python-project-structure

Visión general de la skill python-project-structure

La skill python-project-structure te ayuda a diseñar una base de código en Python que siga siendo comprensible a medida que crece. Es especialmente útil para desarrolladores que están empezando un paquete nuevo, poniendo orden en un repositorio caótico o decidiendo cómo organizar módulos, paquetes, tests e imports públicos antes de que el proyecto se vuelva difícil de mantener.

Qué hace realmente la skill python-project-structure

Esta skill se centra en decisiones de configuración del proyecto que afectan a la mantenibilidad a largo plazo: límites entre módulos, profundidad de paquetes, estructura de directorios y APIs públicas explícitas mediante __all__. No es un generador de scaffolding ni un starter específico de framework. Su valor está en ayudarte a tomar mejores decisiones estructurales desde el principio.

Para quién encaja mejor

Usa python-project-structure si estás:

• creando una librería reutilizable o un paquete interno
• dividiendo una aplicación en crecimiento en módulos más claros
• dudando entre usar paquetes planos o anidados
• estandarizando cómo se expone el código desde los puntos de entrada del paquete
• intentando que los imports y la propiedad del código sean más predecibles

Resulta especialmente útil para equipos que quieren orientación estructural sin adoptar un framework de arquitectura pesado.

La necesidad real que resuelve

La mayoría de usuarios no busca teoría; quiere resolver preguntas prácticas como:

• ¿Dónde debería vivir la lógica de negocio?
• ¿Cuándo conviene crear un subpaquete?
• ¿Los tests deberían reflejar el árbol del código fuente?
• ¿Qué debería ir en __init__.py?
• ¿Cómo expongo una API pública limpia sin filtrar detalles internos?

La python-project-structure skill resulta más útil cuando llevas esas decisiones de forma explícita al prompt.

Qué diferencia esta skill de un prompt genérico

La orientación del repositorio tiene opiniones claras y útiles:

• prioriza módulos cohesionados frente a archivos cajón de sastre
• mantiene jerarquías poco profundas salvo que existan subdominios reales
• hace explícitas las interfaces públicas
• usa la consistencia como herramienta de diseño, no como algo secundario

Eso la hace más sólida que un simple prompt vago de “organiza mi proyecto Python”, especialmente en python-project-structure for Project Setup, donde pequeñas decisiones de estructura terminan acumulándose con el tiempo.

Qué no cubre en profundidad

Esta skill es deliberadamente acotada. No está pensada principalmente para resolver:

• gestión de dependencias
• estructura de despliegue
• convenciones específicas de frameworks
• backends de build y casos límite de packaging
• estrategia de tooling para monorepos

Si tu problema principal es Django, FastAPI, Poetry, Hatch o la configuración de CI, usa esta skill para decisiones de estructura y complétala después con una skill o prompt más específico para esa parte.

Cómo usar la skill python-project-structure

Contexto de instalación de python-project-structure

El SKILL.md original no incluye un comando de instalación, así que quienes usan el directorio suelen añadirla desde el repositorio contenedor con un comando como:

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

Si tu entorno usa otro cargador de skills, lo importante es la ruta de la skill dentro de wshobson/agents, en plugins/python-development/skills/python-project-structure.

Lee primero este archivo

Empieza por:

• SKILL.md

Esta skill no tiene README.md, metadata.json, resources/ ni scripts auxiliares adicionales dentro de la carpeta, así que casi toda la orientación útil está en ese único archivo. Eso facilita una adopción rápida, pero también significa que conviene leerlo completo antes de dar nada por supuesto.

Qué información necesita la skill

El paso de python-project-structure install es sencillo; lo difícil de verdad es aportar suficiente contexto para obtener una recomendación estructural útil. Dale:

• tipo de proyecto: librería, CLI, servicio, herramienta de automatización, paquete de datos
• funcionalidades principales actuales o previstas
• áreas donde esperas crecimiento
• superficie deseada de la API pública
• enfoque de testing
• si es un proyecto greenfield o una refactorización
• cualquier restricción de framework o packaging

Sin ese contexto, la respuesta tenderá a derivar hacia estructuras genéricas.

