python-code-style

Visión general de la skill python-code-style

Para qué te ayuda la skill python-code-style

La skill python-code-style le da al agente una guía concreta para formato de Python, linting, convenciones de nombres, type hints y estándares de docstrings. Resulta más útil cuando necesitas algo más que “haz este Python más limpio” y buscas orientación accionable, alineada con herramientas reales, para escribir código nuevo, revisar pull requests o definir convenciones del proyecto.

Cuándo encaja mejor para equipos y revisores

Esta skill encaja bien con desarrolladores, tech leads y revisores que quieren mantener una salida Python consistente entre archivos y colaboradores. Es especialmente relevante para:

• proyectos nuevos de Python que están eligiendo tooling
• flujos de code review donde las decisiones de estilo deben ser repetibles
• equipos que quieren estandarizar ruff, mypy o pyright
• autores que buscan mejorar la documentación de APIs públicas y la cobertura de tipos

Trabajo real que resuelve

La mayoría de usuarios no busca recordatorios genéricos de PEP 8. Lo que quieren es que el agente:

• aplique rápido los valores por defecto modernos de Python
• sugiera configuración que pueda vivir en pyproject.toml
• mejore nombres y estructura sin sobreeditar la lógica
• mejore docstrings y type hints de una forma útil para el mantenimiento real

Diferenciales clave

Frente a un prompt genérico, python-code-style está más orientada a la toma de decisiones. Hace hincapié en:

• formato automatizado por encima de debates manuales de estilo
• ruff como ancla moderna por defecto para lint y formato
• convenciones de nombres explícitas
• documentación como parte de la calidad del código, no como un añadido tardío
• anotaciones de tipos para APIs públicas

Qué conviene saber antes de instalarla

Esta es una skill de orientación, no un transformador de código con scripts integrados. El repositorio solo expone SKILL.md, así que la adopción depende de qué tan bien le des contexto al agente y de lo claro que presentes el proyecto. Si buscas cumplimiento con un clic, igualmente tendrás que integrar las herramientas recomendadas en tu propio repo y en CI.

Cómo usar la skill python-code-style

Contexto de instalación de python-code-style

Instala la skill en tu configuración compatible de skills:

npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill python-code-style

Después de instalarla, la fuente más relevante para revisar es:

• plugins/python-development/skills/python-code-style/SKILL.md

Como esta skill no incluye rules/, resources/ ni scripts auxiliares, gran parte del valor está en invocarla con contexto sólido.

Cuándo llamar a la skill python-code-style

Usa la skill python-code-style cuando tu tarea trate principalmente de estilo y mantenibilidad, por ejemplo:

• “estandariza este módulo según convenciones modernas de Python”
• “revisa este PR por problemas de naming, docstrings y typing”
• “propón configuración de linting en pyproject.toml para este paquete”
• “reescribe estos docstrings de forma consistente”
• “deja este codebase listo para revisión con un CI más estricto”

No la uses como skill principal para depurar fallos en runtime ni para rediseñar arquitectura.

Qué entrada necesita la skill

La skill funciona mejor cuando le das:

• versión objetivo de Python, como 3.11 o 3.12
• tooling actual, si existe: ruff, black, flake8, mypy, pyright
• si quieres comentarios de revisión, propuestas de configuración o código reescrito
• una muestra de código o los archivos afectados
• restricciones del equipo, como longitud de línea, typing estricto o estilo de docstrings

Sin esas entradas, el agente recurrirá a una guía moderna razonable, pero el resultado puede no coincidir con los estándares de tu repositorio.

Cómo convertir un objetivo difuso en un buen prompt

Prompt débil:

Clean up this Python file.

Prompt más sólido:

Use the python-code-style skill to review this Python module for formatting, naming, docstrings, and public API type hints. Target Python 3.11. We use ruff and want to consolidate older flake8/isort habits into pyproject.toml. Keep behavior unchanged. Return: 1) prioritized findings, 2) suggested config, 3) patched code for the top issues.

Esa versión funciona mejor porque define alcance, herramientas, formato de salida y restricciones de seguridad.

Mejor patrón de prompt para code review con python-code-style

Para python-code-style for Code Review, pídele al agente que separe corrección de estilo:

Use the python-code-style skill for a style-focused review only.
Check:
- formatter/linter consistency
- naming clarity
- docstrings for public functions/classes
- type hints on public APIs
- import organization
- obvious readability issues

Do not suggest architecture changes unless they directly improve style consistency.
Classify findings as:
- must-fix for team standardization
- should-fix for readability
- optional polish

Así evitas revisiones ruidosas que mezclan estilo con consejos de rediseño no relacionados.

