python-design-patterns

Visión general de la skill python-design-patterns

Qué hace la skill python-design-patterns

La skill python-design-patterns es una guía de revisión de diseño y refactorización para código Python. Ayuda a un agente a aplicar un conjunto pequeño de principios de alto impacto—KISS, Single Responsibility, Separation of Concerns, Composition Over Inheritance y la Rule of Three—a decisiones reales de código, en lugar de generar teoría abstracta sobre patrones.

Quién debería instalarla

Esta skill encaja bien para desarrolladores, reviewers y flujos de trabajo de programación asistida por IA que necesiten ayuda con:

• refactorizar clases o funciones demasiado grandes
• diseñar módulos o servicios nuevos con límites más claros
• decidir si una abstracción está realmente justificada
• reducir el acoplamiento para que el código sea más fácil de probar

Resulta especialmente útil para python-design-patterns for Refactoring, donde el problema principal no es la sintaxis, sino la estructura.

El trabajo real que resuelve

La mayoría de los usuarios no necesita un catálogo de patrones Gang of Four. Lo que necesitan es ayuda para responder preguntas prácticas como:

• ¿Conviene dividir esta lógica?
• ¿La herencia está haciendo esto más difícil de cambiar?
• ¿Dónde debería trazar los límites entre módulos?
• ¿Esta abstracción es prematura?
• ¿Por qué este código es difícil de testear?

La python-design-patterns skill rinde mejor cuando ya tienes código, restricciones y una decisión de diseño concreta que evaluar.

Qué la diferencia de un prompt genérico

Un prompt normal puede dar consejos de estilo o diagramas de clases sobrediseñados. La skill python-design-patterns es más útil cuando buscas simplificar con criterio:

• priorizar el diseño más simple que funcione
• separar responsabilidades antes de añadir abstracciones
• favorecer composición cuando la herencia introduce acoplamiento oculto
• posponer la abstracción hasta que la repetición sea real y no especulativa

Ese sesgo es valioso si tu base de código se está volviendo más difícil de entender.

Qué no cubre bien

Esta skill es deliberadamente acotada. No parece incluir scripts auxiliares, herramientas de validación ni recetas específicas de frameworks. Es una ayuda para pensar la estructura del código, no un framework completo de arquitectura, un linter ni una librería de patrones.

Cómo usar la skill python-design-patterns

Contexto de instalación para instalar python-design-patterns

El repositorio no muestra un comando de instalación dedicado dentro de SKILL.md, así que usa el flujo estándar de instalación de skills del directorio para el repo wshobson/agents y luego habilita la skill python-design-patterns desde:

plugins/python-development/skills/python-design-patterns

Si tu entorno permite añadir skills directamente desde GitHub, el patrón habitual es:

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

Lee primero este archivo

Empieza por:

• SKILL.md

Aquí no se ven archivos de apoyo como rules/, resources/ o references/, así que casi toda la guía útil vive en ese único archivo. Eso hace que la adopción sea rápida, pero la profundidad del resultado dependerá de lo bien que plantees tu prompt.

Mejores casos de uso de python-design-patterns

Usa python-design-patterns usage cuando puedas aportar alguno de estos elementos:

• un fragmento de código que se siente demasiado enredado
• un diff de PR con problemas estructurales
• una jerarquía de clases propuesta
• un módulo que mezcla I/O, reglas de negocio y formateo
• lógica repetida donde no tienes claro si ya conviene abstraer

Evita invocarla con objetivos vagos como “mejora este código” si no aportas código ni restricciones.

Qué entrada necesita la skill

Para obtener una salida de calidad, dale al agente:

1. el código actual o pseudocódigo
2. el principal punto de dolor
3. restricciones como framework, rendimiento, preferencias del equipo o compatibilidad hacia atrás
4. el tipo de respuesta que quieres: crítica, plan de refactorización o código reescrito

Con poca información, obtendrás principios genéricos. Con información concreta, recibirás recomendaciones accionables de reestructuración.

Convierte un objetivo difuso en un prompt sólido

Prompt débil:

• “Use python-design-patterns on this service.”

