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Agent Skill · 待分类

python-coding-standards(Python coding standards 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-coding-standards 是待分类类 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,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 5,383。

总安装 574周安装 23GitHub Stars 公开资料未说明下载 186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:python-coding-standards(Python coding standards 测试)
来源仓库:https://github.com/qiao-925/qiao-skills
仓库路径:skills/python-coding-standards
安装命令:
npx skills add https://github.com/qiao-925/qiao-skills --skill python-coding-standards
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/qiao-925/qiao-skills --skill python-coding-standards

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

强制执行统一的 Python 编码风格与命名规范。确保团队协作中的一致性和可维护性。自动格式化缩进、空格和注释风格。python-coding-standards 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。安装方式:从个人技能仓库 qiao-skills 获取配置模板。

需根据团队偏好调整规则集后再投入正式使用。

来源仓库内路径:skills/python-coding-standards

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/qiao-925/qiao-skills --skill python-coding-sta…;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-coding-standards 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/qiao-925/qiao-skills --skill python-coding-standards。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

python-coding-standards 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-coding-standards 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-coding-standards 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。

python-coding-standards 用的人多吗?

公开数据是累计安装 574 次,近一周安装 23 次,下载 186 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-coding-standards 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。

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。
  • 需要处理待分类类任务、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。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
python-coding-standards

Python coding standards 测试 · 本页

574—需要联网未明确通过

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 编码基线

这个 skill-unit 处理的是“Python 代码实现质量”问题。它不是个人风格清单,而是一套先对齐项目、再落通用基线的约束。

核心原则

1. 项目对齐 —— 先遵循仓库既有约定

  • 先看当前仓库已经怎么写,再决定这次改动怎么落。
  • 如果项目已有明确约定,优先沿用,不用通用偏好硬覆盖。
  • 如果项目没有稳定约定,再用本 skill 作为默认基线。

2. 类型边界 —— 公共接口先清楚

  • 新增或修改的函数、方法、类边界应补全必要类型提示。
  • 公共接口、跨模块边界、非显然返回值,比局部变量更值得优先标注。
  • 类型提示的目标是降低歧义,而不是机械补满每一行。

3. 运行日志 —— 正式路径不用 print

  • 正式运行路径优先使用项目既有日志设施。
  • 如果项目没有封装 logger,使用 Python 标准 logging 或当前框架约定。
  • print 只适合一次性脚本、调试、示例或测试,不应用来承载正式运行日志。

4. 命名与结构 —— 让代码顺着 Python 习惯阅读

  • 命名应表意清楚、术语一致,避免模糊缩写。
  • 导入、模块结构、函数主路径应让读者能顺序阅读。
  • Python 代码优先清晰和直达,不追求过度技巧化的“聪明写法”。

AI Agent 行为要求

默认适用场景

场景最低要求不该做什么
新增 Python 文件先看项目约定,再写类型、日志、命名与结构不看仓库现状就套个人模板
修改现有实现沿用现有风格并修正明显基线问题顺手把整文件改成另一套风格
Python 重构优先改善边界清晰度和可读性只做表面风格统一,不解决实际问题
代码审查明确指出类型、日志、结构偏差泛泛说“代码不够 Pythonic”

默认执行方式

  1. 先识别项目已有约定:格式化、类型检查、日志方式、导入习惯、命名风格。
  2. 若已有稳定约定,优先贴合;若缺失,再应用本 skill 的默认基线。
  3. 新增或修改公共接口时,优先补齐类型边界与必要说明。
  4. 处理运行路径时,检查是否错误地使用了 print 或缺少异常日志。
  5. 复核命名、导入、模块结构和主路径可读性,避免把小改动扩成全文件风格改造。

高风险偏差信号

出现以下任一情况时,应主动收敛:

  • 把某个项目专用 logger 路径写成通用规范
  • 为满足“看起来严格”而机械补充大量无效类型或 docstring
  • 明明只是局部修复,却顺手重排整个文件风格
  • 运行路径仍然依赖 print 输出关键状态或错误

场景化展开

  • 涉及如何对齐现有仓库约定时,读取 references/project-alignment.md
  • 涉及类型边界与公共接口时,读取 references/type-discipline.md
  • 涉及日志与异常记录时,读取 references/logging-and-diagnostics.md
  • 涉及命名、导入与模块结构时,读取 references/naming-and-structure.md

与其他 skill 的协同边界

  • 与 python-uv-acceleration:当问题是环境、依赖安装、虚拟环境与工具链选择时联动;不要把工具链流程混进编码规范。
  • 与 file-guardrails:当问题落到单文件过大、头部说明、拆分方式时联动。
  • 与 architecture-governance:当 Python 问题已上升到包边界、层级依赖与模块架构时联动。
  • 与 source-quality-control:当实现依赖第三方库、框架 API 或版本差异时联动。

判断标准

  • 这次改动是否优先遵循了仓库已存在的 Python 约定。
  • 公共接口、跨模块边界和非显然返回值是否有清晰类型提示。
  • 正式运行路径是否使用了合适的日志方式,而不是 print。
  • 命名、导入与模块结构是否让主路径更容易阅读。
  • 规范是否保持平台无关,而不是混入项目私有实现细节。

反模式

  • 把 src.logger.setup_logger 之类的项目私货写成通用标准。
  • 把“所有地方都补类型”当成目标,而不看信息增益。
  • 用 print 承载服务端、后台任务或正式脚本的运行日志。
  • 因为个人偏好而大规模重写现有文件风格。
  • 用“更 Pythonic”做空泛评价,却不指出具体可执行改进点。

参考资料

  • references/project-alignment.md - 如何先对齐仓库既有约定
  • references/type-discipline.md - 类型边界与公共接口的最小基线
  • references/logging-and-diagnostics.md - 正式运行路径的日志纪律
  • references/naming-and-structure.md - 命名、导入与结构可读性

平台分布

Codex

35.72%
按下载量换算66

Claude

30.38%
按下载量换算57

Cursor

21.41%
按下载量换算40

Gemini CLI

9.85%
按下载量换算18

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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