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Agent Skill · 研究检索

python-quality-tooling（Python quality tooling 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-tooling 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，暂无第三方扫描结果，按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 63,093。

总安装 321周安装 13GitHub Stars 公开资料未说明下载 101核验 2026-05-01
研究检索只读GitHub 仓库未标认证来源可访问许可证明确审计未展示CodexClaudeCursorGemini CLI

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-quality-tooling（Python quality tooling 测试）
来源仓库：https://github.com/narumiruna/agent-skills
仓库路径：skills/python-quality-tooling
安装命令：
npx skills add narumiruna/agent-skills --skill "python-quality-tooling"
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。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add narumiruna/agent-skills --skill "python-quality-tooling"

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。

用于辅助 Python 项目开发、测试、依赖管理和常见框架工作流，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。适用于 Python 项目开发和测试场景，特别是需要代码质量检查和规范验证的任务。

通过 npx skills add narumiruna/agent-skills --skill "python-quality-tooling" 命令安装使用。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、读写文件或调用外部 API 时，应先明确运行目录和输入输出范围。

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。

来源仓库内路径：skills/python-quality-tooling

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 narumiruna/agent-skills --skill "python-quality-tooling"；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-quality-tooling 怎么安装？

在终端执行 npx skills add narumiruna/agent-skills --skill "python-quality-tooling"。装完完全退出宿主工具再打开，让它重新扫描本地 Skill。

python-quality-tooling 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-tooling 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-quality-tooling 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-quality-tooling 用的人多吗？

公开数据是累计安装 321 次，近一周安装 13 次，下载 101 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-quality-tooling 安全吗？

没有查到第三方扫描结果，安全性无法从公开资料判断，安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

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。
  • 许可证明确为 MIT，商用和分发边界好判断。
  • 标注为只读权限，试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 没有第三方扫描结果，安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 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-quality-tooling

Python quality tooling 测试 · 本页

321—只读MIT未收录

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-quality-tooling
description
Use when configuring or running Python quality tools (ruff, ty, pytest, coverage, CI gates) and when enforcing a pre-merge quality checklist.

Python Quality Tooling

Overview

Use ruff, ty, and pytest consistently through uv. Core principle: one repeatable quality gate across local and CI.

Quick Reference

TaskCommand
Lintuv run ruff check
Auto-fixuv run ruff check --fix
Formatuv run ruff format
Type checkuv run ty check
Testuv run pytest
Coverageuv run pytest --cov=src --cov-report=term-missing
Full gate (prek)prek run -a
Install git hooks (prek)prek install

Workflow

  • Install tools as dev deps (see python-uv-project-setup).
  • Run all checks before commit.
  • Keep CI aligned with local commands.
  • If the repo uses prek, prefer prek run -a as the single quality gate.
  • Pytest tests MUST be function-based (no class-based tests or unittest.TestCase).

Example

Pre-merge gate:

uv run ruff check --fix
uv run ruff format
uv run ty check
uv run pytest --cov=src --cov-report=term-missing

Common Mistakes

  • Running tools outside uv (drifts from project env).
  • Skipping prek run -a when a repo standardizes on prek.
  • Running only one tool and calling it done.

Red Flags

  • Direct ruff/pytest invocations without uv run.
  • Mixing pre-commit and prek commands in the same repo.
  • Class-based pytest tests (class Test*) or unittest.TestCase usage.

References

  • references/quality.md - Full command set and CI example
  • references/quality.md - Prek install and usage notes (prefer uv tool install prek)

平台分布

Codex

48.36%
按下载量换算49

Claude Code

31.2%
按下载量换算32

github-copilot

11.72%
按下载量换算12

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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。目前只有一个公开来源，建议同时核对源仓库。

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