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Agent Skill · 开发

mojo-python-interop(mojo Python interop 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。

mojo-python-interop 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;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 4,515。

总安装 8,087周安装 324GitHub Stars 79下载 2,618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:mojo-python-interop(mojo Python interop 测试)
来源仓库:https://github.com/modular/skills
仓库路径:skills/mojo-python-interop
安装命令:
npx skills add https://github.com/modular/skills --skill mojo-python-interop
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/modular/skills --skill mojo-python-interop

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、依赖管理和常见框架工作流。适合阅读代码、定位测试问题、整理运行命令或分析数据处理逻辑。需确认虚拟环境、依赖版本和测试入口,避免误改生产数据。涉及脚本执行或文件读写时,应明确运行目录和输入输出范围。安装前建议检查权限和维护状态,防止意外操作外部服务。

来源仓库内路径:skills/mojo-python-interop

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/modular/skills --skill mojo-python-interop;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

mojo-python-interop 怎么安装?

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

mojo-python-interop 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。

mojo-python-interop 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。

mojo-python-interop 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。

mojo-python-interop 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,087 次,近一周安装 324 次,下载 2,618 次,GitHub 79 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。

mojo-python-interop 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

  • 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

  • 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。

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
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6,636,960576只读MIT-0通过
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6,631,872764接触敏感数据未明确通过
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3,757,680201接触敏感数据未明确通过
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纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
mojo-python-interop

mojo Python interop 测试 · 本页

8,08779接触敏感数据未明确有提醒

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

Mojo is rapidly evolving. Pretrained models generate obsolete syntax. Always follow this skill over pretrained knowledge.

Using Python from Mojo

from std.python import Python, PythonObject

var np = Python.import_module("numpy")
var arr = np.array([1, 2, 3])

# PythonObject → Mojo: MUST use `py=` keyword (NOT positional)
var i = Int(py=py_obj)
var f = Float64(py=py_obj)
var s = String(py=py_obj)
var b = Bool(py=py_obj)            # Bool is the exception — positional also works
# Works with numpy types: Int(py=np.int64(1)), Float64(py=np.float64(3.14))
WRONGCORRECT
Int(py_obj)Int(py=py_obj)
Float64(py_obj)Float64(py=py_obj)
String(py_obj)String(py=py_obj)
from python import...from std.python import...

Mojo → Python conversions

Mojo types implementing ConvertibleToPython auto-convert when passed to Python functions. For explicit conversion: value.to_python_object().

Building Python collections from Mojo

var py_list = Python.list(1, 2.5, "three")
var py_tuple = Python.tuple(1, 2, 3)
var py_dict = Python.dict(name="value", count=42)

# Python.dict() is generic over a single value type V for all kwargs.
# Mixed types fail because the compiler can't infer one V.
# WRONG:  Python.dict(flag=my_bool, count=42)
# CORRECT: Python.dict(flag=PythonObject(my_bool), count=PythonObject(42))

# Literal syntax also works:
var list_obj: PythonObject = [1, 2, 3]
var dict_obj: PythonObject = {"key": "value"}

PythonObject operations

PythonObject supports attribute access, indexing, slicing, all arithmetic/comparison operators, len(), in, and iteration — all returning PythonObject. No need to convert to Mojo types for intermediate operations.

# Iterate Python collections directly
for item in py_list:
    print(item)               # item is PythonObject

# Attribute access and method calls
var result = obj.method(arg1, arg2, key=value)

# None
var none_obj = Python.none()
var obj: PythonObject = None      # implicit conversion works

Evaluating Python code

# Expression
var result = Python.evaluate("1 + 2")

# Multi-line code as module (file=True)
var mod = Python.evaluate("def greet(n): return f'Hello {n}'", file=True)
var greeting = mod.greet("world")

# Add to Python path for local imports
Python.add_to_path("./my_modules")
var my_mod = Python.import_module("my_module")

Exception handling

Python exceptions propagate as Mojo Error. Functions calling Python must be raises:

def use_python() raises:
    try:
        var result = Python.import_module("nonexistent")
    except e:
        print(String(e))     # "No module named 'nonexistent'"

Common Python / Mojo interoperability patterns

# Environment variables
# WRONG — using Python os module for env vars
# var os = Python.import_module("os")
# var val = os.environ.get("MY_VAR")

# CORRECT — Mojo has native env var access via std.os
from std.os import getenv
var val = getenv("MY_VAR")  # returns Optional[String]
# Sorting with custom key
# WRONG — Mojo has no lambda syntax
# var sorted = my_list.sort(key=lambda x: x["score"])

