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Agent Skill · 开发

backend-patterns(后端模式)

backend-patterns 用于辅助 Python 项目开发、测试和数据处理,适合在 Local Agent 中需要阅读 Python 代码、运行测试或整理脚本流程时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

backend-patterns 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 19,805。

总安装 256周安装 11下载 90核验 2026-05-01
开发需要联网unknown未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示Local Agent

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。
许可证
unknown

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:backend-patterns(后端模式)
来源仓库:https://smithery.ai
仓库路径:backend-patterns
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

backend-patterns 用于辅助 Python 项目开发,适合在阅读代码或运行测试时使用。它适用于脚本流程整理、测试用例管理和数据处理等场景,可帮助维护后端服务。使用时应确认项目测试框架和运行命令,避免为了通过测试而破坏真实逻辑。安装前需确认权限范围和维护状态,注意是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。

适用宿主包括 Local Agent,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:backend-patterns

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 Local Agent;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

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 backend-patterns。

  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

backend-patterns 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 backend-patterns。

backend-patterns 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。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。

backend-patterns 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。

backend-patterns 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

backend-patterns 用的人多吗?

公开数据是累计安装 256 次,近一周安装 11 次,下载 90 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。

backend-patterns 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

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Local Agent,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
backend-patterns

后端模式 · 本页

256—需要联网未明确未收录

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

FastAPI Backend Development Patterns

Overview

This skill teaches how to build FastAPI backend features following the established architecture in this codebase. The architecture follows clean architecture principles:

Router (API Layer) → Service (Business Logic) → Repository (Data Access) → Model (ORM)

CRITICAL RULES:

  1. All Pydantic schemas MUST inherit from CamelModel
  2. Services MUST NOT store session as instance variable
  3. All database methods MUST be async
  4. Use domain exceptions, not HTTPException in services

When to Use This Skill

Activate when request involves:

  • Creating new API endpoints/routers
  • Adding Pydantic request/response schemas
  • Creating service layer classes
  • Adding repository classes
  • Defining SQLAlchemy models
  • Working with database operations
  • Implementing CRUD operations
  • Adding authentication/authorization
  • Error handling patterns

Quick Reference

Project Structure

src/backend/
├── api/
│   ├── v1/                    # API routers
│   │   └── router_{feature}.py
│   ├── schemas/               # Pydantic DTOs
│   │   ├── _base.py          # CamelModel base class
│   │   └── {feature}.py
│   ├── services/              # Business logic
│   │   └── {feature}_service.py
│   ├── repositories/          # Data access
│   │   └── {feature}_repository.py
│   └── deps.py               # Dependency injection
├── db/
│   ├── models.py             # SQLAlchemy models
│   └── maria_database.py     # Database connection
├── core/
│   ├── exceptions.py         # Domain exceptions
│   └── pagination.py         # Pagination utilities
└── app.py                    # FastAPI application

File Naming Conventions

TypePatternExample
Routerrouter_{feature}.pyrouter_products.py
Schema{feature}.pyproducts.py
Service{feature}_service.pyproducts_service.py
Repository{feature}_repository.pyproducts_repository.py

Core Patterns

1. Schema Pattern (CRITICAL)

# ALWAYS inherit from CamelModel, NOT BaseModel
from api.schemas._base import CamelModel

class ProductCreate(CamelModel):
    name_en: str           # Becomes "nameEn" in JSON
    is_active: bool        # Becomes "isActive" in JSON
    category_id: int       # Becomes "categoryId" in JSON

    model_config = ConfigDict(from_attributes=True)

DO NOT:

# WRONG - Don't use BaseModel directly
from pydantic import BaseModel
class ProductCreate(BaseModel):  # ❌ Wrong!
    pass

# WRONG - Don't use manual aliases
class ProductCreate(CamelModel):
    name: str = Field(alias="name")  # ❌ Unnecessary

2. Router Pattern

from fastapi import APIRouter, Depends, status
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from api.deps import get_session, require_admin

router = APIRouter(prefix="/products", tags=["products"])

@router.post("", response_model=ProductResponse, status_code=status.HTTP_201_CREATED)
async def create_product(
    data: ProductCreate,
    session: AsyncSession = Depends(get_session),
    _: dict = Depends(require_admin),
):
    """Create a new product."""
    service = ProductService()
    return await service.create(session, data)

3. Service Pattern

class ProductService:
    def __init__(self):
        self._repo = ProductRepository()
        # ❌ DON'T: self._session = session

    async def create(self, session: AsyncSession, data: ProductCreate) -> Product:
        # Validate
        if not data.name_en:
            raise ValidationError(errors=[{"field": "name_en", "message": "Required"}])

        # Check conflicts
        existing = await self._repo.get_by_name(session, data.name_en)
        if existing:
            raise ConflictError(entity="Product", field="name_en", value=data.name_en)

        # Create
        entity = Product(name_en=data.name_en, ...)
        return await self._repo.create(session, entity)

4. Repository Pattern

class ProductRepository:
    async def create(self, session: AsyncSession, entity: Product) -> Product:
        session.add(entity)
        await session.flush()  # NOT commit()!
        await session.refresh(entity)
        return entity

    async def get_by_id(self, session: AsyncSession, id: str) -> Optional[Product]:
        result = await session.execute(
            select(Product).where(Product.id == id)
        )
        return result.scalar_one_or_none()

5. Model Pattern

from sqlalchemy import String, Boolean, DateTime, func
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
from db.maria_database import Base

class Product(Base):
    __tablename__ = "product"

    id: Mapped[str] = mapped_column(CHAR(36), primary_key=True, default=lambda: str(uuid.uuid4()))
    name_en: Mapped[str] = mapped_column(String(128), nullable=False)
    name_ar: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(String(128), nullable=True)
    is_active: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=True)
    created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now())

Exception Hierarchy

ExceptionHTTP StatusUsage
NotFoundError404Entity not found
ConflictError409Unique constraint violation
ValidationError422Input validation failed
AuthenticationError401Invalid credentials
AuthorizationError403Permission denied
DatabaseError500Database operation failed
# In service
raise NotFoundError(entity="Product", identifier=product_id)
raise ConflictError(entity="Product", field="name_en", value=name)
raise ValidationError(errors=[{"field": "price", "message": "Must be positive"}])

Dependency Injection

# Session dependency (use in every endpoint)
session: AsyncSession = Depends(get_session)

# Authentication dependencies
current_user: dict = Depends(get_current_user)
_: dict = Depends(require_admin)
_: dict = Depends(require_super_admin)

Validation Checklist

Before completing backend work:

  • Schemas inherit from CamelModel
  • Schemas have model_config = ConfigDict(from_attributes=True)
  • Services don't store session as instance variable
  • All repository methods are async
  • Using flush() not commit() in repositories
  • Domain exceptions used (not HTTPException in services)
  • Router uses proper dependency injection
  • Models use Mapped type hints

Additional Resources

Trigger Phrases

  • "create router", "add endpoint", "API route"
  • "pydantic schema", "request model", "response model"
  • "service layer", "business logic"
  • "repository", "data access", "CRUD"
  • "SQLAlchemy model", "database model"
  • "CamelModel", "camelCase", "snake_case"
  • "async", "await", "session"
  • "validation", "error handling"

平台分布

Local Agent

88.82%
按下载量换算80

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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