Convierte un objetivo difuso en un prompt útil

Prompt débil:

• “Organize my Python project.”

Prompt más sólido:

• “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.”

Por qué funciona:

• nombra el dominio
• deja ver los posibles subdominios
• define objetivos de API
• limita la profundidad del paquete
• le da a la skill algo concreto que optimizar

Pide decisiones, no solo un árbol

El mejor python-project-structure usage no consiste en “dibújame carpetas”. Pídele a la skill que justifique:

• por qué existe un módulo
• qué cambia junto
• qué imports son públicos
• qué se mantiene como interno
• cuándo conviene dividir un archivo en un paquete

Eso hace que el resultado pase de una organización cosmética a una arquitectura mantenible.

Flujo de trabajo recomendado para project setup

Un flujo práctico:

1. Describe las capacidades principales del proyecto y quién lo va a usar.
2. Pide una primera propuesta de estructura de directorios.
3. Pide a la skill que identifique límites entre módulos según la cohesión.
4. Solicita recomendaciones de API pública a nivel de paquete usando __all__.
5. Revisa dónde deberían vivir los tests y cómo se relacionan con el código fuente.
6. Pon a prueba la estructura con una o dos funcionalidades futuras.
7. Solo entonces crea archivos e imports.

Esta secuencia encaja mejor con python-project-structure for Project Setup que empezar a partir de una plantilla copiada.

Usa la skill también en refactors, no solo en repos nuevos

También puedes usar prompts de python-project-structure guide sobre una base de código existente. Aporta:

• el árbol actual
• puntos de dolor como imports circulares o módulos gigantes
• ejemplos de imports confusos
• módulos que cambian demasiado a menudo al mismo tiempo

Luego pide una estructura objetivo y un plan de migración por etapas. Eso es mucho más accionable que pedir simplemente “best practices”.

Conceptos del repositorio a los que conviene prestar atención

La fuente enfatiza varios principios de diseño que deberían dar forma a tu prompt:

• un concepto por archivo
• interfaces públicas explícitas
• jerarquías planas por defecto
• nombres y organización consistentes

Si tu prompt entra en conflicto con esos principios, explica por qué. Por ejemplo, si necesitas más anidación para separar dominios, deja claros esos límites de dominio desde el inicio.

Ejemplo de prompt para un paquete de librería

“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.”

Ejemplo de prompt para una app o un servicio

“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.”

Consejos prácticos de adopción que mejoran la calidad del resultado

Para obtener mejores resultados:

• incluye un árbol de archivos aproximado si ya existe
• indica qué imports quieres que escriban los usuarios
• menciona si la compatibilidad hacia atrás importa
• di si prefieres una estructura src/
• pide al modelo que señale el exceso de anidación y los módulos “misc”

Esos detalles mejoran de forma material las recomendaciones porque aportan restricciones que la skill por sí sola no puede inferir.

Preguntas frecuentes sobre la skill python-project-structure

¿python-project-structure es buena para principiantes?

Sí, siempre que ya conozcas lo básico de archivos e imports en Python. La skill es clara y práctica, pero da por hecho que puedes evaluar tradeoffs como la profundidad de paquetes y la exposición de la API pública. Los principiantes le sacarán más partido si la usan sobre un proyecto pequeño y real, en lugar de ejemplos abstractos.

¿Cuándo merece la pena instalar python-project-structure?

Instálala cuando las decisiones de estructura se repitan o resulte costoso revisarlas más adelante. Si estás construyendo algo que vaya más allá de un script desechable, python-project-structure puede ayudarte a evitar nombres de módulo vagos, imports inestables y archivos que crecen sin control.

¿En qué se diferencia de pedirle a una IA un árbol de carpetas?

Un prompt genérico suele producir un árbol plausible, pero con un razonamiento débil. La python-project-structure skill aporta un marco más claro: cohesión, interfaces explícitas y jerarquías poco profundas. Eso normalmente lleva a mejores límites entre paquetes y a menos carpetas decorativas.