Mejor patrón de prompt para preparar un repositorio

Si vas a adoptar estándares en un repo nuevo, pide configuración y justificación a la vez:

Use the python-code-style skill to propose a minimal Python style baseline for a new service.
Constraints:
- Python 3.12
- use `ruff` and `mypy`
- prefer one main config file in `pyproject.toml`
- line length 100
- strict typing for public APIs, practical typing elsewhere

Return:
1. recommended `pyproject.toml` sections
2. naming and docstring rules the team should enforce
3. a short rollout plan for existing files

Así obtienes una base lista para instalar en lugar de consejos abstractos.

Orientación de tooling para la que está optimizada la skill

La fuente se centra claramente en tooling moderno:

• ruff para linting y formato
• mypy para type checking
• pyright como otra opción compatible para comprobar tipos

Conclusión práctica: si tu repo todavía usa varias herramientas antiguas de propósito único, la python-code-style skill es una buena opción para planificar una simplificación, especialmente al consolidar comprobaciones de estilo.

Flujo de trabajo recomendado tras la instalación

Un flujo de uso práctico:

1. lee SKILL.md una vez para entender sus valores por defecto
2. dale al agente tu versión de Python y tu toolchain actual
3. empieza con un archivo representativo o con un PR
4. pide hallazgos antes de pedir reescrituras
5. convierte los estándares aprobados en configuración de pyproject.toml y checks de CI

Esta secuencia reduce correcciones excesivas y ayuda al equipo a alinearse en estándares antes de hacer ediciones masivas.

Ruta de lectura del repositorio para ahorrar tiempo

Como el repo solo expone un documento de skill, conviene repasarlo en este orden:

1. “When to Use This Skill”
2. “Core Concepts”
3. “Quick Start”
4. “Fundamental Patterns”

Esa ruta te dice rápido si la skill encaja con tu stack y si sus valores por defecto coinciden con la filosofía de estilo de tu equipo.

Restricciones prácticas y tradeoffs

La skill es útil precisamente porque tiene criterio, pero ese criterio afecta su encaje:

• prioriza la automatización frente al juicio manual de formato
• se inclina por expectativas modernas de typing
• asume que la consistencia de estilo merece aplicarse mediante herramientas
• es más fuerte en estándares y revisión que en convenciones específicas de frameworks

Si tu equipo evita deliberadamente los type hints estrictos o usa un estilo interno muy personalizado, cuenta con adaptar la salida en vez de aceptarla tal cual.

Preguntas frecuentes sobre la skill python-code-style

¿Vale la pena usar python-code-style aunque ya conozca PEP 8?

Sí, si tu problema es la consistencia a escala de equipo. Conocer PEP 8 por sí solo no le dice a un agente cómo priorizar ruff, qué aplicar en la configuración ni cómo hacer repetible la revisión de estilo en todo un codebase.

¿python-code-style es adecuada para principiantes?

Sí, sobre todo en tareas pequeñas y concretas, como:

• mejorar el naming de un módulo
• añadir docstrings a funciones públicas
• proponer un pyproject.toml inicial

A los principiantes les conviene pedir explicaciones junto con cada recomendación para que la salida enseñe estándares en lugar de limitarse a aplicarlos.

¿En qué se diferencia de un prompt normal?

Un prompt normal suele producir consejos genéricos sobre “limpieza” del código. El patrón de uso de python-code-style funciona mejor cuando quieres que el agente se apoye en sistemas reales de estilo Python: flujos formatter-first, convenciones de nombres, cobertura de tipos y calidad de documentación.

¿Ayuda con la configuración de herramientas?

Sí. La skill upstream orienta explícitamente al usuario hacia ruff y mypy, e incluye guía pensada para configuración. Eso la hace útil no solo para revisar código, sino también para decidir qué estándares debería aplicar tu repo.

¿python-code-style para Code Review encaja bien?

Sí. Este es uno de sus casos de uso más claros. Ayuda cuando quieres que la revisión de estilo sea:

• menos subjetiva
• más compatible con herramientas
• más fácil de convertir en checks automatizados

Es menos útil si tu necesidad principal en revisión tiene que ver con lógica de negocio o rendimiento.

¿Cuándo no debería usar la skill python-code-style?

