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pydantic-ai-dependency-injectionpydantic ai 依赖注入

Agent Skill

pydantic-ai-dependency-injection 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

总安装

2,913

周安装

119

GitHub Stars

55

下载量

942
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:pydantic-ai-dependency-injection(pydantic ai 依赖注入)
来源仓库:https://github.com/existential-birds/beagle
仓库路径:skills/pydantic-ai-dependency-injection
安装命令:
npx skills add https://github.com/existential-birds/beagle --skill pydantic-ai-dependency-injection
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/existential-birds/beagle --skill pydantic-ai-dependency-injection

简介

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 等协作信息。

  • 适合围绕代码变更或仓库状态进行整理与分析。pydantic-ai-dependency-injection 属于AI 工具类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 可结合来源仓库与原始 README 进一步核验具体用法。
  • 安装前需确认权限范围及是否会触发联网或文件读写操作。
  • 建议检查维护状态,避免使用不稳定或已弃用的技能。

SKILL.md

PydanticAI Dependency Injection

Core Pattern

Dependencies flow through RunContext:

from dataclasses import dataclass
from pydantic_ai import Agent, RunContext

@dataclass
class Deps:
    db: DatabaseConn
    api_client: HttpClient
    user_id: int

agent = Agent(
    'openai:gpt-4o',
    deps_type=Deps,  # Type for static analysis
)

@agent.tool
async def get_user_balance(ctx: RunContext[Deps]) -> float:
    """Get the current user's account balance."""
    return await ctx.deps.db.get_balance(ctx.deps.user_id)

# At runtime, provide deps
result = await agent.run(
    'What is my balance?',
    deps=Deps(db=db_conn, api_client=client, user_id=123)
)

Defining Dependencies

Use dataclasses or Pydantic models:

from dataclasses import dataclass
from pydantic import BaseModel

# Dataclass (recommended for simplicity)
@dataclass
class Deps:
    db: DatabaseConnection
    cache: CacheClient
    user_context: UserContext

# Pydantic model (if you need validation)
class Deps(BaseModel):
    api_key: str
    endpoint: str
    timeout: int = 30

Accessing Dependencies

In tools and instructions:

@agent.tool
async def query_database(ctx: RunContext[Deps], query: str) -> list[dict]:
    """Run a database query."""
    return await ctx.deps.db.execute(query)

@agent.instructions
async def add_user_context(ctx: RunContext[Deps]) -> str:
    user = await ctx.deps.db.get_user(ctx.deps.user_id)
    return f"User name: {user.name}, Role: {user.role}"

@agent.system_prompt
def add_permissions(ctx: RunContext[Deps]) -> str:
    return f"User has permissions: {ctx.deps.permissions}"

Type Safety

Full type checking with generics:

# Explicit agent type annotation
agent: Agent[Deps, OutputModel] = Agent(
    'openai:gpt-4o',
    deps_type=Deps,
    output_type=OutputModel,
)

# Now these are type-checked:
# - ctx.deps in tools is typed as Deps
# - result.output is typed as OutputModel
# - agent.run() requires deps: Deps

No Dependencies Pattern

When you don't need dependencies:

# Option 1: No deps_type (defaults to NoneType)
agent = Agent('openai:gpt-4o')
result = agent.run_sync('Hello')  # No deps needed

# Option 2: Explicit None for type checker
agent: Agent[None, str] = Agent('openai:gpt-4o')
result = agent.run_sync('Hello', deps=None)

# In tool_plain, no context access
@agent.tool_plain
def simple_calc(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

Complete Example

from dataclasses import dataclass
from httpx import AsyncClient
from pydantic import BaseModel
from pydantic_ai import Agent, RunContext

@dataclass
class WeatherDeps:
    client: AsyncClient
    api_key: str

class WeatherReport(BaseModel):
    location: str
    temperature: float
    conditions: str

agent: Agent[WeatherDeps, WeatherReport] = Agent(
    'openai:gpt-4o',
    deps_type=WeatherDeps,
    output_type=WeatherReport,
    instructions='You are a weather assistant.',
)

@agent.tool
async def get_weather(
    ctx: RunContext[WeatherDeps],
    city: str
) -> dict:
    """Fetch weather data for a city."""
    response = await ctx.deps.client.get(
        f'https://api.weather.com/{city}',
        headers={'Authorization': ctx.deps.api_key}
    )
    return response.json()

async def main():
    async with AsyncClient() as client:
        deps = WeatherDeps(client=client, api_key='secret')
        result = await agent.run('Weather in London?', deps=deps)
        print(result.output.temperature)

Override for Testing

from pydantic_ai.models.test import TestModel

# Create mock dependencies
mock_deps = Deps(
    db=MockDatabase(),
    api_client=MockClient(),
    user_id=999
)

# Override model and deps for testing
with agent.override(model=TestModel(), deps=mock_deps):
    result = agent.run_sync('Test prompt')

Best Practices

  1. Keep deps immutable: Use frozen dataclasses or Pydantic models
  2. Pass connections, not credentials: Deps should hold initialized clients
  3. Type your agents: Use Agent[DepsType, OutputType] for full type safety
  4. Scope deps appropriately: Create deps at the start of a request, close after

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

26.72%
按下载量换算252

OpenCode

23.33%
按下载量换算220

Gemini CLI

18.18%
按下载量换算171

Cursor

12.1%
按下载量换算114

Antigravity

8.96%
按下载量换算84

Codex

3.42%
按下载量换算32

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

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。

来源信息

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