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Agent Skill · 前端设计

python-workspace(Python workspace 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-workspace 是前端设计类 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;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 2,729。

总安装 1,958周安装 80GitHub Stars 38下载 627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-workspace(Python workspace 测试)
来源仓库:https://github.com/terrylica/cc-skills
仓库路径:skills/python-workspace
安装命令:
npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill python-workspace
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/terrylica/cc-skills --skill python-workspace

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

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、定位测试问题或生成脚本。使用时需确认项目虚拟环境、依赖版本和测试入口,避免误改生产数据。安装方式:通过 npx skills add 从指定 GitHub 仓库添加。

涉及执行脚本或访问数据库时,应先明确运行目录和输入输出范围。

来源仓库内路径:skills/python-workspace

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/terrylica/cc-skills --skill python-workspace;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-workspace 怎么安装?

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

python-workspace 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-workspace 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-workspace 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-workspace 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,958 次,近一周安装 80 次,下载 627 次,GitHub 38 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-workspace 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。
  • 需要处理前端设计类任务、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。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
python-workspace

Python workspace 测试 · 本页

1,95838需要联网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

MQL5-Python Translation Workspace Skill

Seamless MQL5 indicator translation to Python with autonomous validation and self-correction.


Self-Evolving Skill: This skill improves through use. If instructions are wrong, parameters drifted, or a workaround was needed — fix this file immediately, don't defer. Only update for real, reproducible issues.

When to Use This Skill

Use this skill when the user wants to:

  • Export market data or indicator values from MetaTrader 5
  • Translate MQL5 indicators to Python implementations
  • Validate Python indicator accuracy against MQL5 reference
  • Understand MQL5-Python workflow capabilities and limitations
  • Troubleshoot common translation issues

Activation Phrases: "MQL5", "MetaTrader", "indicator translation", "Python validation", "export data", "mql5-crossover workspace"


Core Mission

Main Theme: Make MQL5-Python translation as seamless as possible through:

  1. Autonomous workflows (headless export, CLI compilation, automated validation)
  2. Validation-driven iteration (>=0.999 correlation gates all work)
  3. Self-correction (documented failures prevent future mistakes)
  4. Clear boundaries (what works vs what doesn't, with alternatives)

Project Root: ~/Library/Application Support/CrossOver/Bottles/MetaTrader 5/drive_c


Workspace Capabilities Matrix

WHAT THIS WORKSPACE CAN DO

1. Automated Headless Market Data Export (v3.0.0)

Status: PRODUCTION (0.999920 correlation validated)

What It Does:

  • Fetches OHLCV data + built-in indicators (RSI, SMA) from any symbol/timeframe
  • True headless via Wine Python + MetaTrader5 API
  • No GUI initialization required (cold start supported)
  • Execution time: 6-8 seconds for 5000 bars

Command Example:

CX_BOTTLE="MetaTrader 5" \
WINEPREFIX="$HOME/Library/Application Support/CrossOver/Bottles/MetaTrader 5" \
wine "C:\\Program Files\\Python312\\python.exe" \
  "C:\\users\\crossover\\export_aligned.py" \
  --symbol EURUSD --period M1 --bars 5000

Use When: User needs automated market data exports without GUI interaction

Limitations: Cannot access custom indicator buffers (API restriction)

Reference: /docs/guides/WINE_PYTHON_EXECUTION.md


Reference Documentation

For detailed information, see:


Troubleshooting

IssueCauseSolution
Wine Python not foundCrossOver/Wine not installedInstall CrossOver, verify bottle path
MT5 API connection failedMetaTrader not runningLaunch MetaTrader 5 before running export
Correlation below 0.999Indicator mismatchVerify warmup periods, check calculation alignment
Custom indicator not workingAPI restrictionUse CSV export from MT5, not Python API
UnicodeDecodeErrorWindows path encodingUse raw strings for Windows paths in Wine
Symbol not foundWrong symbol formatUse exact MT5 symbol name (e.g., EURUSD not EUR/USD)
Timeout on exportToo many bars requestedReduce bar count, default 5000 is safe
Permission deniedWine prefix incorrectSet WINEPREFIX to correct CrossOver bottle path

Post-Execution Reflection

After this skill completes, check before closing:

  1. Did the command succeed? — If not, fix the instruction or error table that caused the failure.
  2. Did parameters or output change? — If the underlying tool's interface drifted, update Usage examples and Parameters table to match.
  3. Was a workaround needed? — If you had to improvise (different flags, extra steps), update this SKILL.md so the next invocation doesn't need the same workaround.

Only update if the issue is real and reproducible — not speculative.

平台分布

Claude Code

25.37%
按下载量换算159

OpenCode

23.17%
按下载量换算145

Antigravity

17.67%
按下载量换算111

Gemini CLI

12.33%
按下载量换算77

windsurf

8.12%
按下载量换算51

trae

3.25%
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

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。

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