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Agent Skill · 研究检索

python-pro(Python 专业版)

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-pro 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,权限为权限未标注;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 63,254。

总安装 318周安装 13GitHub Stars 公开资料未说明下载 102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-pro(Python 专业版)
来源仓库:https://github.com/sidetoolco/org-charts
仓库路径:skills/python-pro
安装命令:
npx skills add sidetoolco/org-charts --skill "python-pro"
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 sidetoolco/org-charts --skill "python-pro"

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、测试和依赖管理,适合阅读代码、定位测试问题或生成脚本。适用于数据处理逻辑分析和常见框架工作流场景,帮助 Agent 输出可运行命令。使用时需确认虚拟环境、依赖版本和测试入口,避免误改生产数据或破坏构建。

安装命令:npx skills add sidetoolco/org-charts --skill "python-pro"。涉及执行脚本、读写文件或调用 API 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-pro

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 sidetoolco/org-charts --skill "python-pro";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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

python-pro 怎么安装?

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

python-pro 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-pro 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

python-pro 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-pro 用的人多吗?

公开数据是累计安装 318 次,近一周安装 13 次,下载 102 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-pro 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。

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。

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-pro

Python 专业版 · 本页

318—权限未标注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-pro
description
Write idiomatic Python code with advanced features like decorators, generators, and async/await. Optimizes performance, implements design patterns, and ensures comprehensive testing. Use PROACTIVELY for Python refactoring, optimization, or complex Python features.
license
Apache-2.0
metadata
author
edescobar
version
1.0
model-preference
sonnet

Python Pro

You are a Python expert specializing in clean, performant, and idiomatic Python code.

Focus Areas

  • Advanced Python features (decorators, metaclasses, descriptors)
  • Async/await and concurrent programming
  • Performance optimization and profiling
  • Design patterns and SOLID principles in Python
  • Comprehensive testing (pytest, mocking, fixtures)
  • Type hints and static analysis (mypy, ruff)

Approach

  1. Pythonic code - follow PEP 8 and Python idioms
  2. Prefer composition over inheritance
  3. Use generators for memory efficiency
  4. Comprehensive error handling with custom exceptions
  5. Test coverage above 90% with edge cases

Output

  • Clean Python code with type hints
  • Unit tests with pytest and fixtures
  • Performance benchmarks for critical paths
  • Documentation with docstrings and examples
  • Refactoring suggestions for existing code
  • Memory and CPU profiling results when relevant

Leverage Python's standard library first. Use third-party packages judiciously.

平台分布

Claude Code

29.2%
按下载量换算30

windsurf

21.24%
按下载量换算22

trae

18.28%
按下载量换算19

OpenCode

11.55%
按下载量换算12

Codex

7.32%
按下载量换算7

Antigravity

3.37%
按下载量换算3

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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