python-project-structure

Überblick über die python-project-structure-Skill

Die python-project-structure-Skill hilft dir dabei, eine Python-Codebasis so zu entwerfen, dass sie auch mit wachsendem Umfang verständlich bleibt. Sie eignet sich besonders für Entwickler, die ein neues Package aufsetzen, ein unübersichtliches Repository aufräumen oder früh festlegen möchten, wie Module, Packages, Tests und öffentliche Imports organisiert werden sollen, bevor strukturelles Chaos entsteht.

Was die python-project-structure-Skill tatsächlich leistet

Diese Skill konzentriert sich auf Entscheidungen beim Projektaufbau, die die langfristige Wartbarkeit prägen: Modulgrenzen, Package-Tiefe, Verzeichnislayout und explizite öffentliche APIs über __all__. Sie ist weder ein Scaffolding-Generator noch ein framework-spezifisches Starter-Template. Ihr Mehrwert liegt darin, dir frühzeitig zu besseren Strukturentscheidungen zu verhelfen.

Für wen und welche Teams die Skill am besten passt

Nutze python-project-structure, wenn du:

• eine wiederverwendbare Library oder ein internes Package erstellst
• eine wachsende Anwendung in klarere Module aufteilen willst
• unsicher bist, ob flache oder verschachtelte Packages sinnvoller sind
• vereinheitlichen möchtest, wie Code über Package-Einstiegspunkte bereitgestellt wird
• Imports und Verantwortlichkeiten besser vorhersehbar machen willst

Besonders nützlich ist sie für Teams, die strukturelle Leitlinien möchten, ohne gleich ein schwergewichtiges Architektur-Framework einzuführen.

Welches praktische Problem damit gelöst wird

Die meisten Nutzer suchen keine Theorie, sondern Antworten auf ganz konkrete Fragen wie:

• Wo sollte die Business-Logik liegen?
• Wann sollte ich ein Subpackage anlegen?
• Sollten Tests die Source-Tree-Struktur spiegeln?
• Was gehört in __init__.py?
• Wie biete ich eine saubere öffentliche API an, ohne Interna offenzulegen?

Die python-project-structure skill ist am hilfreichsten, wenn du genau diese Entscheidungen direkt in den Prompt aufnimmst.

Was diese Skill von einem generischen Prompt unterscheidet

Die Leitlinien aus dem Repository sind bewusst meinungsstark – und genau das macht sie nützlich:

• lieber in sich stimmige Module als Sammeldateien
• Hierarchien flach halten, außer es gibt echte Subdomänen
• öffentliche Schnittstellen explizit machen
• Konsistenz als Gestaltungsprinzip nutzen, nicht als nachträgliche Kosmetik

Dadurch ist sie deutlich stärker als ein vager Prompt wie „organisiere mein Python-Projekt“, besonders bei python-project-structure for Project Setup, wo kleine Layout-Entscheidungen später große Wirkung entfalten.

Was die Skill nicht tiefgehend abdeckt

Diese Skill ist bewusst eng zugeschnitten. Sie löst nicht primär:

• Dependency-Management
• Deployment-Layout
• framework-spezifische Konventionen
• Build-Backends und Packaging-Sonderfälle
• Tooling-Strategien für Monorepos

Wenn dein Hauptproblem bei Django, FastAPI, Poetry, Hatch oder CI-Konfiguration liegt, nutze diese Skill für Strukturentscheidungen und kombiniere sie anschließend mit einer spezifischeren Setup-Skill oder einem passenden Prompt.

So verwendest du die python-project-structure-Skill

Installationskontext für python-project-structure

Das vorgelagerte SKILL.md enthält keinen Installationsbefehl. Nutzer des Verzeichnisses fügen die Skill daher meist aus dem übergeordneten Repository mit einem Befehl wie diesem hinzu:

npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill python-project-structure

Wenn deine Umgebung einen anderen Skill-Loader verwendet, ist vor allem der Skill-Pfad in wshobson/agents unter plugins/python-development/skills/python-project-structure entscheidend.

