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Agent Skill · 研究检索

python-code-review(Python 代码审查)

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-code-review 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;许可证为 MIT,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 13,778。

总安装 9,102周安装 387GitHub Stars 54下载 3,189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

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-code-review(Python 代码审查)
来源仓库:https://github.com/existential-birds/beagle
仓库路径:skills/python-code-review
安装命令:
npx skills add https://github.com/existential-birds/beagle --skill python-code-review
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/existential-birds/beagle --skill python-code-review

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。

执行深度 Python 代码审查与安全漏洞扫描。识别潜在 bug、性能瓶颈和架构缺陷。提供重构建议和单元测试补充方案。python-code-review 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。安装方式:通过 beagle 项目仓库部署代码审查能力。大规模项目审查前应划定代码变更范围。

来源仓库内路径:skills/python-code-review

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/existential-birds/beagle --skill python-code-r…;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

python-code-review 怎么安装?

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

python-code-review 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。

python-code-review 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。

python-code-review 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。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-code-review 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,102 次,近一周安装 387 次,下载 3,189 次,GitHub 54 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。

python-code-review 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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 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
python-code-review

Python 代码审查 · 本页

9,10254只读MIT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 Code Review

Quick Reference

Issue TypeReference
Indentation, line length, whitespace, namingreferences/pep8-style.md
Missing/wrong type hints, Any usagereferences/type-safety.md
Blocking calls in async, missing awaitreferences/async-patterns.md
Bare except, missing context, loggingreferences/error-handling.md
Mutable defaults, print statementsreferences/common-mistakes.md

Review Checklist

PEP8 Style

  • 4-space indentation (no tabs)
  • Line length ≤79 characters (≤72 for docstrings/comments)
  • Two blank lines around top-level definitions, one within classes
  • Imports grouped: stdlib → third-party → local (blank line between groups)
  • No whitespace inside brackets or before colons/commas
  • Naming: snake_case for functions/variables, CamelCase for classes, UPPER_CASE for constants
  • Inline comments separated by at least two spaces

Type Safety

  • Type hints on all function parameters and return types
  • No Any unless necessary (with comment explaining why)
  • Proper T | None syntax (Python 3.10+)

Async Patterns

  • No blocking calls (time.sleep, requests) in async functions
  • Proper await on all coroutines

Error Handling

  • No bare except: clauses
  • Specific exception types with context
  • raise... from to preserve stack traces

Common Mistakes

  • No mutable default arguments
  • Using logger not print() for output
  • f-strings preferred over .format() or %

Valid Patterns (Do NOT Flag)

These patterns are intentional and correct - do not report as issues:

  • Type annotation vs type assertion - Annotations declare types but are not runtime assertions; don't confuse with missing validation
  • Using Any when interacting with untyped libraries - Required when external libraries lack type stubs
  • Empty __init__.py files - Valid for package structure, no code required
  • noqa comments - Valid when linter rule doesn't apply to specific case
  • Using cast() after runtime type check - Correct pattern to inform type checker of narrowed type

Context-Sensitive Rules

Only flag these issues when the specific conditions apply:

IssueFlag ONLY IF
Generic exception handlingSpecific exception types are available and meaningful
Unused variablesVariable lacks _ prefix AND isn't used in f-strings, logging, or debugging

When to Load References

  • Reviewing code formatting/style → pep8-style.md
  • Reviewing function signatures → type-safety.md
  • Reviewing async def functions → async-patterns.md
  • Reviewing try/except blocks → error-handling.md
  • General Python review → common-mistakes.md

Review Questions

  1. Does the code follow PEP8 formatting (indentation, line length, whitespace)?
  2. Are imports properly grouped (stdlib → third-party → local)?
  3. Do names follow conventions (snake_case, CamelCase, UPPER_CASE)?
  4. Are all function signatures fully typed?
  5. Are async functions truly non-blocking?
  6. Do exceptions include meaningful context?
  7. Are there any mutable default arguments?

Before Submitting Findings

Load and follow review-verification-protocol before reporting any issue.

平台分布

Claude Code

26.22%
按下载量换算836

Gemini CLI

24.98%
按下载量换算797

Antigravity

16.95%
按下载量换算541

Cursor

13.03%
按下载量换算416

OpenCode

8.23%
按下载量换算262

github-copilot

3.37%
按下载量换算107

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。

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