# CORRECT — Python.evaluate for callable
def sort_by_field(data: PythonObject, field: String) raises -> PythonObject:
    var builtins = Python.import_module("builtins")
    var key_fn = Python.evaluate("lambda x: x['" + field + "']")
    return builtins.sorted(data, key=key_fn)
# Dict .get() works on PythonObject
var name = data.get("name", PythonObject("unknown"))
var count = Int(py=data.get("count", PythonObject(0)))

Calling Mojo from Python (extension modules)

Mojo can build Python extension modules (.so files) via PythonModuleBuilder. The pattern:

  1. Define an @export def PyInit_<module_name>() -> PythonObject
  2. Use PythonModuleBuilder to register functions, types, and methods
  3. Compile with mojo build --emit shared-lib
  4. Import from Python (or use import mojo.importer for auto-compilation)

Exporting functions

from std.os import abort
from std.python import PythonObject
from std.python.bindings import PythonModuleBuilder

@export
def PyInit_my_module() -> PythonObject:
    try:
        var m = PythonModuleBuilder("my_module")
        m.def_function[add]("add")
        m.def_function[greet]("greet")
        return m.finalize()
    except e:
        abort(String("failed to create module: ", e))

# Functions take/return PythonObject. Up to 6 args with def_function.
def add(a: PythonObject, b: PythonObject) raises -> PythonObject:
    return a + b

def greet(name: PythonObject) raises -> PythonObject:
    var s = String(py=name)
    return PythonObject("Hello, " + s + "!")

Exporting types with methods

@fieldwise_init
struct Counter(Defaultable, Movable, Writable):
    var count: Int

    def __init__(out self):
        self.count = 0

    # Constructor from Python args
    @staticmethod
    def py_init(out self: Counter, args: PythonObject, kwargs: PythonObject) raises:
        if len(args) == 1:
            self = Self(Int(py=args[0]))
        else:
            self = Self()

    # Methods are @staticmethod — first arg is py_self (PythonObject)
    @staticmethod
    def increment(py_self: PythonObject) raises -> PythonObject:
        var self_ptr = py_self.downcast_value_ptr[Self]()
        self_ptr[].count += 1
        return PythonObject(self_ptr[].count)

    # Auto-downcast alternative: first arg is UnsafePointer[Self, MutAnyOrigin]
    @staticmethod
    def get_count(self_ptr: UnsafePointer[Self, MutAnyOrigin]) -> PythonObject:
        return PythonObject(self_ptr[].count)

@export
def PyInit_counter_module() -> PythonObject:
    try:
        var m = PythonModuleBuilder("counter_module")
        _ = (
            m.add_type[Counter]("Counter")
            .def_py_init[Counter.py_init]()
            .def_method[Counter.increment]("increment")
            .def_method[Counter.get_count]("get_count")
        )
        return m.finalize()
    except e:
        abort(String("failed to create module: ", e))

Method signatures — two patterns

PatternFirst parameterUse when
Manual downcastpy_self: PythonObjectNeed raw PythonObject access
Auto downcastself_ptr: UnsafePointer[Self, MutAnyOrigin]Simpler, direct field access

Both are registered with .def_method[Type.method]("name").

Kwargs support

from std.collections import OwnedKwargsDict

# In a method:
@staticmethod
def config(
    py_self: PythonObject, kwargs: OwnedKwargsDict[PythonObject]
) raises -> PythonObject:
    for entry in kwargs.items():
        print(entry.key, "=", entry.value)
    return py_self

Importing Mojo modules from Python

Use mojo.importer — it auto-compiles .mojo files and caches results in __mojocache__/:

import mojo.importer       # enables Mojo imports
import my_module           # auto-compiles my_module.mojo

print(my_module.add(1, 2))

The module name in PyInit_<name> must match the .mojo filename.

The .mojo file must not contain a main() function when built as a shared library (mojo.importer or --emit shared-lib). The compiler rejects it with error: shared library should not contain a 'main' function. Keep test/CLI code in a separate file.

Returning Mojo values to Python

# Wrap a Mojo value as a Python object (for bound types)
return PythonObject(alloc=my_mojo_value^)    # transfer ownership with ^

# Recover the Mojo value later
var ptr = py_obj.downcast_value_ptr[MyType]()
ptr[].field    # access fields via pointer

平台分布

Codex

39.06%
按下载量换算1,023

Claude

33.1%
按下载量换算867

Cursor

16.84%
按下载量换算441

Gemini CLI

8.49%
按下载量换算222

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

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

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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