Diese Datei solltest du zuerst lesen

Beginne mit:

• SKILL.md

Es gibt in diesem Ordner kein zusätzliches README.md, kein metadata.json, kein resources/ und keine Hilfsskripte. Fast alle brauchbaren Hinweise stehen also in genau dieser einen Datei. Das ist gut für eine schnelle Übernahme, bedeutet aber auch: Lies sie vollständig, bevor du Annahmen triffst.

Welche Eingaben die Skill braucht

Der python-project-structure install-Schritt ist einfach; schwieriger ist es, genug Kontext für eine gute Struktur-Empfehlung mitzuliefern. Gib möglichst an:

• Projekttyp: Library, CLI, Service, Automatisierungstool, Daten-Package
• aktuelle oder geplante Top-Level-Features
• voraussichtliche Wachstumsbereiche
• gewünschte öffentliche API-Oberfläche
• Testansatz
• ob es sich um ein Greenfield-Projekt oder ein Refactoring handelt
• etwaige Framework- oder Packaging-Einschränkungen

Ohne diese Informationen driftet die Ausgabe schnell in generische Layouts ab.

Aus einem groben Ziel einen brauchbaren Prompt machen

Schwacher Prompt:

• „Organize my Python project.”

Stärkerer Prompt:

• „Use the python-project-structure skill to propose a package layout for a Python library that parses invoices, normalizes fields, and exports to multiple formats. I want a clean public API for downstream users, shallow package depth, and tests separated from source. Show recommended directories, what belongs in each module, and what to expose from __init__.py.”

Warum das besser funktioniert:

• er benennt die Domäne
• er macht wahrscheinliche Subdomänen sichtbar
• er nennt API-Ziele
• er begrenzt die Package-Tiefe
• er gibt der Skill etwas, worauf sie optimieren kann

Bitte um Entscheidungen, nicht nur um einen Verzeichnisbaum

Die beste python-project-structure usage ist nicht: „Zeichne mir Ordner.“ Bitte die Skill stattdessen zu begründen:

• warum ein Modul existiert
• was zusammen geändert wird
• welche Imports öffentlich sind
• was intern bleiben sollte
• wann aus einer Datei ein Package werden sollte

So wird aus bloßer Ordnungskosmetik eine wartbare Architektur.

Empfohlener Workflow für den Projektaufbau

Ein praxistauglicher Ablauf:

1. Beschreibe die Hauptfunktionen des Projekts und seine Nutzer.
2. Bitte um ein erstes Verzeichnislayout.
3. Lass die Skill Modulgrenzen anhand fachlicher Zusammengehörigkeit bestimmen.
4. Bitte um Empfehlungen für die öffentliche API auf Package-Ebene mit __all__.
5. Prüfe, wo Tests liegen sollten und wie sie zur Source-Struktur passen.
6. Belaste das Layout mit ein oder zwei künftigen Features als Test.
7. Lege erst danach Dateien und Imports an.

Diese Reihenfolge passt deutlich besser zu python-project-structure for Project Setup, als mit einer kopierten Vorlage zu starten.

Nutze die Skill auch für Refactorings, nicht nur für neue Repos

Du kannst python-project-structure guide-Prompts auch auf eine bestehende Codebasis anwenden. Liefere dafür:

• den aktuellen Tree
• Schmerzpunkte wie zirkuläre Imports oder übergroße Module
• Beispiele für verwirrende Imports
• Module, die zu oft gemeinsam geändert werden

Bitte dann um eine Zielstruktur und einen gestuften Migrationsplan. Das ist wesentlich umsetzbarer, als einfach nach „Best Practices“ zu fragen.

