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Agent Skill · 开发

python-quality(Python quality 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-quality 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;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 14,674。

总安装 674周安装 27GitHub Stars 12下载 218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-quality(Python quality 测试)
来源仓库:https://github.com/claude-dev-suite/claude-dev-suite
仓库路径:skills/python-quality
安装命令:
npx skills add https://github.com/claude-dev-suite/claude-dev-suite --skill python-quality
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/claude-dev-suite/claude-dev-suite --skill python-quality

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。

综合评估 Python 代码质量和可维护性水平。适用于代码评审和技术债务清理的关键节点。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。提供静态分析、复杂度测量和规范符合度检查报告。质量改进建议应结合团队技术能力分阶段实施。

python-quality 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/python-quality

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/claude-dev-suite/claude-dev-suite --skill pyth…;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

    它需要调用外部服务,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-quality 怎么安装?

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

python-quality 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-quality 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

python-quality 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-quality 用的人多吗?

公开数据是累计安装 674 次,近一周安装 27 次,下载 218 次,GitHub 12 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-quality 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-quality

Python quality 测试 · 本页

67412调用外部服务未明确通过

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 Code Quality

Deep Knowledge: Use mcp__documentation__fetch_docs with technology: python topic: quality for complete documentation.

Tool Stack (2026)

ToolPurposeSpeedRecommendation
ruffLinting + FormattingFastest (10-100x)Primary
mypyType checkingGoodCI gate
pyrightType checkingFastIDE (Pylance)
tyType checkingFastestEmerging

Recommended setup: ruff (lint/format) + pyright (IDE) + mypy (CI)

ruff Configuration

# pyproject.toml
[tool.ruff]
line-length = 88
target-version = "py312"
src = ["src", "tests"]

[tool.ruff.lint]
select = [
    "E",      # pycodestyle errors
    "W",      # pycodestyle warnings
    "F",      # Pyflakes
    "I",      # isort
    "B",      # flake8-bugbear
    "C4",     # flake8-comprehensions
    "UP",     # pyupgrade
    "ARG",    # flake8-unused-arguments
    "SIM",    # flake8-simplify
    "TCH",    # flake8-type-checking
    "S",      # flake8-bandit (security)
    "RUF",    # Ruff-specific rules
]
ignore = [
    "E501",   # line too long (formatter handles)
    "S101",   # assert usage (OK in tests)
]

[tool.ruff.lint.per-file-ignores]
"tests/*" = ["S101", "ARG"]
"__init__.py" = ["F401"]

[tool.ruff.lint.isort]
known-first-party = ["my_package"]

[tool.ruff.format]
quote-style = "double"
indent-style = "space"

ruff Commands

# Lint
ruff check .
ruff check --fix .          # Auto-fix

# Format
ruff format .
ruff format --check .       # Check only

# Combined (CI)
ruff check . && ruff format --check .

mypy Configuration

# pyproject.toml
[tool.mypy]
python_version = "3.12"
strict = true
warn_return_any = true
warn_unused_ignores = true
disallow_untyped_defs = true
disallow_incomplete_defs = true
check_untyped_defs = true
no_implicit_optional = true
show_error_codes = true
enable_error_code = ["ignore-without-code", "truthy-bool"]

[[tool.mypy.overrides]]
module = "tests.*"
disallow_untyped_defs = false

[[tool.mypy.overrides]]
module = ["third_party_lib.*"]
ignore_missing_imports = true

mypy Commands

# Check
mypy src/
mypy src/ --strict

# Daemon mode (faster)
dmypy run -- src/

# Generate stubs
stubgen -p my_package -o stubs/

pyright Configuration

// pyrightconfig.json
{
  "include": ["src"],
  "exclude": ["**/node_modules", "**/__pycache__"],
  "typeCheckingMode": "strict",
  "pythonVersion": "3.12",
  "reportMissingImports": true,
  "reportMissingTypeStubs": false,
  "reportUnusedImport": true,
  "reportUnusedVariable": true
}

