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Agent Skill · 开发

python-auto-dev(Python auto DEV 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。

python-auto-dev 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,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 4,481。

总安装 8,152周安装 333GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,611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
MIT-0
版本
1.0.0

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:python-auto-dev(Python auto DEV 测试)
来源仓库:https://github.com/aptjason/python-auto-dev
安装命令:
openclaw skills install python-auto-dev
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install python-auto-dev

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。

在配置的 conda 环境中自动生成、测试、调试和优化 Python 代码,管理 H:\code\Daily 中的所有项目文件。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install python-auto-dev;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

python-auto-dev 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install python-auto-dev。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

python-auto-dev 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

python-auto-dev 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。

python-auto-dev 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

python-auto-dev 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,152 次,近一周安装 333 次,下载 2,611 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。

python-auto-dev 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

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 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 OpenClaw,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
python-auto-dev

Python auto DEV 测试 · 本页

8,152—需要联网MIT-0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

name
python-auto-dev
description
Automated Python code generation, testing, debugging, and optimization with integrated conda environment management. Uses default conda path "C:\anaconda3\condabin\conda.bat" and environment "py311". Project files are stored at H:\code\Daily. Use when Codex needs to: (1) Generate Python code from specifications, (2) Create and run automated tests, (3) Debug code with interactive tools, (4) Optimize performance and code quality, (5) Manage conda environments for Python projects. This skill bundles executable scripts that handle the entire Python development workflow end-to-end.

Python Auto-Dev Skill

Complete automation for Python development: generate code from specs, add tests, debug, and optimize—all with the configured conda environment.

Quick Start

When a user provides a coding task:

  1. Generate Python code based on their requirements
  2. Write unit tests using pytest or unittest
  3. Run tests and capture output
  4. Debug failures automatically
  5. Optimize with profiling and linting
  6. Deliver final code with test report

All operations use the py311 conda environment at C:\anaconda3\condabin\conda.bat and store files under H:\code\Daily.

Workflow

Phase 1: Code Generation

Use scripts/generate_code.py to create Python code from a specification. The script accepts:

  • spec: Natural language description of what the code should do
  • output_path: Where to save the generated file (default: H:\code\Daily\generated_<timestamp>.py)

The generated code should include:

  • Type hints
  • Docstrings
  • Basic error handling
  • Modular design

Phase 2: Test Creation

After code is generated, use scripts/create_tests.py to produce comprehensive unit tests:

  • Tests edge cases
  • Tests error conditions
  • Uses pytest fixtures where appropriate
  • Outputs to H:\code\Daily\ ests\

Phase 3: Test Execution & Debugging

Run tests with scripts/run_tests.py:

  • Activates the conda environment
  • Executes pytest with verbose output
  • Captures results in a report file

If tests fail, invoke scripts/debug_code.py:

  • Analyzes traceback
  • Suggests fixes
  • Can patch the code automatically (with confirmation)

Phase 4: Optimization

Once tests pass, use scripts/optimize_code.py:

  • Runs profiling (cProfile)
  • Checks code quality (pylint/flake8)
  • Suggests optimizations
  • Can apply safe optimizations automatically

Scripts Reference

All scripts are designed to be called directly by Codex. They handle conda activation internally.

  • scripts/generate_code.py - Generate Python from spec
  • scripts/create_tests.py - Create pytest/unittest suite
  • scripts/run_tests.py - Execute tests and report
  • scripts/debug_code.py - Analyze failures and suggest/patch
  • scripts/optimize_code.py - Profile and improve code quality

See references/script-usage.md for detailed parameter descriptions and examples.

Integration Notes

  • Default conda path is hard-coded for this setup; modify scripts if path changes.
  • All project files are isolated to H:\code\Daily to keep workspace clean.
  • Scripts assume Windows environment (conda .bat activation).
  • Output reports are saved as JSON and plain text for further processing.

When to Use This Skill

Use this skill when the task involves creating new Python code with a complete development pipeline. It's ideal for:

  • Rapid prototyping
  • Educational examples
  • Automated script generation
  • Refactoring tasks with test coverage
  • Optimization of existing code

Do not use for non-Python languages or when conda environment is unavailable.

平台分布

OpenClaw

88.43%
按下载量换算2,309

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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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