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研究检索需要联网github未标认证来源可访问clear审计异常

python-devPython DEV 测试

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

874

周安装

35

GitHub Stars

657

下载量

283
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-dev(Python DEV 测试)
来源仓库:https://github.com/doccker/cc-use-exp
仓库路径:skills/python-dev
安装命令:
npx skills add https://github.com/doccker/cc-use-exp --skill python-dev
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/doccker/cc-use-exp --skill python-dev

简介

用于支持 Python 开发全流程的工具集成与自动化。

  • 适合构建、测试、部署等环节的命令生成与执行。
  • 可识别项目框架(如 Django、Flask)并匹配对应工作流。
  • 使用前需确认项目根目录和配置文件位置。python-dev 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 执行构建或发布操作前应检查环境变量与权限设置。

SKILL.md

Python 开发规范

参考来源: PEP 8、Google Python Style Guide

工具链

# 格式化
black .                              # 代码格式化
isort .                              # import 排序

# 类型检查
mypy .                               # 静态类型检查
pyright .                            # 备选

# 代码检查
ruff check .                         # 快速 linter(推荐)
flake8 .                             # 传统 linter

# 测试
pytest -v                            # 运行测试
pytest --cov=src                     # 覆盖率

命名约定

类型规则示例
模块/包小写下划线user_service.py
类名大驼峰UserService, HttpClient
函数/变量小写下划线get_user_by_id, user_name
常量全大写下划线MAX_RETRY_COUNT
私有单下划线前缀_internal_method

类型注解

from typing import Optional, List, Dict, Union
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class User:
    id: int
    name: str
    email: Optional[str] = None

def find_user_by_id(user_id: int) -> Optional[User]:
    """根据 ID 查找用户"""
    ...

def process_items(items: List[str]) -> Dict[str, int]:
    """处理项目列表"""
    return {item: len(item) for item in items}

# Python 3.10+ 可用新语法
def greet(name: str | None = None) -> str:
    return f"Hello, {name or 'World'}"

异常处理

# ✅ 好:捕获具体异常
try:
    user = repository.find_by_id(user_id)
except DatabaseError as e:
    logger.error(f"Failed to find user {user_id}: {e}")
    raise ServiceError(f"Database error: {e}") from e

# ✅ 好:上下文管理器
with open("file.txt", "r") as f:
    content = f.read()

# ❌ 差:裸 except
try:
    do_something()
except:  # 永远不要这样做
    pass

自定义异常

class ServiceError(Exception):
    """服务层异常基类"""
    def __init__(self, message: str, code: str = "UNKNOWN"):
        super().__init__(message)
        self.code = code

class UserNotFoundError(ServiceError):
    """用户不存在"""
    def __init__(self, user_id: int):
        super().__init__(f"User {user_id} not found", "USER_NOT_FOUND")
        self.user_id = user_id

日志规范

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

# ✅ 好:使用参数化日志
logger.debug("Finding user by id: %s", user_id)
logger.info("User %s logged in successfully", username)
logger.error("Failed to process order %s", order_id, exc_info=True)

# ❌ 差:f-string(即使不输出也会计算)
logger.debug(f"Finding user by id: {user_id}")

测试规范(pytest)

import pytest
from unittest.mock import Mock, patch

class TestUserService:
    @pytest.fixture
    def user_service(self):
        repository = Mock()
        return UserService(repository)

    def test_find_by_id_returns_user(self, user_service):
        # given
        expected = User(id=1, name="test")
        user_service.repository.find_by_id.return_value = expected

        # when
        result = user_service.find_by_id(1)

        # then
        assert result == expected
        user_service.repository.find_by_id.assert_called_once_with(1)

    def test_find_by_id_raises_when_not_found(self, user_service):
        # given
        user_service.repository.find_by_id.return_value = None

        # when/then
        with pytest.raises(UserNotFoundError):
            user_service.find_by_id(999)

# 参数化测试
@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
    (1, 1),
    (2, 4),
    (3, 9),
])
def test_square(input, expected):
    assert square(input) == expected

异步编程

import asyncio
from typing import List

async def fetch_user(user_id: int) -> User:
    """异步获取用户"""
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(f"/api/users/{user_id}") as response:
            data = await response.json()
            return User(**data)

async def fetch_all_users(user_ids: List[int]) -> List[User]:
    """并发获取多个用户"""
    tasks = [fetch_user(uid) for uid in user_ids]
    return await asyncio.gather(*tasks)

# 限制并发数
async def fetch_with_limit(user_ids: List[int], limit: int = 10) -> List[User]:
    semaphore = asyncio.Semaphore(limit)

    async def fetch_one(uid: int) -> User:
        async with semaphore:
            return await fetch_user(uid)

    return await asyncio.gather(*[fetch_one(uid) for uid in user_ids])

项目结构

project/
├── src/
│   └── myproject/
│       ├── __init__.py
│       ├── models/
│       ├── services/
│       ├── repositories/
│       └── utils/
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── conftest.py
│   └── test_*.py
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
└── README.md

依赖管理

# pyproject.toml (推荐)
[project]
name = "myproject"
version = "1.0.0"
dependencies = [
    "fastapi>=0.100.0",
    "sqlalchemy>=2.0.0",
]

[project.optional-dependencies]
dev = [
    "pytest>=7.0.0",
    "black>=23.0.0",
    "mypy>=1.0.0",
]

性能优化

场景方案
大数据处理使用生成器 yield
字符串拼接使用 ''.join()
查找操作使用 setdict
并发 I/O使用 asyncio
CPU 密集使用 multiprocessing
# ✅ 使用生成器
def read_large_file(file_path: str):
    with open(file_path, 'r') as f:
        for line in f:
            yield line.strip()

# ✅ 高效字符串拼接
result = ''.join(strings)  # 而不是 += 循环

📋 本回复遵循:python-dev - [具体章节]

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

26.32%
按下载量换算74

Gemini CLI

24.99%
按下载量换算71

Antigravity

18.66%
按下载量换算53

OpenCode

13.23%
按下载量换算37

Codex

7.17%
按下载量换算20

windsurf

3.46%
按下载量换算10

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。

来源信息

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