Repository-Konzepte, auf die du achten solltest

Die Quelle betont einige Gestaltungsprinzipien, die deinen Prompt prägen sollten:

• ein Konzept pro Datei
• explizite öffentliche Schnittstellen
• standardmäßig flache Hierarchien
• konsistente Benennung und Organisation

Wenn dein Prompt diesen Prinzipien widerspricht, sag ausdrücklich warum. Wenn du zum Beispiel tiefere Verschachtelung zur Trennung von Domänen brauchst, benenne diese Domänengrenzen von Anfang an.

Beispiel-Prompt für ein Library-Package

“Apply the python-project-structure skill to a Python library with three concerns: input parsing, validation, and export. Propose a src/ layout, recommend which modules should be packages versus single files, define the public imports for package consumers, and explain where internal helpers should live. Keep the hierarchy shallow unless there is a strong domain reason.”

Beispiel-Prompt für eine App oder einen Service

“Use python-project-structure to reorganize a Python service that currently has utils.py, helpers.py, and models.py doing too many unrelated things. Suggest a cleaner module split based on cohesion, test placement, and a directory structure that stays readable for a 5-person team.”

Praktische Hinweise für die Einführung, die die Ausgabe verbessern

Für bessere Ergebnisse:

• füge einen groben File-Tree hinzu, falls bereits einer existiert
• nenne die Imports, die Nutzer später schreiben sollen
• erwähne, ob Rückwärtskompatibilität wichtig ist
• sag, ob du ein src/-Layout bevorzugst
• bitte das Modell, Über-Verschachtelung und „misc“-Module zu markieren

Diese Details verbessern die Empfehlungen spürbar, weil sie Einschränkungen sichtbar machen, die die Skill selbst nicht ableiten kann.

FAQ zur python-project-structure-Skill

Ist python-project-structure gut für Einsteiger?

Ja, sofern du grundlegende Python-Dateien und Imports bereits verstehst. Die Skill ist gut lesbar und praxisnah, setzt aber voraus, dass du Abwägungen wie Package-Tiefe und die Gestaltung öffentlicher APIs bewerten kannst. Einsteiger profitieren mehr, wenn sie sie an einem kleinen realen Projekt statt an abstrakten Beispielen einsetzen.

Wann lohnt es sich, python-project-structure zu installieren?

Installiere sie, wenn Strukturentscheidungen wiederholt anfallen oder später teuer zu korrigieren wären. Sobald du mehr als nur ein Wegwerfskript baust, kann python-project-structure helfen, vage Modulnamen, instabile Imports und überdimensionierte Dateien zu vermeiden.

Worin unterscheidet sich das von der Frage an eine KI nach einem Ordnerbaum?

Ein generischer Prompt liefert oft einen plausiblen Tree, aber mit schwacher Begründung. Die python-project-structure skill bringt einen klareren Blickwinkel mit: Zusammengehörigkeit, explizite Schnittstellen und flache Hierarchien. Das führt meist zu besseren Package-Grenzen und weniger rein dekorativen Ordnern.

Erzeugt die Skill ein vollständiges Projekt-Scaffold?

Nein. Sie liefert Orientierung, keinen Code-Generator. Erwarte Empfehlungen, Muster und Beispiele statt eines sofort einsatzbereiten Starter-Repos für ein bestimmtes Framework.

Ist python-project-structure nur für Libraries gedacht?

Nein. Am stärksten ist sie bei Libraries und wiederverwendbaren Packages, weil dort das Design der öffentlichen API zentral ist. Sie hilft aber auch bei Services und Anwendungen, die klarere interne Grenzen brauchen.

Wann sollte ich python-project-structure nicht verwenden?

Lass sie weg, wenn du vor allem Folgendes brauchst:

• Framework-Konventionen, die bereits anderswo festgelegt sind
• einmalige Skripte ohne Wachstumsperspektive
• Deployment- und Packaging-Automatisierung statt Code-Organisation
• Repo-Bootstrap-Befehle und Templates

In solchen Fällen ist die Skill womöglich zu stark auf Architektur ausgerichtet und zu wenig operativ.

Deckt sie Entscheidungen zum Test-Layout ab?

