编程

Python基础版

试用

编写可靠 Python 代码的基础能力,覆盖可变默认参数陷阱、import 规范与基础异常处理。Use when 需要代码生成、编程辅助、调试测试、开发部署时使用。不适用于无明确技术栈的模糊需求。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互,无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用,减少二次加工成本。

它能做什么

可变默认参数陷阱识别:检测 def foo(items=[])、def foo(config={}) 等可变默认参数陷阱,推荐使用 None 与函数内初始化 import 规范与循环依赖检测:按 PEP 8 规范排序 import(标准库、第三方、本地),检测基础的循环依赖 基础异常处理:区分 except Exception 与 except BaseException,避免裸 except 与吞没异常,推荐 logging 记录 上下文管理器使用:对文件、锁、连接等资源使用 with 语句,确保资源正确释放 基础类型提示与 None 检查:为函数添加 type hints,识别潜在的 N…

技能文档

核心功能: 本技能提供中文交互、化工作流场景等能力。

Python 基础版

核心能力

  • 可变默认参数陷阱识别:检测 def foo(items=[])、def foo(config={}) 等可变默认参数陷阱,推荐使用 None 与函数内初始化
  • import 规范与循环依赖检测:按 PEP 8 规范排序 import(标准库、第三方、本地),检测基础的循环依赖
  • 基础异常处理:区分 except Exception 与 except BaseException,避免裸 except 与吞没异常,推荐 logging 记录
  • 上下文管理器使用:对文件、锁、连接等资源使用 with 语句,确保资源正确释放
  • 基础类型提示与 None 检查:为函数添加 type hints,识别潜在的 None 解引用风险

适用场景

场景输入输出
可变参数检查Python 函数定义风险点列表与修复建议
import 整理Python 模块文件排序后的 import 语句
异常处理审查try-except 代码块规范化建议与潜在问题
资源管理涉及文件/连接的方法with 语句改写建议
类型提示补全函数签名带类型提示的函数签名

不适用于:复杂并发(asyncio、threading、multiprocessing、GIL)、性能调优(Cython、NumPy 优化)、元类与描述符深度用法、C 扩展与原生绑定等场景(请使用高级版)

使用流程

  1. 确认运行环境满足依赖说明中的要求
  2. 读取待审查或待生成的 Python 代码
  3. 按核心能力维度逐项分析(可变参数、import、异常、资源、类型提示)
  4. 给出问题清单与修复建议,必要时生成改写后的代码
  5. 输出结果与执行日志

输入格式

参数名类型必填说明
codestring待审查的 Python 代码片段或文件路径
focusstring关注维度,可选: mutable/import/exception/resource/typing/all,默认: all
strict_levelstring审查严格度,可选: strict/normal/loose,默认: normal
output_formatstring输出格式,可选: markdown/json/text,默认: markdown
stylestring输出风格参考,可选: 简洁/详细,默认: 详细

输出格式

{
  "success": true,
  "data": {
    "overall_grade": "B",
    "total_score": 80,
    "max_score": 100,
    "summary": "发现 1 个可变默认参数陷阱与 1 个裸 except 问题",
    "details": [
      {
        "item": "可变默认参数",
        "status": "fail",
        "score": 60,
        "comment": "第 8 行 def add_item(item, items=[]) 使用可变默认参数,建议改为 items=None"
      },
      {
        "item": "import 规范",
        "status": "pass",
        "score": 95,
        "comment": "import 顺序符合 PEP 8"
      },
      {
        "item": "异常处理",
        "status": "warn",
        "score": 75,
        "comment": "第 15 行使用裸 except,建议捕获具体异常类型"
      }
    ],
    "improvements": [
      {
        "priority": "high",
        "suggestion": "将 items=[] 改为 items=None,并在函数内初始化为空列表",
        "expected_gain": "+10分"
      },
      {
        "priority": "medium",
        "suggestion": "将裸 except 改为 except Exception as e 并记录日志",
        "expected_gain": "+5分"
      }
    ]
  },
  "error": null
}

异常处理

错误场景原因处理方式
代码无法解析语法错误或不完整的 Python 代码提示用户修正语法后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令,标记错误位置
文件不存在code 参数为路径但文件不存在检查路径是否为绝对路径,确认文件存在
focus 维度无效focus 参数值不在可选范围内提示可选值列表,建议使用默认值 all
输出格式不支持output_format 参数值无效回退为默认 markdown 格式并提示

依赖说明

运行环境

  • Agent平台: 支持SKILL.md规范的任意AI Agent
  • 操作系统: Windows / macOS / Linux
  • Python 版本: 建议 3.8 及以上(涉及 type hints、walrus operator 等)

依赖项

依赖项类型是否必需获取方式
LLM APIAPI必需由Agent内置LLM提供

API Key 配置

  • 本Skill基于指令驱动,无需额外API Key

可用性分类

  • 分类: MD+EXEC()
  • 说明: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent执行Python代码审查

案例展示

示例1:审查一个工具函数

输入: code=utils.py 片段, focus=mutable
处理: 识别 def add_item(item, items=[]) -> 标记陷阱 -> 给出修复建议
输出: 可变默认参数得分 60,建议改为 items=None 并在函数内初始化

示例2:整理 import 顺序

输入: code=app.py, focus=import
处理: 解析现有 import -> 按 PEP 8 分组排序 -> 生成整理后的 import
输出: 标准 -> 第三方 -> 本地 三组排序后的 import 语句

常见问题

Q1: 如何开始使用 Python 基础版?

A: 查看使用流程章节,准备待审查的 Python 代码,然后按"输入格式"提供 code 与 focus 参数即可。

Q2: 审查严格度 strict、normal、loose 有何区别?