Mejor prompt:

• “Use python-design-patterns to review this Python service class. Identify where it violates single responsibility, where composition would be better than inheritance, and where abstractions are premature. Then propose a refactor plan that preserves public behavior.”

Prompt ideal:

• “Use python-design-patterns on the code below. Goal: make it easier to unit test and reduce coupling to external APIs. Constraints: Python 3.11, keep the current public methods, no new frameworks, small-team codebase. Please return: 1) issues found, 2) recommended module/class boundaries, 3) a refactor sequence, 4) revised code for the highest-value change first.”

Un flujo de trabajo práctico que sí funciona

Un buen flujo con la python-design-patterns guide es:

1. pegar el código actual
2. pedir un diagnóstico basado en principios
3. preguntar cuáles son los problemas que más importan
4. elegir una dirección de reestructuración
5. pedir cambios de código incrementales, no una reescritura completa
6. revisar testabilidad y acoplamiento después de cada paso

Esto evita el fallo habitual en el que el modelo rediseña todo de una sola vez.

Pide decisiones, no solo explicaciones

La skill aporta más valor cuando el agente tiene que elegir entre opciones. Por ejemplo:

• “¿Esto debería ser una clase o tres?”
• “¿Aquí conviene usar herencia o inyectar un colaborador?”
• “¿Esta duplicación es aceptable o debería abstraerla ya?”
• “¿Qué responsabilidades deberían salir primero de esta función?”

Ese enfoque vuelve operativos los principios.

Cómo usar python-design-patterns para refactorización

Para python-design-patterns for Refactoring, pídele al agente que:

• marque las responsabilidades actuales en el código
• identifique puntos calientes de acoplamiento
• separe la lógica pura de los efectos secundarios
• recomiende primero la extracción útil más pequeña
• explique por qué cada cambio mejora la capacidad de evolución o la testabilidad

Esto es más efectivo que pedir “clean architecture” desde el inicio.

Cómo usarla para diseñar algo nuevo

Cuando todavía no existe código, aporta:

• los objetos de dominio
• los comportamientos esperados
• las dependencias externas
• las áreas donde probablemente habrá cambios
• ejemplos de funcionalidades futuras que esperas

Después, pide al agente que proponga una estructura inicial simple y que justifique explícitamente por qué evita la abstracción prematura.

Qué aspecto debería tener una buena salida

Una buena respuesta de la python-design-patterns skill suele incluir:

• un diagnóstico breve vinculado a principios concretos
• límites claros entre responsabilidades
• una recomendación prudente sobre abstracciones
• preferencia por composición cuando la herencia añade rigidez
• pasos de refactorización por etapas en lugar de una reescritura total

Si la respuesta es solo teoría o solo código, pide la mitad que falta.

Preguntas frecuentes sobre la skill python-design-patterns

¿python-design-patterns es buena para principiantes?

Sí, siempre que ya conozcas la sintaxis básica de Python. La skill se centra en decisiones de diseño con las que muchos principiantes suelen atascarse, pero funciona mejor cuando puedes inspeccionar código y discutir tradeoffs en lugar de memorizar definiciones.

¿Es un catálogo de patrones tipo GoF?

No exactamente. La guía visible se centra en principios de diseño fundamentales, no en un gran catálogo de patrones formales orientados a objetos. Eso es una ventaja si tu problema es la mantenibilidad y no la cobertura de patrones.

¿Cuándo no debería usar python-design-patterns?

Evita python-design-patterns cuando:

• necesites detalles de implementación específicos de un framework
• tu tarea sea principalmente algorítmica y no estructural
• necesites tooling ejecutable o transformaciones automatizadas
• el código esté en una fase demasiado temprana como para tener presión real de diseño

También puede ser excesiva para scripts muy pequeños donde la simplicidad ya está conseguida.

¿En qué se diferencia de los prompts normales de refactorización?

Los prompts normales suelen optimizar por una salida pulida. La python-design-patterns skill le da al agente un marco más claro para juzgar simplicidad, límites de responsabilidad y el momento adecuado para abstraer. Eso normalmente lleva a menos clases innecesarias y a un razonamiento mejor sobre el acoplamiento.

