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Agent Skill · 前端设计

litestar-file-uploads(litestar 文件上传)

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

litestar-file-uploads 是前端设计类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 7,779。

总安装 343周安装 14GitHub Stars 5下载 110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:litestar-file-uploads(litestar 文件上传)
来源仓库:https://github.com/alti3/litestar-skills
仓库路径:skills/litestar-file-uploads
安装命令:
npx skills add https://github.com/alti3/litestar-skills --skill litestar-file-uploads
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/alti3/litestar-skills --skill litestar-file-uploads

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。适合编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免误改真实逻辑。涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。安装方式:通过 GitHub 仓库添加,需确认权限与操作边界。

来源仓库内路径:skills/litestar-file-uploads

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/alti3/litestar-skills --skill litestar-file-up…;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

    它需要需要联网,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

litestar-file-uploads 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/alti3/litestar-skills --skill litestar-file-uploads。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

litestar-file-uploads 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。

litestar-file-uploads 需要什么权限?

权限级别是需要联网。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。

litestar-file-uploads 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。

litestar-file-uploads 用的人多吗?

公开数据是累计安装 343 次,近一周安装 14 次,下载 110 次,GitHub 5 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。

litestar-file-uploads 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。
  • 需要处理前端设计类任务、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。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
litestar-file-uploads

litestar 文件上传 · 本页

3435需要联网未明确有提醒

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

File Uploads

Execution Workflow

  1. Decide whether the endpoint truly needs multipart file transport.
  2. Choose the input shape: single UploadFile, typed multipart model, dict[str, UploadFile], or list[UploadFile].
  3. Declare multipart explicitly with Body(media_type=RequestEncodingType.MULTI_PART).
  4. Validate filename, content type, size expectations, and field layout before expensive processing.
  5. Stream or hand off large files to storage/services without unbounded memory use.
  6. Keep upload parsing and validation at the transport edge; move persistence and scanning into services.

Core Rules

  • Treat every uploaded file as untrusted input.
  • Type uploads explicitly with UploadFile or multipart container models.
  • Prefer typed multipart models when field names and structure are known.
  • Use dict[str, UploadFile] or list[UploadFile] only when the field layout is dynamic or intentionally loose.
  • Keep request size limits explicit with request_max_body_size when defaults are not sufficient.
  • Avoid reading whole files into memory unless the endpoint contract is small and bounded.
  • Keep upload endpoints aligned with litestar-requests for broader request-parsing concerns.

Decision Guide

  • Use a single UploadFile when one file is the entire body contract.
  • Use a typed dataclass or model when multipart mixes files and ordinary fields.
  • Use dict[str, UploadFile] when filenames/field names are dynamic and validation is minimal.
  • Use list[UploadFile] when the files are homogeneous and field names do not matter.
  • Use async file reads in async handlers and direct data.file.read() in sync handlers.
  • Lower request_max_body_size for sensitive upload endpoints unless a larger bound is justified.

Reference Files

Read only the sections you need:

Recommended Defaults

  • Prefer multipart models when the field layout is fixed.
  • Keep upload endpoints narrow and purpose-built.
  • Validate metadata before scanning, persisting, or transforming the file.
  • Leave the global body-size limit in place unless a route has a documented reason to override it.
  • Return only minimal safe metadata to clients after upload.

Anti-Patterns

  • Using multipart uploads when plain JSON or form data would do.
  • Accepting unbounded file bodies without a front-door size limit.
  • Reading large files fully into memory by default.
  • Returning internal temp-file paths or unsafe metadata to clients.
  • Mixing storage, scanning, and persistence logic directly into the route handler.
  • Treating dict[str, UploadFile] as the default when the form shape is actually known.

Validation Checklist

  • Confirm multipart media type is declared explicitly.
  • Confirm the chosen upload shape matches the real form contract.
  • Confirm body-size limits are appropriate for the endpoint.
  • Confirm async vs sync file access matches the handler style.
  • Confirm large uploads do not exhaust memory unexpectedly.
  • Confirm invalid or unexpected files fail with deterministic client errors.
  • Confirm upload metadata returned to clients is minimal and safe.

Cross-Skill Handoffs

  • Use litestar-requests for non-file request parsing and mixed request contract design.
  • Use litestar-responses for download and file-serving behavior after upload.
  • Use litestar-testing for multipart and size-limit regression coverage.
  • Use litestar-security when upload endpoints need auth, secret transport, or strict policy enforcement.

Litestar References

平台分布

Codex

40.84%
按下载量换算45

Claude

28.32%
按下载量换算31

Cursor

18.83%
按下载量换算21

Gemini CLI

8.92%
按下载量换算10

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

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。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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