python-anti-patterns

Visión general de la skill python-anti-patterns

Qué hace la skill python-anti-patterns

La skill python-anti-patterns es una checklist de revisión para detectar errores de Python que introducen fragilidad, complejidad oculta y comportamientos difíciles de depurar. Resulta más útil cuando ya tienes código, un pull request o una dirección de diseño definida y buscas feedback concreto de “¿qué deberíamos dejar de hacer?” en lugar de consejos generales de estilo.

Quién debería instalarla

Esta skill encaja bien para:

• reviewers que hacen checks de PRs en Python
• ingenieros que están refactorizando servicios antiguos
• equipos que quieren definir estándares ligeros de code review
• personas que están aprendiendo y buscan ejemplos concretos de malos patrones y alternativas más seguras

Es especialmente práctica para python-anti-patterns for Code Review, donde detectar rápido los errores repetidos importa más que profundizar en teoría de arquitectura.

El trabajo real que resuelve

Normalmente, quien usa esta skill quiere responder una de estas preguntas:

• “¿Qué patrones riesgosos de Python están escondidos en este código?”
• “¿Por qué esta implementación se siente frágil aunque funcione?”
• “¿Qué debería revisar antes de hacer merge?”
• “¿Qué problemas conviene arreglar primero durante un refactor?”

La skill python-anti-patterns ayuda a convertir esas dudas difusas en una revisión estructurada.

Qué la diferencia de un prompt genérico

Un prompt normal puede devolver consejos genéricos como “escribe tests” o “usa clean code”. Esta skill es más acotada y accionable: se centra en anti-patrones recurrentes, muestra ejemplos de malas prácticas frente a alternativas mejores y orienta la revisión a modos de fallo concretos, como lógica de reintentos duplicada o reintentos en varias capas. Por eso funciona mejor para triage de code review que una petición amplia tipo “mejora mi Python”.

Límites importantes antes de instalarla

La skill es una checklist, no un linter automatizado, un fixer ni un generador de arquitectura. No sustituye:

• análisis estático
• ejecución de tests
• escaneo de seguridad
• revisión de diseño específica del dominio

Además, se centra en lo que conviene evitar, no en una guía completa de patrones recomendados. Si tu equipo necesita arquitecturas sugeridas, combínala con una skill de Python orientada a diseño en vez de esperar que esta cubra ambas cosas.

Cómo usar la skill python-anti-patterns

Contexto de instalación de python-anti-patterns

El repositorio no expone un instalador especial dentro de SKILL.md, así que el patrón habitual es añadirla desde el repositorio de origen:

npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill python-anti-patterns

Después de instalarla, confirma que la skill esté disponible en tu skill runner o en el entorno del agente, y úsala durante tareas orientadas a revisión, no como asistente general de programación por defecto.

Lee primero este archivo

Empieza por:

• plugins/python-development/skills/python-anti-patterns/SKILL.md

En la vista publicada del árbol no se aprecian scripts auxiliares, referencias ni archivos de metadata, así que casi todo el valor está en la propia checklist. Léela una vez de principio a fin antes de apoyarte en ella para revisiones.

Cuándo conviene invocar la skill

Usa la python-anti-patterns skill en estos momentos:

• antes de hacer merge de un PR en Python
• mientras depuras comportamiento inestable en producción
• durante la limpieza de código legacy
• cuando quieres estandarizar comentarios de revisión en el equipo
• cuando estás acompañando a colaboradores con menos experiencia en Python

Es menos útil cuando el código aún está en fase de pizarra y no hay una implementación concreta que inspeccionar.

Qué input necesita la skill

Para obtener resultados de calidad, aporta código real y contexto de revisión, no solo “busca anti-patrones”. El input mínimo útil es:

• el archivo Python relevante o el diff
• qué se supone que hace el código
• restricciones como framework, runtime o necesidades de fiabilidad
• si quieres solo detección o también sugerencias de reescritura

Los buenos inputs suelen incluir las cadenas de llamadas relacionadas, porque anti-patrones como la duplicación de reintentos solo se vuelven evidentes al mirar varias capas.

