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pythonPython 开发

Agent Skill

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。

总安装

6,015

周安装

241

GitHub Stars

11

下载量

1,947
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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

简介

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。

SKILL.md

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.

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

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

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。

来源信息

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