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Agent Skill · 前端设计

python(Python 开发)

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 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,权限为接触敏感数据;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 1,403。

总安装 6,015周安装 241GitHub Stars 11下载 1,947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(Python 开发)
来源仓库:https://github.com/siviter-xyz/dot-agent
仓库路径:skills/python
安装命令:
npx skills add https://github.com/siviter-xyz/dot-agent --skill python
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/siviter-xyz/dot-agent --skill python

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。

python 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、整理运行命令或生成脚本。使用时需确认虚拟环境、依赖版本和测试入口。python 属于前端设计类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。涉及执行脚本或访问数据库时,应明确运行目录和输入输出范围。

当前暂无底部简介内容,可参考来源仓库获取更多使用细节。

来源仓库内路径:skills/python

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/siviter-xyz/dot-agent --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

    它需要接触敏感数据,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 怎么安装?

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

python 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 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

python 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 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,015 次,近一周安装 241 次,下载 1,947 次,GitHub 11 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 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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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

Python 开发 · 本页

6,01511接触敏感数据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

Python Guidelines

Standards and best practices for Python development. Follow these guidelines when writing or modifying Python code.

Design Principles

Apply DRY, KISS, and SOLID consistently. Prefer functional methods where relevant; use classes for stateful behavior. Use composition with Protocol classes for interfaces rather than inheritance. Each module should have a single responsibility. Use dependency injection for class dependencies.

Code Style

  • Naming: Descriptive yet concise names for variables, methods, and classes
  • Documentation: Docstrings for all classes, functions, enums, enum values
  • Type hints: Use consistently; avoid Any unless necessary
  • Imports: Avoid barrel exports in __init__.py; prefer blank files

Type Annotations

  • Use dict, list instead of typing.Dict, typing.List
  • Use str | None instead of Optional[str]
  • Include from __future__ import annotations at top of files with type hints
  • Prefer built-in types over typing module equivalents

Architecture

Dependency Injection

  • Always inject dependencies via constructors or methods when using classes
  • One service class per module (interface and class models allowed in addition)
  • Use Protocol classes to define interfaces for dependency injection and testing

Module Organization

  • Each module focuses on one concern with clear boundaries
  • Extract reusable methods to avoid duplication
  • Design for reusability across contexts

Environment Variables

  • Use an environment.py file with individual methods per variable (e.g., api_key() for API_KEY, database_url() for DATABASE_URL)
  • Co-locate all environment access in one place per package for easier mocking in tests

Data Models

  • Use Pydantic v2 for schemas, validation, and data models
  • Leverage Pydantic's type validation, serialization, and configuration management
  • Use Pydantic models for API request/response schemas, configuration objects, and data transfer objects

Testing

Structure

  • Tests mirror src/ directory structure
  • Test methods start with test_
  • Use test class suites: for def foo() create class TestFoo
  • Keep names concise, omit class suite name from method
  • Always check for appropriate unit tests when changing code

Quality

  • Use AAA (Arrange, Act, Assert) pattern
  • Tests should be useful, readable, concise, maintainable
  • Avoid tests that create massive diffs or become burdensome

Tools

  • Prefer pytest over unittest
  • Use pytest-mock for mocking
  • Use conftest.py for shared fixtures
  • Use tests/__test_<package_name>__ for shared testing code

Implementation

When implementing Python code:

  • Ensure code passes type checking and tests before committing
  • Group related changes with tests in atomic commits
  • Check for existing workflow patterns (spec-first, TDD, etc.) and follow them

References

  • For adhoc Python scripts in uv-managed projects, see references/uv-scripts.md.
  • For monorepo-specific patterns using uv and Hatch, see references/uv-monorepo.md.

平台分布

Claude Code

28.92%
按下载量换算563

Cursor

22.81%
按下载量换算444

Gemini CLI

18.39%
按下载量换算358

OpenCode

11.99%
按下载量换算233

Antigravity

7.34%
按下载量换算143

github-copilot

3.31%
按下载量换算64

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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