python-error-handling

Visión general de la skill python-error-handling

Qué hace la skill python-error-handling

La skill python-error-handling enseña a un agente a diseñar código Python más seguro en torno a validación, excepciones y recuperación ante fallos. Resulta especialmente útil cuando necesitas algo más que “envolverlo en try/except”: el trabajo real consiste en lograr que el código falle pronto, falle con claridad y siga siendo depurable en APIs, pipelines de datos, procesos batch y lógica de dominio.

Quién debería instalar python-error-handling

Encaja mejor en desarrolladores y flujos de trabajo con agentes que generan o refactorizan código Python con frecuencia, especialmente cuando importan las entradas erróneas, las dependencias externas o los fallos parciales. Si construyes handlers de peticiones, capas de servicio, procesos ETL, herramientas CLI o modelos de dominio tipados, esta skill encaja mejor que un prompt genérico de depuración.

Qué diferencia a esta skill de un prompt normal de programación

Un prompt normal suele producir manejo de errores reactivo, añadido a posteriori. La skill python-error-handling está claramente orientada a unos patrones de alto valor: validación temprana, tipos de excepción con significado, preservación del contexto de las excepciones y gestión de fallos batch sin perder el trabajo que sí salió bien. Por eso resulta especialmente útil para mejorar robustez, no solo para corregir sintaxis.

Qué suele importar primero a los usuarios

Antes de instalarla, la mayoría de usuarios quiere saber si la skill:

• mejorará la claridad al depurar
• reducirá el uso vago de Exception
• ayudará a estructurar la lógica de validación
• evitará comportamientos batch de todo o nada
• generará código más fácil de mantener cuando ocurran fallos reales

Según el contenido del repositorio, esas son exactamente las preocupaciones centrales que aborda.

Qué no intenta cubrir esta skill

La evidencia del repositorio muestra una skill enfocada, de un solo archivo, sin scripts auxiliares ni paquetes de reglas. Eso significa que python-error-handling está más centrada en guía que en automatización. Espera patrones de diseño y dirección para generación de código, no un framework ejecutable, un linter o una librería empaquetada.

Cómo usar la skill python-error-handling

Contexto de instalación de python-error-handling

Instala la skill desde el repositorio wshobson/agents:

npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill python-error-handling

Como la skill vive en plugins/python-development/skills/python-error-handling, conviene tratarla como una skill específica de robustez en Python para invocarla al crear o revisar rutas de código donde los fallos requieren un diseño deliberado.

Lee primero este archivo

Empieza por:

• SKILL.md

No hay resources/, rules/ ni scripts auxiliares adicionales en esta skill, así que casi todo el valor está en entender los patrones de SKILL.md y aplicarlos a tu codebase con contexto concreto.

Cuándo conviene llamar a python-error-handling

Usa python-error-handling cuando estés:

• añadiendo validación a entradas de funciones o parámetros de API
• convirtiendo datos externos a tipos internos más estrictos
• diseñando clases de excepción personalizadas
• mejorando mensajes de error para operadores o consumidores
• gestionando fallos por registro en importaciones o trabajos batch
• refactorizando bloques amplios de except Exception hacia flujos más claros

Si tu tarea es puramente de ajuste de rendimiento o generación de lógica de negocio, probablemente esta skill no sea el factor principal.

Qué información necesita la skill de tu parte

La skill funciona mucho mejor cuando proporcionas:

• la función o clase que se va a modificar
• los tipos de entrada esperados y los casos inválidos
• si quien llama es una API, una CLI, un worker o una librería
• si los fallos deben detener todo el proceso o acumularse
• cualquier clase de excepción existente o convención del framework

Sin ese contexto, la salida puede ser técnicamente válida, pero quedar mal alineada con la semántica de errores de tu sistema.

Convierte un objetivo impreciso en un prompt sólido

Prompt débil:

Add error handling to this Python function.

