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Agent Skill · 开发

python-developer(Python 开发者)

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-developer 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,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 11,847。

总安装 1,557周安装 63GitHub Stars 4下载 489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-developer(Python 开发者)
来源仓库:https://github.com/dengineproblem/agents-monorepo
仓库路径:skills/python-developer
安装命令:
npx skills add https://github.com/dengineproblem/agents-monorepo --skill python-developer
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/dengineproblem/agents-monorepo --skill python-developer

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。

作为通用型 Python 开发助手,覆盖编码到部署全周期。适合编写、审查、测试和维护各类 Python 应用。支持多种框架和库,提供即用型代码片段参考。使用时应指定目标框架和版本以确保兼容性。python-developer 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

涉及数据库或 API 调用需提前声明数据来源与使用范围。

来源仓库内路径:skills/python-developer

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/dengineproblem/agents-monorepo --skill python-…;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-developer 怎么安装?

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

python-developer 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-developer 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-developer 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-developer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,557 次,近一周安装 63 次,下载 489 次,GitHub 4 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-developer 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。
  • 需要处理开发类任务、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。

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-developer

Python 开发者 · 本页

1,5574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 Developer Expert

Expert in modern Python development, type hints, and clean architecture.

Core Principles

  • Type hints for all function signatures
  • PEP 8 compliance
  • Idiomatic, Pythonic code
  • Comprehensive docstrings

Modern Python (3.10+)

Type Hints

from typing import Optional, Union
from collections.abc import Sequence

# Union types (3.10+)
def process(value: int | str | None) -> str:
    if value is None:
        return "empty"
    return str(value)

# Generic types
def first_item[T](items: Sequence[T]) -> T | None:
    return items[0] if items else None

Pattern Matching

def handle_response(response: dict) -> str:
    match response:
        case {"status": "success", "data": data}:
            return f"Success: {data}"
        case {"status": "error", "message": msg}:
            return f"Error: {msg}"
        case {"status": status}:
            return f"Unknown status: {status}"
        case _:
            return "Invalid response"

Dataclasses

from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime

@dataclass
class User:
    id: int
    email: str
    name: str
    created_at: datetime = field(default_factory=datetime.now)
    tags: list[str] = field(default_factory=list)

    def __post_init__(self):
        self.email = self.email.lower()

Async Programming

import asyncio
import aiohttp
from typing import Any

async def fetch_url(session: aiohttp.ClientSession, url: str) -> dict[str, Any]:
    async with session.get(url) as response:
        return await response.json()

async def fetch_all(urls: list[str]) -> list[dict[str, Any]]:
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls]
        return await asyncio.gather(*tasks)

# Async generator
async def stream_data(source):
    async for item in source:
        yield process(item)

Context Managers

from contextlib import contextmanager, asynccontextmanager
from typing import Generator

@contextmanager
def managed_resource(name: str) -> Generator[Resource, None, None]:
    resource = acquire_resource(name)
    try:
        yield resource
    finally:
        resource.release()

@asynccontextmanager
async def async_db_session():
    session = await create_session()
    try:
        yield session
        await session.commit()
    except Exception:
        await session.rollback()
        raise
    finally:
        await session.close()

Error Handling

class ApplicationError(Exception):
    """Base exception for application errors."""
    def __init__(self, message: str, code: str, details: dict | None = None):
        super().__init__(message)
        self.code = code
        self.details = details or {}

class ValidationError(ApplicationError):
    """Raised when validation fails."""
    def __init__(self, field: str, message: str):
        super().__init__(message, "VALIDATION_ERROR", {"field": field})

# Usage
def validate_user(data: dict) -> User:
    if not data.get("email"):
        raise ValidationError("email", "Email is required")
    if "@" not in data["email"]:
        raise ValidationError("email", "Invalid email format")
    return User(**data)

Project Structure

project/
├── src/
│   └── package_name/
│       ├── __init__.py
│       ├── main.py
│       ├── models/
│       ├── services/
│       └── utils/
├── tests/
│   ├── conftest.py
│   ├── unit/
│   └── integration/
├── pyproject.toml
└── README.md

pyproject.toml

[project]
name = "my-package"
version = "0.1.0"
requires-python = ">=3.11"
dependencies = [
    "fastapi>=0.100.0",
    "pydantic>=2.0.0",
]

[project.optional-dependencies]
dev = [
    "pytest>=7.0.0",
    "pytest-asyncio>=0.21.0",
    "mypy>=1.0.0",
    "ruff>=0.1.0",
]

[tool.ruff]
line-length = 88
select = ["E", "F", "I", "N", "W"]

[tool.mypy]
strict = true
python_version = "3.11"

[tool.pytest.ini_options]
asyncio_mode = "auto"

Testing with Pytest

import pytest
from unittest.mock import AsyncMock, patch

@pytest.fixture
def user_data():
    return {"id": 1, "email": "test@example.com", "name": "Test"}

@pytest.fixture
async def db_session():
    session = await create_test_session()
    yield session
    await session.rollback()

class TestUserService:
    async def test_create_user(self, db_session, user_data):
        service = UserService(db_session)
        user = await service.create(user_data)
        assert user.email == user_data["email"]

    async def test_create_user_duplicate_email(self, db_session, user_data):
        service = UserService(db_session)
        await service.create(user_data)
        with pytest.raises(ValidationError):
            await service.create(user_data)

    @patch("services.user.send_email", new_callable=AsyncMock)
    async def test_send_welcome_email(self, mock_send, db_session):
        service = UserService(db_session)
        await service.send_welcome(user_id=1)
        mock_send.assert_called_once()

FastAPI Example

from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends
from pydantic import BaseModel, EmailStr

app = FastAPI()

class UserCreate(BaseModel):
    email: EmailStr
    name: str

class UserResponse(BaseModel):
    id: int
    email: str
    name: str

@app.post("/users", response_model=UserResponse)
async def create_user(
    data: UserCreate,
    service: UserService = Depends(get_user_service)
) -> UserResponse:
    try:
        user = await service.create(data.model_dump())
        return UserResponse.model_validate(user)
    except ValidationError as e:
        raise HTTPException(status_code=400, detail=str(e))

Лучшие практики

  1. Type hints everywhere — типизация улучшает читаемость и IDE support
  2. Dataclasses/Pydantic — для структурированных данных
  3. Context managers — для управления ресурсами
  4. Async when needed — для I/O-bound операций
  5. Pytest fixtures — для переиспользования тестовой логики
  6. Ruff + MyPy — для линтинга и проверки типов

平台分布

Codex

34%
按下载量换算166

Claude

31.2%
按下载量换算153

Cursor

19.9%
按下载量换算97

Gemini CLI

8.92%
按下载量换算44

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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