Evítala cuando:

• tu tarea sea depurar comportamiento, no mejorar estilo
• tu repo no sea Python
• necesites mejores prácticas específicas de un framework más que estándares generales de Python
• quieras una herramienta de migración totalmente automatizada y no guía ni revisión

¿La skill incluye scripts o plantillas adicionales?

No. Según la estructura del repositorio, esta skill no incluye scripts auxiliares ni archivos de referencia de apoyo. Da por hecho que usarás la orientación mediante prompts y luego implementarás la configuración y los checks en tu propio repositorio.

Cómo mejorar la skill python-code-style

Dale al agente primero los estándares específicos de tu repo

La forma más rápida de mejorar la salida de python-code-style es indicar tus reglas internas desde el principio:

• versión de Python
• longitud de línea
• estilo preferido de docstrings
• nivel de exigencia del typing
• si solo se permiten cambios que preserven comportamiento

Así evitas recomendaciones genéricas que choquen con tu CI real o con las convenciones del equipo.

Proporciona un archivo representativo antes de pedir cambios para todo el codebase

Si empiezas con un repositorio entero, es posible que la primera salida se quede en un nivel muy general. En su lugar, comparte un archivo que refleje los problemas reales de estilo de tu código. Luego pídele al agente que generalice reglas a partir de esa muestra. Esto produce estándares más utilizables y menos ida y vuelta de limpieza.

Pide hallazgos priorizados, no una reescritura gigantesca

Un fallo habitual es recibir demasiados cambios de poco valor. Mejor prompt:

Use the python-code-style skill and give me the top 10 style issues that most affect maintainability, ordered by impact and ease of enforcement.

Así la adopción es más fácil, porque el equipo puede corregir primero problemas de política y de estándares antes que detalles cosméticos.

Separa los cambios de estilo de los cambios de lógica

Díselo explícitamente al agente:

• preserve behavior
• avoid refactors unless they are needed for clarity
• do not rename externally exposed APIs without calling it out

Esto importa porque una pasada de estilo puede acabar derivando en cambios de interfaz si el prompt es demasiado abierto.

Mejora los resultados de type hints marcando los límites de la API

Si quieres mejores recomendaciones de typing, identifica:

• funciones públicas frente a internas
• librerías o frameworks en uso
• si quieres comprobación estricta
• restricciones de compatibilidad con versiones antiguas de Python

La skill fomenta type hints en APIs públicas, pero la calidad de las sugerencias mejora mucho cuando el agente sabe dónde debe terminar la exigencia.

Mejora la salida de docstrings especificando audiencia y estilo

Las reescrituras de docstrings mejoran bastante si indicas:

• estilo Google, NumPy o mínimo
• si la documentación es para desarrolladores internos o usuarios externos
• si deben incluirse ejemplos
• si los helpers privados necesitan docstrings o no

Sin eso, el agente puede generar documentación técnicamente más limpia, pero poco alineada con las normas de documentación de tu equipo.

Vigila los modos de fallo más comunes

Patrones típicos de salida floja incluyen:

• imponer herramientas de estilo que no usas
• abusar de type hints en código privado de poco valor
• renombrar elementos sin tener en cuenta la compatibilidad de la API
• añadir docstrings verbosos a helpers internos obvios
• sugerir pasos de migración sin considerar el CI existente

La mayoría de las veces, estos problemas se corrigen mejorando el prompt.

Itera después de la primera pasada

Un flujo de trabajo de python-code-style guide de alta calidad es iterativo:

1. pide hallazgos
2. aprueba o rechaza el estándar
3. pide configuración o parche revisado
4. valida contra tu CI y las expectativas de los revisores
5. después, escala a más archivos

Ese enfoque funciona mejor que aceptar una reescritura de una sola vez, especialmente en codebases antiguos.

Convierte los consejos aceptados en estándares aplicables

La skill gana mucho valor cuando sus recomendaciones se convierten en automatización:

• configuración en pyproject.toml
• jobs de lint/type en CI
• checklists de revisión de PR
• documentación del equipo para naming y docstrings

Si te quedas en una limpieza puntual, lo normal es que la deriva de estilo vuelva.

Usa la skill python-code-style como capa de política

El mejor uso a largo plazo de la python-code-style skill no es solo arreglar un archivo. Es usar la skill para definir una política repetible sobre cómo tu equipo escribe y revisa Python. Ahí es donde aporta más valor que un prompt genérico.