Prompt más sólido:

Use the python-error-handling skill to refactor this Python batch import function. Validate inputs before network calls, raise specific exceptions instead of generic ones, preserve original exception context with chaining, and return separate success/failure results so one bad record does not abort the whole batch. Keep it suitable for a FastAPI service.

Esa versión más sólida le da al agente las cuatro decisiones sobre las que se construye esta skill: dónde validar, qué lanzar, cómo preservar el contexto y si el fallo parcial es aceptable.

Patrón de prompt para código con mucha validación en python-error-handling

Para tareas de validación de entradas, especifica el contrato de forma explícita:

Apply python-error-handling to this function. Enforce required fields, type/range checks, and clear user-facing error messages. Report multiple validation issues together where practical, and fail before database or HTTP calls.

Esto suele producir mejores resultados que pedir simplemente “código más seguro”, porque la skill prioriza la validación temprana y los mensajes accionables.

Patrón de prompt para depuración y seguimiento de incidentes

Para python-error-handling for Debugging, pide al agente que preserve la trazabilidad, no solo que silencie errores:

Use python-error-handling to review this stack trace and function. Identify where context is being lost, replace broad catches with specific exceptions, chain exceptions with 'raise ... from ...', and improve messages so operators can tell input errors from downstream service failures.

Esto encaja mejor que una petición genérica de depuración cuando el problema real es la baja observabilidad de los fallos.

Flujo de trabajo sugerido en la práctica

Un flujo práctico de python-error-handling usage:

1. Identifica el límite: entrada de API, parseo de archivo, respuesta externa o registro batch.
2. Define qué cuenta como entrada inválida frente a fallo operativo.
3. Pide a la skill que añada validación temprana y tipos de excepción específicos.
4. Decide si un único fallo debe abortar o registrarse y continuar.
5. Revisa los mensajes tanto para desarrolladores como para usuarios finales.
6. Prueba un caso correcto, un fallo de validación y una ruta con excepción aguas abajo.

Esta secuencia refleja las prioridades reales que la skill pone sobre la mesa.

Cómo es una buena salida

Una salida sólida de python-error-handling normalmente tiene estas características:

• validación antes del trabajo costoso
• nombres y mensajes de excepción claros
• nada de silenciar contexto útil
• encadenamiento de excepciones al relanzar
• tratamiento diferenciado para fallos por elemento en bucles o procesamiento batch

Si el código generado solo añade un try/except general con logging, la skill no se aplicó realmente bien.

Bloqueos habituales al adoptarla

El principal bloqueo no es la instalación, sino la falta de especificidad. A menudo los usuarios omiten la política de fallo deseada. La skill no puede deducir si tu sistema debe:

• detenerse en el primer error
• reunir múltiples problemas de validación
• seguir procesando los elementos válidos
• ocultar detalles internos a los usuarios finales
• exponer clases de excepción específicas del dominio

Indica esas decisiones desde el principio o el resultado será genérico.

Preguntas frecuentes sobre la skill python-error-handling

¿python-error-handling es adecuada para principiantes?

Sí, siempre que ya escribas funciones Python básicas y quieras adquirir mejores hábitos de validación y manejo de excepciones. Los patrones son conceptualmente directos: validar pronto, lanzar el error adecuado, conservar el contexto y decidir cómo deben comportarse los fallos batch.

¿Cuándo es mejor python-error-handling que un prompt normal?

Es mejor cuando la fiabilidad importa más que generar código rápido. Un prompt genérico puede corregir un bug; la python-error-handling skill funciona mejor para diseñar un comportamiento ante fallos que siga siendo comprensible seis meses después.

¿python-error-handling requiere un framework concreto?

No. La guía es agnóstica respecto al framework. Se puede aplicar en Python puro, handlers web, workers, pipelines de datos o librerías. Aun así, conviene indicar al agente si usas FastAPI, Django, Click u otro stack para que los mensajes y los límites de las excepciones encajen con tu entorno.