A: strict 会标记所有潜在风险点(包括风格问题);normal 聚焦明确的缺陷;loose 仅报告高风险问题。建议初次使用选择 normal。

Q3: Python 基础版支持 asyncio 与并发问题审查吗?

A: 不支持。基础版聚焦可变默认参数、import、异常、资源与类型提示五个维度,如需审查 asyncio、GIL、线程安全、性能调优,请升级至高级版。

Q4: 如何获取 asyncio 并发、GIL、性能调优、元类等高级能力?

A: 这些属于高级版能力。基础版聚焦高频陷阱防护,如需深入并发(asyncio、threading、multiprocessing)、性能调优(Cython、profiling)与元类深度用法,请升级至高级版。

错误处理

错误场景原因处理方式
LLM响应超时或无响应网络延迟或模型负载过高执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接,执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令请求;确认Agent平台LLM服务正常
输入内容格式不正确用户输入不符合skill预期格式检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求,参考示例章节
执行结果与预期不符指令描述不够明确或上下文不足提供更详细的指令描述,补充必要的上下文信息
命令执行失败运行环境不满足要求或权限不足确认运行环境符合依赖说明中的要求;检查命令权限设置

已知限制

  • 不支持并发问题审查(asyncio、threading、multiprocessing、GIL、线程安全集合)
  • 不支持性能调优(Cython、NumPy 优化、profiling、内存分析)
  • 不支持元类与描述符的深度用法分析
  • 不支持 C 扩展与原生绑定(Cython、ctypes、cffi)
  • 不支持异步上下文管理器的深度分析
  • 不支持框架深度问题(Django、Flask、FastAPI 等框架特定陷阱)
  • 类型提示仅做基础检查,不支持 mypy / pyright 的完整类型系统分析

安全注意事项

风险类型防范措施
API密钥泄露通过环境变量配置,禁止硬编码到代码或配置文件中
命令执行风险仅执行白名单命令,避免拼接用户输入到命令行参数中
网络通信安全使用HTTPS协议,验证SSL证书有效性
敏感数据暴露输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息

使用前请确认已阅读依赖说明章节,确保运行环境满足安全要求。

效率量化分析

操作场景手动耗时自动化耗时效率提升
文件解析与提取5-10分钟/个<5秒/个60-120x
批量文件处理(100个)8-16小时<5分钟96-192x
API调用与响应解析2-3分钟/次<1秒/次120-180x
多接口数据聚合15-30分钟<10秒90-180x
命令执行与结果收集3-5分钟/次<2秒/次90-150x
重复任务批量执行因任务而异线性缩减5-50x
错误排查与修复10-30分钟<30秒20-60x

差异化对比

对比维度本技能传统手动方式通用脚本工具
自动化程度全流程自动完全手动部分自动
错误处理内置错误恢复依赖人工经验基本try-catch
可复用性参数化配置一次性脚本模板化
安全合规内置安全检查无安全保障无安全保障
适用场景核心功能通用场景通用场景

核心功能

  • 自动化执行: 基于指令驱动的自动化流程
  • 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
  • API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
  • 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果

相关技能

把自然语言描述转为结构化 JSON,并由 mcp-diagram-generator MCP 服务生成 Draw.io、Mermaid 或 Excalidraw 图表文件。

作者 nssa.io1.0k 次安装47 星标

以 AI 机器人身份加入视频会议,提供语音、虚拟形象与屏幕共享四种模式。

作者 johnpatternai21 次安装8 星标

在本地磁盘以分类纯 Markdown 文件保存需要长期留存的事实,与智能体内置记忆并存。

作者 Iván555 次安装18 星标

诊断生产力系统反复失效的根因,给出最小干预——容量测算、瓶颈定位、可靠的本地记录。

作者 Iván854 次安装69 星标

按用户明确指令,在得到大脑(Get笔记)中保存、搜索并管理笔记与知识库。

作者 iswalle763 次安装66 星标

thcjp 的更多技能

浏览全部技能

按提示词自动选用合适的 dlazy CLI 音频模型,完成语音、音乐、音效与声音克隆。

作者 dlazy

按意图把图像、视频、音频请求分发到合适的 dlazy CLI 模型。

作者 dlazy

常见办公流程自动化中枢,覆盖文档处理、数据整理、邮件管理、日程协调、报表生成与工作流编排。 聚焦批量操作容错、格式保真、PII 脱敏、模板复用四大痛点,让繁琐办公一键稳妥完成。 核心能力: - 文档批处理:Word/PDF/Excel/PPT 批量生成、转换、合并拆分,含失败隔离与重试 - 数据整理:清洗、转换、...

作者 thcjp2 次安装1 星标

临时密码保护的实时聊天室,支持SSE流式推送、Web UI与Agent CLI接入。Use when 需要设计创作、UI设计、海报制作、品牌视觉时使用。不适用于3D建模和动画制作。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互,无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用,减少二次加工成本。

作者 thcjp3 次安装

轻量级2D游戏资产生成工具,支持角色设计、精灵图与瓦片集,保持风格一致。Use when 需要设计创作、UI设计、海报制作、品牌视觉时使用。不适用于3D建模和动画制作。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互,无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用,减少二次加工成本。提供结构化输出和错误处理机制。

作者 thcjp3 次安装

用自然语言生成可玩的浏览器3D小游戏,支持迭代修改与本地预览。Use when 需要设计创作、UI设计、海报制作、品牌视觉时使用。不适用于3D建模和动画制作。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。支持中文交互,无需复杂配置即开即用。输出结果可直接使用,减少二次加工成本。提供结构化输出和错误处理机制。

作者 thcjp3 次安装