Cómo convertir un objetivo difuso en un prompt sólido

Prompt débil:

• “Review this Python code.”

Prompt más sólido:

• “Use the python-anti-patterns skill to review this Python service code for reliability and maintainability issues. Focus on duplicated timeout/retry logic, hidden error handling, and patterns that will cause production debugging pain. For each issue, quote the code, explain why it is an anti-pattern, rank severity, and suggest a safer refactor.”

Ese prompt funciona mejor porque pide:

• una revisión basada en checklist
• evidencia concreta
• priorización
• arreglos ligados al anti-patrón, no limpieza genérica

Ejemplo de prompt para revisión de PR con python-anti-patterns

“Use the python-anti-patterns skill on this diff as a pre-merge review. Identify anti-patterns only if they materially affect correctness, observability, retries, exception handling, or maintainability. Group findings into ‘must fix before merge’ and ‘can follow up later.’ Avoid style-only comments.”

Esto mantiene la revisión con alta señal y evita que la skill derive hacia feedback cosmético.

Ejemplo de prompt para refactorización de legacy

“Apply the python-anti-patterns skill to this legacy module. Find repeated patterns that should be centralized, especially network calls, retries, timeouts, and exception handling. Suggest the smallest safe refactor sequence that reduces risk without rewriting the whole module.”

Este es un mejor patrón de python-anti-patterns usage para código antiguo porque pide cambios incrementales, no un rediseño idealizado.

Flujo de trabajo recomendado en la práctica

1. Lee SKILL.md una vez para entender las categorías de anti-patrones.
2. Ejecuta la skill sobre un archivo, diff o subsistema concreto.
3. Pide hallazgos con severidad y citas del código.
4. Convierte los problemas principales en tareas de refactor.
5. Vuelve a ejecutar la skill sobre el código modificado para verificar que el anti-patrón realmente desapareció y no solo cambió de sitio.

Este ciclo vuelve operativa la skill para code review, en lugar de dejarla como una referencia pasiva.

Qué revisar primero en la checklist

Según lo que se ve en la fuente, una categoría de alto valor son los anti-patrones relacionados con infraestructura, entre ellos:

• lógica de timeout dispersa
• lógica de retry dispersa
• doble retry en varias capas

Son objetivos tempranos de revisión muy potentes porque a menudo pasan los tests y aun así generan inestabilidad en producción, logs ruidosos y comportamientos de fallo difíciles de razonar.

Consejos prácticos para mejorar la calidad de salida

Pídele a la skill que:

• distinga entre anti-patrones y tradeoffs legítimos
• señale líneas exactas
• explique consecuencias en runtime
• sugiera una corrección mínima y otra más sólida a largo plazo
• no marque código que sea obligatorio por framework o que esté intencionadamente dividido en capas

Sin esa guía, las revisiones pueden volverse demasiado amplias o demasiado teóricas.

Patrones de mal uso que conviene evitar

No uses python-anti-patterns install como si instalar la skill bastara para escanear automáticamente un repositorio. Aun así necesitas proporcionar código o un diff. También evita pedirle “reescribe todo mejor”; eso suele diluir el valor de la checklist. Esta skill rinde más cuando acotas el alcance y pides detección de anti-patrones con evidencia.

FAQ de la skill python-anti-patterns

¿python-anti-patterns es buena para principiantes?

Sí, siempre que quienes empiezan ya tengan ejemplos de código para revisar. El formato de checklist y los ejemplos de malo vs. mejor facilitan aprender qué no hacer. Es menos eficaz como primera introducción a los fundamentos de Python.

¿Esto es mejor que un prompt normal de code review?