Or in pyproject.toml:

[tool.pyright]
include = ["src"]
typeCheckingMode = "strict"
pythonVersion = "3.12"

Common Type Errors & Solutions

Missing return type

# Error: Function is missing a return type annotation
def greet(name: str):  # Bad
    return f"Hello {name}"

def greet(name: str) -> str:  # Good
    return f"Hello {name}"

Optional handling

# Error: "None" is not compatible with "str"
def get_name(user: User | None) -> str:
    return user.name  # Bad - user might be None

def get_name(user: User | None) -> str:
    if user is None:
        return "Unknown"
    return user.name  # Good - narrowed to User

Type narrowing

from typing import TypeGuard

def is_string_list(val: list[object]) -> TypeGuard[list[str]]:
    return all(isinstance(x, str) for x in val)

def process(items: list[object]) -> None:
    if is_string_list(items):
        # items is now list[str]
        print(items[0].upper())

Callable types

from collections.abc import Callable

# Function type
Handler = Callable[[str, int], bool]

def process(handler: Handler) -> None:
    result = handler("test", 42)

Generic variance

from typing import TypeVar

# Invariant (default)
T = TypeVar("T")

# Covariant (read-only)
T_co = TypeVar("T_co", covariant=True)

# Contravariant (write-only)
T_contra = TypeVar("T_contra", contravariant=True)

Strict Mode Migration

Phase 1: Basic types

[tool.mypy]
check_untyped_defs = true

Phase 2: Require annotations

[tool.mypy]
disallow_untyped_defs = true
disallow_incomplete_defs = true

Phase 3: Full strict

[tool.mypy]
strict = true

Per-module migration

[[tool.mypy.overrides]]
module = "legacy_module.*"
disallow_untyped_defs = false

CI/CD Integration

# GitHub Actions
name: Quality

on: [push, pull_request]

jobs:
  quality:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Install uv
        uses: astral-sh/setup-uv@v4

      - name: Install dependencies
        run: uv sync

      - name: Lint
        run: uv run ruff check .

      - name: Format check
        run: uv run ruff format --check .

      - name: Type check
        run: uv run mypy src/

Pre-commit Configuration

# .pre-commit-config.yaml
repos:
  - repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit
    rev: v0.14.0
    hooks:
      - id: ruff
        args: [--fix]
      - id: ruff-format

  - repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-mypy
    rev: v1.14.0
    hooks:
      - id: mypy
        additional_dependencies: [types-requests]
# Install hooks
pre-commit install

# Run manually
pre-commit run --all-files

Type Stubs

# Install type stubs
uv add --dev types-requests types-redis

# Common stubs packages
# types-requests, types-redis, types-PyYAML
# types-python-dateutil, types-setuptools

Quality Metrics

MetricTargetTool
ruff violations0ruff check
mypy errors0mypy --strict
Type coverage100%mypy reports
Cyclomatic complexity<10ruff --select=C901

Anti-Patterns

Anti-PatternWhy It's BadSolution
# type: ignore without codeSilences all errorsUse # type: ignore[error-code]
Any everywhereNo type safetyUse proper types or generics
Ignoring mypy in CIRegressions slip inMake it a required check
Not using --strictMissing errorsEnable progressively
Manual formattingInconsistent, slowUse ruff format

Quick Troubleshooting

IssueCauseSolution
"Module has no attribute"Missing stubsInstall types-* package
"Incompatible types"Type mismatchCheck expected vs actual type
"Cannot infer type"Complex expressionAdd explicit annotation
"Unused ignore"Fixed errorRemove the ignore comment
ruff/mypy disagreeDifferent rulesConfigure both consistently

平台分布

Codex

38.96%
按下载量换算85

Claude

28.24%
按下载量换算62

Cursor

18.87%
按下载量换算41

Gemini CLI

9.11%
按下载量换算20

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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