¿Encaja en codebases modernas de Python?

Sí. Los principios son agnósticos al lenguaje, pero encajan bien con servicios, librerías y herramientas internas modernas en Python. Son especialmente útiles en codebases que mezclan lógica de dominio con llamadas a APIs, persistencia o formateo.

¿Puedo usarla durante una code review?

Sí. Encaja muy bien en prompts de revisión de PR como:

• “Use python-design-patterns to review this diff for SRP violations and unnecessary inheritance.”
• “Evaluate whether this new abstraction is justified or premature.”
• “Flag hidden coupling that will make tests harder.”

Cómo mejorar la skill python-design-patterns

Dale al agente la presión de cambio

La mejora más importante es explicar qué va a cambiar con el tiempo:

• nuevas fuentes de datos
• más reglas de negocio
• necesidades de testing más estrictas
• ampliación probable de funcionalidades

Sin esa presión de cambio, el agente no puede juzgar si un diseño es lo bastante flexible o demasiado abstracto.

Muestra el dolor actual, no solo el código

Los mejores prompts nombran el problema real:

• “This class is hard to test because it calls the DB and formats responses.”
• “We keep adding conditionals for provider-specific behavior.”
• “This inheritance tree breaks when only one subclass needs a new rule.”

Ese contexto ayuda a la skill a elegir el principio correcto en lugar de enumerarlos todos.

Pide primero la refactorización pequeña de mayor impacto

Un fallo común es sobrerrefactorizar. Mejora python-design-patterns usage preguntando:

• “What is the smallest change with the biggest maintainability gain?”
• “Which extraction should happen first?”
• “What should stay duplicated for now?”

Esto encaja muy bien con KISS y la Rule of Three.

Obliga a que las respuestas tengan en cuenta los tradeoffs

Si la primera respuesta suena demasiado absoluta, pide tradeoffs:

• “What do we lose if we keep this as one class?”
• “When would inheritance still be acceptable here?”
• “Which abstraction should we delay until more repetition appears?”

La skill se vuelve más valiosa cuando explica el porqué, no solo el qué.

Pide estructura antes y después

Para obtener resultados más sólidos, pide:

• mapa actual de responsabilidades
• mapa propuesto de responsabilidades
• flujo de dependencias antes y después
• un ejemplo concreto de código con la nueva estructura

Esto hace que el consejo de diseño sea revisable por humanos y más fácil de implementar de forma incremental.

Itera después de la primera salida

Después de la primera pasada, continúa con alguno de estos prompts:

• “Now rewrite only the boundary between I/O and business logic.”
• “Keep the current API and apply composition instead of inheritance.”
• “Reduce classes by 30% and justify each remaining abstraction.”
• “Re-evaluate this refactor for simplicity; what is still overdesigned?”

Ese patrón de iteración suele producir mejores resultados que generar todo de una vez.

Vigila estos fallos comunes

Ten cuidado si la salida:

• introduce demasiadas clases para un problema pequeño
• añade interfaces sin puntos reales de variación
• reemplaza duplicación simple demasiado pronto
• recomienda herencia solo para reutilizar código
• ignora restricciones de migración y rompe el comportamiento público

Estos son precisamente los casos en los que python-design-patterns debe usarse con criterio, no a ciegas.

Mejora la adopción en equipo con una rúbrica de revisión compartida

Si quieres resultados repetibles, convierte la skill en una checklist de revisión:

• ¿Cada unidad cambia por una sola razón?
• ¿Los efectos secundarios están separados de la lógica de dominio?
• ¿Aquí la composición es más simple que la herencia?
• ¿La repetición ya ha ocurrido suficientes veces como para justificar una abstracción?
• ¿El nuevo diseño mejora las pruebas y el razonamiento local?

Usar la python-design-patterns skill de esta manera ayuda a los equipos a tomar decisiones de arquitectura consistentes, no solo a escribir mejores prompts puntuales.