Ja, auf strategischer Ebene. Sie hilft dir, über Platzierung und Form des Test-Trees nachzudenken, ersetzt aber keine tiefergehende Test-Guidance zu Fixtures, Tooling oder CI.

So verbesserst du die python-project-structure-Skill

Gib python-project-structure konkrete Domänengrenzen

Der größte Qualitätssprung entsteht, wenn du die echten Subdomänen deines Projekts benennst. „Payments, invoices, reconciliation“ führt zu besseren Modulgrenzen als „backend logic“. Die Skill kann nur das sauber trennen, was du klar benennst.

Zeige gewünschte Imports und API-Ziele

Wenn Nutzer Imports wie from mypkg import Client schreiben sollen, sag das ausdrücklich. Erwartungen an die öffentliche API helfen der Skill dabei, Exporte in __init__.py, Package-Grenzen und interne Module sinnvoll vorzuschlagen.

Nenne bei Refactoring-Prompts die aktuellen Schmerzpunkte

Für ein bestehendes Repo solltest du Probleme angeben wie:

• zirkuläre Imports
• ein übergroßes utils.py
• doppelte Validierungslogik
• instabile interne Imports zwischen Modulen
• unklare Zuständigkeiten von Models gegenüber Services

So kann die python-project-structure skill auf deinen echten Engpass optimieren statt auf eine idealisierte Sauberkeit.

Frage nach Trade-offs, nicht nur nach einer Antwort

Ein starker Verbesserungs-Prompt ist:

• „Give me two layout options: one optimized for simplicity now, one optimized for future domain growth.”

Das ist oft besser, als nach einer einzigen „besten“ Struktur zu fragen, besonders früh im Projektaufbau.

Prüfe den ersten Vorschlag gegen spätere Änderungen

Frage nach der ersten Ausgabe zum Beispiel:

• was passiert, wenn ich Plugins ergänze?
• was, wenn ich sync- und async-Clients trenne?
• wo würden gemeinsame Schemas liegen?
• welches Modul wird am ehesten zu voll?

In dieser zweiten Prüfungsrunde wird python-project-structure usage wirklich wertvoll.

Typische Fehlmuster, auf die du achten solltest

Schwache Ergebnisse enthalten meist:

• Ordner ohne echte Verantwortung
• tiefe Verschachtelung nur zur optischen Gruppierung
• öffentliche APIs, die Interna durchsickern lassen
• Sammeldateien wie common.py oder helpers.py
• zu frühes Aufsplitten, bevor stabile Konzepte existieren

Wenn du solche Muster siehst, bitte das Modell um Vereinfachung und darum, jede Package-Grenze zu begründen.

Verbessere Prompts mit einer Mini-Spezifikation

Ein kompaktes Eingabeformat funktioniert gut:

• Project type:
• Main features:
• External users of the package:
• Expected growth areas:
• Preferred imports:
• Existing pain points:
• Constraints:

So bekommt die Skill genug Kontext, ohne dass dein Prompt zu einem langen Designdokument wird.

Iteriere von Struktur zu Dateien zu Exports

Frag nicht alles auf einmal ab. Besser ist diese Reihenfolge:

1. Verzeichnislayout
2. Dateiverantwortlichkeiten
3. Package-Exporte
4. Import-Beispiele
5. Migrationsschritte

Dieser gestufte Ansatz reduziert vage Empfehlungen und macht die Ausgaben von python-project-structure guide leichter übernehmbar.

Verbessere die Ausgabe der Skill mit der Realität deines Repositories

Bevor du eine Empfehlung übernimmst, gleiche sie ab mit:

• tatsächlichen Team-Zuständigkeiten
• aktuellen Import-Pfaden
• Anforderungen an Release-Kompatibilität
• Packaging-Erwartungen in pyproject.toml

Die Skill ist am stärksten als Entscheidungshilfe. Damit daraus eine Struktur wird, die du dauerhaft tragen kannst, braucht sie trotzdem die operative Realität deines Repositories.