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Agent Skill · 开发

fastapi-service(FastAPI service 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-service 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,暂无第三方扫描结果,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 19,668。

总安装 261周安装 11GitHub Stars 公开资料未说明下载 92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-service(FastAPI service 测试)
来源仓库:https://github.com/brojonat/llmsrules
仓库路径:skills/fastapi-service
安装命令:
npx skills add https://github.com/brojonat/llmsrules --skill fastapi-service
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/brojonat/llmsrules --skill fastapi-service

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。

构建带 JWT 认证与 Prometheus 指标的完整服务模板。集成 structlog 结构化日志与数据库会话管理。提供健康检查端点和指标暴露配置。fastapi-service 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。通过 GitHub 安装,适用于企业级服务开发。需妥善保管密钥并限制敏感信息泄露。

来源仓库内路径:skills/fastapi-service

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/brojonat/llmsrules --skill fastapi-service;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

fastapi-service 怎么安装?

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

fastapi-service 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-service 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/brojonat/llmsrules --skill fastapi-service 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。

fastapi-service 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-service 用的人多吗?

公开数据是累计安装 261 次,近一周安装 11 次,下载 92 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-service 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

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

  • 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。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。

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-service

FastAPI service 测试 · 本页

261—执行命令未明确未收录

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 Service

Build production-grade FastAPI services with JWT authentication, structured logging via structlog, and Prometheus metrics.

Quick Start

import os
import sys
import logging
from contextlib import asynccontextmanager
from typing import Dict

import structlog
from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException, status
from fastapi.security import HTTPAuthorizationCredentials, HTTPBearer
from jose import JWTError, jwt
from prometheus_fastapi_instrumentator import Instrumentator

# -------------------------
# Logging configuration
# -------------------------
def configure_logging() -> None:
    log_level_name = os.getenv("LOG_LEVEL", "INFO").upper()
    log_level = getattr(logging, log_level_name, logging.INFO)
    json_logs = os.getenv("LOG_JSON", "false").lower() == "true"
    service_name = os.getenv("SERVICE_NAME", "fastapi-app")

    logging.basicConfig(level=log_level, stream=sys.stdout)

    processors = [
        structlog.contextvars.merge_contextvars,
        structlog.processors.add_log_level,
        structlog.processors.TimeStamper(fmt="iso"),
        structlog.processors.StackInfoRenderer(),
        structlog.processors.format_exc_info,
    ]
    if json_logs:
        processors.append(structlog.processors.JSONRenderer())
    else:
        processors.append(structlog.dev.ConsoleRenderer())

    structlog.configure(
        processors=processors,
        wrapper_class=structlog.make_filtering_bound_logger(log_level),
        logger_factory=structlog.PrintLoggerFactory(),
        cache_logger_on_first_use=True,
    )

    structlog.contextvars.bind_contextvars(service=service_name)

configure_logging()
log = structlog.get_logger()

# -------------------------
# Auth configuration
# -------------------------
JWT_SECRET = os.getenv("AUTH_SECRET", "change-me")
JWT_ALG = os.getenv("JWT_ALG", "HS256")
security = HTTPBearer(auto_error=True)

def require_claims(
    credentials: HTTPAuthorizationCredentials = Depends(security),
) -> Dict:
    token = credentials.credentials
    try:
        claims = jwt.decode(token, JWT_SECRET, algorithms=[JWT_ALG])
    except JWTError:
        raise HTTPException(
            status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED,
            detail="Invalid or expired token",
            headers={"WWW-Authenticate": "Bearer"},
        )
    return claims

# -------------------------
# App & instrumentation
# -------------------------
@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    log.info("service.startup")
    try:
        yield
    finally:
        log.info("service.shutdown")

app = FastAPI(title=os.getenv("SERVICE_NAME", "fastapi-app"), lifespan=lifespan)

# Prometheus: exposes /metrics by default
Instrumentator().instrument(app).expose(app)

@app.get("/healthz", tags=["health"])
def healthz():
    return {"status": "ok"}

@app.get("/whoami", tags=["auth"])
def whoami(claims: Dict = Depends(require_claims)):
    return {"claims": claims}

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn

    host = os.getenv("HOST", "0.0.0.0")
    port = int(os.getenv("PORT", "8000"))
    uvicorn.run("main:app", host=host, port=port, reload=False)

Dependencies

uv add fastapi "uvicorn[standard]" "python-jose[cryptography]" prometheus-fastapi-instrumentator structlog

Environment

Create .env.server:

export AUTH_SECRET="your-strong-shared-secret"
export LOG_LEVEL=INFO
export LOG_JSON=false

Makefile

SHELL := /bin/bash

define setup_env
        $(eval ENV_FILE := $(1))
        $(eval include $(1))
        $(eval export)
endef

run-server:
    $(call setup_env, .env.server)
    uv run uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

Testing Auth

Generate a test token:

uv run python - <<'PY'
from jose import jwt
print(jwt.encode({"sub":"alice","role":"admin"}, "your-strong-shared-secret", algorithm="HS256"))
PY

Call the authenticated endpoint:

curl -H "Authorization: Bearer <token>" http://localhost:8000/whoami

Key Patterns

  • Lifespan: Use @asynccontextmanager for startup/shutdown, not deprecated on_event
  • Dependency injection: Use Depends() for auth, DB connections, and shared resources
  • Structured logging: Configure structlog once at module level; bind context vars per-request
  • Metrics: prometheus-fastapi-instrumentator auto-instruments all routes
  • Health check: Always expose /healthz for k8s readiness/liveness probes

Bookkeeping

After modifying the server, update the adjacent README.md to reflect the current API surface.

平台分布

Codex

33.99%
按下载量换算31

Claude

31.8%
按下载量换算29

Cursor

16.54%
按下载量换算15

Gemini CLI

8.98%
按下载量换算8

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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/brojonat/llmsrules --skill fastapi-service 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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