9.54%
按下载量换算9

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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