¿Es un paquete o solo una guía?

Es un documento de skill, no un paquete de Python. No hay scripts incluidos ni archivos de referencia dentro de la carpeta de la skill. Instálala para mejorar el comportamiento del agente y la generación de código, no para importar una dependencia de runtime.

¿Cuándo no debería usar python-error-handling?

Omítela cuando la tarea no esté relacionada con el diseño de fallos, por ejemplo en implementación pura de algoritmos, trabajo de UI o scripts puntuales donde una semántica de errores robusta no compensa la estructura adicional. También resulta menos útil si tu organización ya impone convenciones estrictas de excepciones mediante frameworks internos.

¿python-error-handling puede ayudar con trabajos batch?

Sí. Uno de sus puntos más claros es el manejo de fallos parciales: mantener separados los éxitos y los fallos para que un único elemento defectuoso no arruine toda la ejecución. Encaja muy bien en importaciones, trabajos de sincronización y procesamiento registro por registro.

Cómo mejorar la skill python-error-handling

Dale a python-error-handling límites de fallo concretos

La forma más rápida de mejorar la salida es definir dónde termina la validación y dónde empieza el manejo operativo. Indica al agente qué errores son fallos del llamador, cuáles son violaciones de reglas de dominio y cuáles provienen de dependencias como HTTP, archivos o bases de datos.

Proporciona ejemplos de entradas inválidas

Si quieres código de validación de alta calidad, incluye casos inválidos reales:

• cadenas vacías
• números fuera de rango
• claves ausentes
• fechas mal formadas
• identificadores duplicados

Esto empuja la salida de python-error-handling hacia comprobaciones explícitas y mejores mensajes, en lugar de guardas vagas.

Especifica si debe agrupar o fallar de inmediato

Un fallo común es la ambigüedad entre “informar de todos los problemas” y “detenerse ahora”. La skill admite ambos estilos, pero el prompt debe elegir uno. La agregación suele funcionar mejor para formularios, validación de payloads e importaciones masivas; el fallo inmediato suele ser mejor para funciones auxiliares internas.

Pide decisiones sobre la jerarquía de excepciones

Si el codebase no es trivial, pide al agente que proponga una jerarquía de excepciones o que se alinee con la existente. Eso evita una mezcla plana de ValueError, RuntimeError y capturas genéricas. Ejemplo:

Use python-error-handling to define domain-specific exceptions for validation, not-found, and external service failure cases, and show where each should be raised.

Mejora los mensajes para dos audiencias

Las mejores salidas distinguen entre:

• detalle de diagnóstico orientado a desarrolladores
• guía accionable orientada a usuarios

Pide a la skill que conserve el contexto interno para logs y trazas, mientras devuelve mensajes más limpios a quien llama cuando haga falta. Esto es especialmente importante en APIs y CLIs.

Obliga a preservar el contexto durante los refactors

Si estás sustituyendo lógica existente de try/except, pide explícitamente encadenamiento de excepciones. De lo contrario, a veces los agentes simplifican el código de formas que hacen perder el traceback original. En flujos muy centrados en depuración, preservar la cadena de causas es una de las mejoras de más valor.

Itera después del primer borrador

Después del primer resultado, haz preguntas de seguimiento concretas en lugar de “mejóralo”. Buenos prompts de segunda pasada incluyen:

• Which exceptions are still too generic?
• Where are we validating too late?
• How should partial failures be reported to callers?
• What branch would be hardest to debug in production?

Esto hace que la python-error-handling guide resulte mucho más útil que una generación de una sola pasada.

Revisa el código generado para evitar sobre-manejo

Un modo de fallo sutil es añadir demasiados bloques try/except. Un buen python-error-handling usage no consiste en capturarlo todo; consiste en capturar errores en el límite correcto y dejar que los fallos inesperados afloren cuando corresponda. Si la salida oculta bugs, simplifícala.