Por lo general, sí para detectar anti-patrones. Un prompt genérico suele pasar por alto problemas operativos recurrentes o dar consejos vagos de limpieza. La python-anti-patterns skill funciona mejor cuando quieres un enfoque de revisión repetible centrado en patrones comunes que inducen fallos.

¿Sustituye a linters o type checkers?

No. Los linters y type checkers detectan clases de problemas distintas. python-anti-patterns los complementa al sacar a la luz hábitos de diseño e implementación que aun así pueden pasar las herramientas.

¿Cuándo no debería usar python-anti-patterns?

Sáltatela cuando:

• necesitas mejores prácticas específicas de un framework más que detección de anti-patrones
• todavía no existe código concreto
• buscas una auditoría de seguridad
• quieres una guía completa de arquitectura en vez de una checklist de “qué evitar”

¿python-anti-patterns sirve solo para servicios en producción?

No. También es útil para scripts, herramientas internas y código educativo, pero el beneficio es mayor en código de larga vida donde importan la fiabilidad y la mantenibilidad.

¿Cómo se compara python-anti-patterns con python-design-patterns?

python-anti-patterns te dice qué patrones riesgosos conviene eliminar o evitar. Una skill de design patterns encaja mejor cuando necesitas estructuras recomendadas, abstracciones u opciones de arquitectura. Muchos equipos usarán ambas: anti-patterns para revisión y design patterns para planificación.

Cómo mejorar el uso de la skill python-anti-patterns

Aporta código e intención, no solo código

La mayor mejora viene de añadir intención. En lugar de pegar un archivo sin contexto, explica qué requisitos de fiabilidad, latencia o mantenibilidad importan. El mismo patrón puede ser aceptable en un script desechable y un anti-patrón serio en el límite de un servicio.

Pide priorización

No todos los anti-patrones merecen acción inmediata. Solicita:

• severidad
• impacto probable en runtime
• nivel de confianza
• la remediación segura más pequeña posible

Esto convierte la python-anti-patterns guide en un informe de revisión accionable, no en una lista larga de quejas.

Incluye contexto entre capas para problemas de retry

La checklist visible pone énfasis en centralizar el comportamiento de timeout y retry. Para detectar bien esos problemas, incluye:

• el wrapper de HTTP/base de datos
• el método de servicio que lo llama
• cualquier mecanismo externo de retry en tareas o jobs

Sin contexto entre capas, la skill puede pasar por alto el doble retry o interpretar mal dónde debería vivir esa política.

Pide solo hallazgos respaldados por evidencia

Una restricción útil es:

• “Only report anti-patterns you can support with quoted code and a clear consequence.”

Esto reduce comentarios especulativos en la revisión y mejora la confianza en la salida.

Pide por separado arreglos mínimos y arreglos a largo plazo

Para cada hallazgo, pide:

• una corrección inmediata de bajo riesgo
• un refactor más limpio a largo plazo

Esto importa porque los equipos muchas veces descartan buen feedback cuando la remediación propuesta es demasiado grande para el PR actual.

Modo de fallo común: deriva hacia estilo

Un fallo frecuente es que la revisión termine convertida en comentarios sobre nombres, formato o preferencias personales. Mantén la skill enfocada con instrucciones como:

• “Ignore formatting and naming unless they create a real anti-pattern.”
• “Prioritize behavior, failure handling, duplication, and maintainability.”

Modo de fallo común: marcar de más patrones intencionales

Algunos códigos duplican lógica de forma deliberada por límites del framework o restricciones de migración. Cuéntale esas restricciones a la skill desde el principio para que python-anti-patterns no recomiende limpiezas que rompan el plan de rollout.

Itera después de la primera pasada

Tras la primera salida, sigue con preguntas como:

• “Which two findings matter most before merge?”
• “Show the exact refactor shape for the top issue.”
• “Re-check the revised code and confirm whether the anti-pattern is gone.”

En esa segunda pasada es donde el flujo python-anti-patterns for Code Review suele volverse realmente útil, y no solo informativo.