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Agent Skill · 研究检索

py-refactor(py 重构)

py-refactor 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

py-refactor 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 54,591。

总安装 504周安装 21GitHub Stars 27下载 168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:py-refactor(py 重构)
来源仓库:https://github.com/l-mb/python-refactoring-skills
仓库路径:skills/py-refactor
安装命令:
npx skills add https://github.com/l-mb/python-refactoring-skills --skill py-refactor
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/l-mb/python-refactoring-skills --skill py-refactor

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息,支持关键词和任务场景快速定位候选结果。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中处理信息搜索类任务时使用。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法和功能边界。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网或文件操作。

涉及敏感操作时应注意运行环境隔离和数据保护。

来源仓库内路径:skills/py-refactor

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/l-mb/python-refactoring-skills --skill py-refa…;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

py-refactor 怎么安装?

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

py-refactor 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。

py-refactor 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

py-refactor 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。

py-refactor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 504 次,近一周安装 21 次,下载 168 次,GitHub 27 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。

py-refactor 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
py-refactor

py 重构 · 本页

50427只读未明确通过

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

Python Refactoring Orchestrator

Comprehensive refactoring workflow coordinating specialized skills to improve Python code quality.

Overview

This skill orchestrates multiple focused skills to perform systematic refactoring:

SkillPurposeStatus
py-securityVulnerability detection and remediationstable
py-code-healthDead code and duplication removalstable
py-complexityReduce cyclomatic/cognitive complexitystable
py-test-qualityCoverage analysis and mutation testingstable
py-modernizeUpgrade tooling and syntaxstable
py-quality-setupConfigure linters and type checkersstable
py-git-hooksSet up pre-commit hooksstable

Refactoring Priorities

Follow this impact-based prioritization:

  1. Critical: Security vulnerabilities (use py-security)
  2. High: Code duplication, untested code (<80% coverage)
  3. Medium: Complexity reduction, dead code removal
  4. Low: Syntax modernization, style improvements

Standard Refactoring Workflow

Phase 1: Setup (if needed)

1. If quality tools not configured (pyproject.toml):
   → Invoke: py-quality-setup
   (also configures .claude/settings.local.json permissions for all tools)

2. Add analysis tools to [dependency-groups] dev in pyproject.toml:
   "radon", "vulture", "pylint", "bandit", "lizard",
   "pytest-cov", "mutmut", "wily", "ruff", "mypy", "basedpyright"

3. Install and activate:
   uv sync && source .venv/bin/activate

Phase 2: Comprehensive Analysis

Run all automated scanners to get baseline:

mkdir -p reports

# Security
ruff check . --select S > reports/security.txt
bandit -r . -f json -o reports/security.json

# Code health
vulture . --min-confidence 80 > reports/dead_code.txt
pylint --disable=all --enable=duplicate-code --recursive=y . > reports/duplication.txt

# Complexity
radon cc . -n C -s > reports/complexity.txt
lizard -l python -w > reports/cognitive_complexity.txt
radon mi . -n B > reports/maintainability.txt

# Test quality
pytest --cov=. --cov-report=html --cov-report=term > reports/coverage.txt

# Initialize complexity tracking
wily build .

Phase 3: Prioritized Remediation

Step 1: Security (Critical)

If security.txt shows issues:
→ Invoke: py-security
   - Fix SQL injection, hardcoded secrets, weak crypto
   - Verify: ruff check . --select S (clean)
   - Run tests to ensure no regressions

Step 2: Test Quality (High - enables safe refactoring)

If coverage < 80%:
→ Invoke: py-test-quality
   - Write tests for untested code
   - Run mutation testing to verify test quality
   - Target: ≥80% coverage, ≥75% mutation score

Step 3: Code Health (High)

If duplication.txt or dead_code.txt show issues:
→ Invoke: py-code-health
   - Remove dead code (vulture findings)
   - Consolidate duplicates (pylint findings)
   - Verify: Tests still pass, coverage maintained

Step 4: Complexity Reduction (Medium)

If complexity.txt shows C+ functions or maintainability < 65:
→ Invoke: py-complexity
   - Extract functions, simplify conditionals
   - Use guard clauses, lookup tables
   - Track improvement with wily
   - Verify: radon cc . -n C (clean)

Step 5: Modernization (Optional)

If project uses old patterns or pip:
→ Invoke: py-modernize
   - Migrate pip → uv
   - Upgrade syntax to Python 3.13+
   - Consolidate to pyproject.toml
   - Verify: Tests pass, type checking works

Phase 4: Automation

Set up git hooks to prevent regressions:
→ Invoke: py-git-hooks
   - Pre-commit hooks run ruff, mypy, basedpyright
   - Optionally add security checks (bandit)
   - Test hook works correctly

Phase 5: Final Validation

# Run complete validation suite
ruff check .
mypy . && basedpyright .
ruff check . --select S
radon cc . -n C
vulture . --min-confidence 80
pytest --cov=. --cov-fail-under=80

# Track overall improvement
wily diff HEAD~1
wily report .

When NOT to Use This Skill

Don't use orchestrated refactoring when:

  • Single focused task: Use specific skill directly (e.g., just py-security for CVE fix)
  • No tests exist: Write tests first (py-test-quality), then refactor
  • Active development: Coordinate with team to avoid merge conflicts
  • Production incident: Fix incident first, refactor later

Additional Resources

  • WORKFLOWS.md: Quick workflows for specific scenarios (security sweep, complexity sprint, legacy modernization)
  • METRICS.md: Success metrics, tool reference, Engineering Charter alignment

平台分布

Codex

35.88%
按下载量换算60

Claude

32.08%
按下载量换算54

Cursor

19.05%
按下载量换算32

Gemini CLI

9.36%
按下载量换算16

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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