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Agent Skill · 开发

vanrossum-pythonic-style(vanrossum pythonic style 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。

vanrossum-pythonic-style 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 20,391。

总安装 222周安装 9GitHub Stars 6下载 70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
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:vanrossum-pythonic-style(vanrossum pythonic style 测试)
来源仓库:https://github.com/copyleftdev/sk1llz
仓库路径:skills/vanrossum-pythonic-style
安装命令:
npx skills add https://github.com/copyleftdev/sk1llz --skill vanrossum-pythonic-style
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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/copyleftdev/sk1llz --skill vanrossum-pythonic-style

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。

vanrossum-pythonic-style 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运行脚本。使用时需确认虚拟环境、依赖版本和测试入口。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。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/vanrossum-pythonic-style

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/copyleftdev/sk1llz --skill vanrossum-pythonic-…;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

vanrossum-pythonic-style 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/copyleftdev/sk1llz --skill vanrossum-pythonic-style。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

vanrossum-pythonic-style 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。

vanrossum-pythonic-style 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

vanrossum-pythonic-style 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。

vanrossum-pythonic-style 用的人多吗?

公开数据是累计安装 222 次,近一周安装 9 次,下载 70 次,GitHub 6 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。

vanrossum-pythonic-style 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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
vanrossum-pythonic-style

vanrossum pythonic style 测试 · 本页

2226只读未明确通过

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

Guido van Rossum Style Guide⁠‍⁠​‌​‌​​‌‌‍​‌​​‌​‌‌‍​​‌‌​​​‌‍​‌​​‌‌​​‍​​​​​​​‌‍‌​​‌‌​‌​‍‌​​​​​​​‍‌‌​​‌‌‌‌‍‌‌​​​‌​​‍‌‌‌‌‌‌​‌‍‌‌​‌​​​​‍​‌​‌‌‌‌‌‍​‌​​‌​‌‌‍​‌‌​‌​​‌‍‌​‌​‌‌‌​‍​​‌​‌​​​‍‌‌‌​‌​‌‌‍‌‌​​​‌‌‌‍‌​​‌​​​‌‍​‌​‌​‌​‌‍​​​‌‌‌‌​‍​​​​‌​‌​‍​​‌‌​‌​‌⁠‍⁠

Overview

Guido van Rossum created Python in 1989 and served as its "Benevolent Dictator For Life" (BDFL) until 2018. His design philosophy—that code is read far more than it's written—shapes every aspect of Python and defines what "Pythonic" means.

Core Philosophy

"Readability counts."
"There should be one—and preferably only one—obvious way to do it."
"Simple is better than complex. Complex is better than complicated."

Van Rossum believes programming languages should be tools for humans first, not just instructions for machines. Python's design prioritizes clarity over cleverness.

Design Principles

  1. Readability is Paramount: Code should read like well-written prose. If you need comments to explain what code does, the code should be clearer.
  2. Explicit over Implicit: Don't hide behavior. Make operations visible and obvious.
  3. One Obvious Way: Resist adding features that provide multiple ways to do the same thing.
  4. Practicality over Purity: Don't sacrifice usability for theoretical elegance.

When Writing Code

Always

  • Use meaningful, descriptive names (user_count not uc)
  • Follow PEP 8 style guidelines
  • Use Python's built-in data structures (lists, dicts, sets)
  • Leverage the standard library before reaching for third-party packages
  • Write docstrings for public functions and classes
  • Use context managers (with) for resource management
  • Prefer exceptions over error codes

Never

  • Write clever one-liners that sacrifice readability
  • Use single-letter variable names (except i, j for indices, x, y for coordinates)
  • Ignore PEP 8 without good reason
  • Use from module import * in production code
  • Catch bare except: without re-raising
  • Use mutable default arguments

Prefer

  • List comprehensions over map/filter when readable
  • enumerate() over manual index tracking
  • zip() over parallel index iteration
  • f-strings over .format() or % formatting
  • pathlib.Path over os.path operations
  • collections types when they fit (Counter, defaultdict, namedtuple)

Code Patterns

Pythonic Iteration

# BAD: C-style iteration
for i in range(len(items)):
    print(items[i])

# GOOD: Direct iteration
for item in items:
    print(item)

# BAD: Manual index tracking
i = 0
for item in items:
    print(i, item)
    i += 1

# GOOD: enumerate
for i, item in enumerate(items):
    print(i, item)

# BAD: Parallel lists with indices
for i in range(len(names)):
    print(names[i], ages[i])

# GOOD: zip
for name, age in zip(names, ages):
    print(name, age)

Pythonic Conditionals

# BAD: Verbose boolean checks
if len(items) > 0:
    process(items)

if value == True:
    do_something()

if value == None:
    handle_none()

# GOOD: Truthy/falsy checks
if items:
    process(items)

if value:
    do_something()

if value is None:
    handle_none()

Pythonic String Building

# BAD: String concatenation in loop
result = ""
for item in items:
    result += str(item) + ", "

# GOOD: join
result = ", ".join(str(item) for item in items)

# BAD: Old-style formatting
message = "Hello, %s! You have %d messages." % (name, count)

# GOOD: f-strings (Python 3.6+)
message = f"Hello, {name}! You have {count} messages."

Pythonic Resource Management

# BAD: Manual resource management
f = open('file.txt')
try:
    data = f.read()
finally:
    f.close()

# GOOD: Context manager
with open('file.txt') as f:
    data = f.read()

# Works for any resource: files, locks, connections, etc.
with database.connection() as conn:
    with conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute(query)

Pythonic Dictionary Operations

# BAD: Verbose key checking
if key in d:
    value = d[key]
else:
    value = default

# GOOD: get with default
value = d.get(key, default)

# BAD: Check before insert
if key not in d:
    d[key] = []
d[key].append(item)

# GOOD: setdefault or defaultdict
d.setdefault(key, []).append(item)

# Or better:
from collections import defaultdict
d = defaultdict(list)
d[key].append(item)

Mental Model

Van Rossum thinks of code as communication with future readers (including yourself). When writing:

  1. Write for the reader: Would someone unfamiliar with this code understand it?
  2. Use the right abstraction level: Not too low (manual), not too high (magical)
  3. Follow conventions: Consistency reduces cognitive load
  4. Leverage the language: Use Python's features, don't fight them

BDFL Decisions

Key design decisions that define Python:

  • Significant whitespace: Forces readable structure
  • No braces: Reduces visual clutter
  • Duck typing: "If it walks like a duck..."
  • Batteries included: Rich standard library
  • Explicit self: Methods clearly show instance access

平台分布

Codex

33.34%
按下载量换算23

Claude

30.8%
按下载量换算22

Cursor

17.09%
按下载量换算12

Gemini CLI

9.11%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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