¿Genera un scaffold completo del proyecto?

No. Ofrece orientación, no generación de código. Lo esperable son recomendaciones, patrones y ejemplos, no un repositorio starter listo para un framework.

¿python-project-structure es solo para librerías?

No. Donde más brilla es en librerías y paquetes reutilizables, porque el diseño de la API pública es central, pero también ayuda en servicios y aplicaciones que necesitan límites internos más claros.

¿Cuándo no debería usar python-project-structure?

Sáltatela si tu necesidad principal es:

• convenciones de framework ya definidas en otra parte
• scripts puntuales sin previsión de crecimiento
• automatización de despliegue y packaging más que organización del código
• comandos y plantillas para arrancar el repositorio

En esos casos, esta skill puede resultar demasiado arquitectónica y poco operativa.

¿Cubre decisiones sobre la estructura de tests?

Sí, a nivel estratégico. Te ayuda a pensar en la ubicación de los tests y en la forma del árbol, pero no sustituye una guía más profunda sobre fixtures, tooling o CI.

Cómo mejorar la skill python-project-structure

Dale a python-project-structure límites de dominio concretos

El mayor salto de calidad llega cuando nombras los subdominios reales de tu proyecto. “Payments, invoices, reconciliation” produce mejores límites de módulo que “backend logic”. La skill solo puede separar conceptos que tú hayas expresado con claridad.

Muestra los imports previstos y los objetivos de la API pública

Si los consumidores deberían escribir imports como from mypkg import Client, dilo. Las expectativas sobre la API pública ayudan a la skill a recomendar exports en __init__.py, límites entre paquetes y qué módulos deberían seguir siendo internos.

Incluye los problemas actuales en los prompts de refactorización

Para un repositorio existente, menciona problemas como:

• imports circulares
• un utils.py gigante
• lógica de validación duplicada
• imports internos inestables entre módulos
• propiedad poco clara de models frente a services

Esto ayuda a la python-project-structure skill a optimizar para tu verdadero cuello de botella, en lugar de para una limpieza idealizada.

Pide tradeoffs, no una única respuesta

Un buen prompt de mejora sería:

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

A menudo eso funciona mejor que pedir una sola estructura “best”, especialmente en fases tempranas de project setup.

Valida la primera propuesta frente a cambios futuros

Después de la primera respuesta, pregunta:

• what happens if I add plugins?
• what if I split sync and async clients?
• where would shared schemas live?
• which module is most likely to become overcrowded?

Es en esta segunda pasada de presión donde python-project-structure usage se vuelve realmente útil.

Modos de fallo habituales a vigilar

Las respuestas flojas suelen incluir:

• carpetas creadas sin una responsabilidad real
• anidación profunda solo por agrupar estéticamente
• APIs públicas que filtran detalles internos
• archivos comodín como common.py o helpers.py
• dividir el código demasiado pronto, antes de que existan conceptos estables

Si ves esos patrones, pide al modelo que simplifique y justifique cada límite entre paquetes.

Mejora los prompts con una mini especificación

Un formato de entrada compacto funciona bien:

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

Esto da a la skill suficiente contexto sin convertir el prompt en un documento de diseño largo.

Itera de la estructura a los archivos y luego a los exports

No pidas todo de una vez. Una secuencia mejor es:

1. estructura de directorios
2. responsabilidades de cada archivo
3. exports del paquete
4. ejemplos de imports
5. pasos de migración

Ese enfoque por etapas reduce las recomendaciones vagas y hace que las salidas de python-project-structure guide sean más fáciles de adoptar.

Mejora el resultado de la skill con la realidad del repositorio

Antes de aceptar una recomendación, compárala con:

• la propiedad real dentro del equipo
• las rutas de import actuales
• las necesidades de compatibilidad entre releases
• las expectativas de packaging en pyproject.toml

La skill funciona mejor como ayuda para decidir. Aun así, necesita la realidad operativa de tu repositorio para producir una estructura que realmente puedas mantener.