python-code-style

Présentation de la skill python-code-style

Ce que la skill python-code-style vous aide à faire

La skill python-code-style donne à un agent un cadre concret pour le formatage Python, le linting, les conventions de nommage, les type hints et les standards de docstrings. Elle est surtout utile lorsque vous avez besoin de mieux que « rends ce code Python plus propre » et que vous cherchez des consignes actionnables, alignées sur les outils, pour écrire du nouveau code, relire des pull requests ou définir des conventions de projet.

Dans quels cas elle convient le mieux aux équipes et aux reviewers

Cette skill convient aux développeurs, tech leads et reviewers qui veulent une sortie Python cohérente d’un fichier à l’autre et d’un contributeur à l’autre. Elle est particulièrement pertinente pour :

• les nouveaux projets Python qui choisissent leur outillage
• les workflows de code review où les décisions de style doivent être reproductibles
• les équipes qui standardisent ruff, mypy ou pyright
• les auteurs qui veulent améliorer la documentation de leur API publique et la couverture de typage

Le besoin concret auquel elle répond

La plupart des utilisateurs ne cherchent pas de simples rappels génériques sur PEP 8. Ils veulent que l’agent :

• applique rapidement des standards Python modernes
• propose une configuration pouvant vivre dans pyproject.toml
• nettoie le nommage et la structure sans surmodifier la logique
• améliore docstrings et type hints d’une manière réellement utile pour la maintenance

Différences clés

Par rapport à un prompt simple, python-code-style est plus orientée décision. Elle met l’accent sur :

• le formatage automatisé plutôt que les débats manuels sur le style
• ruff comme point d’ancrage moderne par défaut pour le linting et le formatage
• des conventions de nommage explicites
• la documentation comme composante de la qualité du code, pas comme un ajout secondaire
• les annotations de type pour les API publiques

Ce qu’il faut savoir avant l’installation

Il s’agit d’une skill de guidance, pas d’un transformateur de code livré avec des scripts intégrés. Le dépôt n’expose que SKILL.md, donc l’adoption dépend de la qualité de vos prompts et de la clarté du contexte projet que vous fournissez à l’agent. Si vous voulez une application en un clic, il faudra quand même intégrer vous-même les outils recommandés dans votre repo et dans votre CI.

Comment utiliser la skill python-code-style

Contexte d’installation de python-code-style

Installez la skill dans votre environnement de skills compatible :

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

Après l’installation, la source la plus importante à lire est :

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

Comme cette skill n’a ni rules/, ni resources/, ni scripts utilitaires, l’essentiel de sa valeur dépend de la façon dont vous l’appelez avec un contexte solide.

Quand appeler la skill python-code-style

Utilisez la skill python-code-style lorsque votre tâche porte avant tout sur le style et la maintenabilité, par exemple :

• « standardise ce module selon des conventions Python modernes »
• « relis cette PR pour les problèmes de nommage, de docstrings et de typage »
• « propose une config de linting pyproject.toml pour ce package »
• « réécris ces docstrings de manière cohérente »
• « prépare cette codebase à une revue avec une CI plus stricte »

Ne l’utilisez pas comme skill principale pour déboguer des erreurs d’exécution ou repenser l’architecture.

Quelles entrées fournir à la skill

La skill fonctionne nettement mieux si vous fournissez :

• la version cible de Python, par exemple 3.11 ou 3.12
• l’outillage actuel, s’il existe : ruff, black, flake8, mypy, pyright
• si vous voulez des commentaires de review, des propositions de configuration ou du code réécrit
• un extrait de code ou les fichiers concernés
• les contraintes de l’équipe, comme la longueur de ligne, un typage strict ou un style de docstring donné

Sans ces éléments, l’agent s’appuiera sur des recommandations modernes raisonnables, mais le résultat risque de ne pas correspondre aux standards de votre dépôt.

Transformer un objectif vague en prompt efficace

Prompt faible :

Clean up this Python file.

Prompt plus solide :

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.

Cette seconde version fonctionne mieux parce qu’elle définit le périmètre, les outils, le format de sortie et les contraintes de sécurité.

Meilleur modèle de prompt pour la code review avec python-code-style

Pour python-code-style for Code Review, demandez à l’agent de séparer la justesse fonctionnelle des questions de style :

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

Vous évitez ainsi les reviews bruyantes qui mélangent le style avec des conseils de refonte sans rapport.

Meilleur modèle de prompt pour configurer un dépôt

Si vous mettez en place des standards dans un nouveau repo, demandez la configuration et sa justification ensemble :

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

Vous obtenez ainsi une base directement exploitable à l’installation, au lieu de conseils abstraits.

Recommandations d’outillage pour lesquelles la skill est optimisée

La source met clairement l’accent sur des outils modernes :

• ruff pour le linting et le formatage
• mypy pour la vérification de types
• pyright comme autre option prise en charge pour le type checking

Conclusion pratique : si votre repo utilise encore plusieurs outils plus anciens et très spécialisés, la python-code-style skill est un bon point de départ pour planifier une simplification, notamment en regroupant les contrôles de style.

Workflow recommandé après l’installation

Un flux d’usage pragmatique :

1. lire SKILL.md une première fois pour comprendre ses choix par défaut
2. donner à l’agent votre version de Python et votre chaîne d’outils actuelle
3. commencer par un fichier représentatif ou une seule PR
4. demander d’abord les constats avant de demander des réécritures
5. convertir les standards validés en configuration pyproject.toml et en contrôles CI

Cette séquence limite les corrections excessives et aide les équipes à s’aligner sur les standards avant des modifications en masse.

Parcours de lecture du dépôt pour gagner du temps

Comme le repo n’expose qu’un seul document de skill, parcourez-le dans cet ordre :

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

Ce parcours vous permet de voir rapidement si la skill correspond à votre stack et si ses choix par défaut cadrent avec la philosophie de style de votre équipe.

Contraintes pratiques et compromis

La skill a des partis pris utiles, mais ils influencent directement son adéquation :

• elle privilégie l’automatisation plutôt que le jugement manuel sur le formatage
• elle penche vers des attentes modernes en matière de typage
• elle part du principe que la cohérence de style mérite d’être imposée par des outils
• elle est plus forte sur les standards et la review que sur les conventions propres à un framework

Si votre équipe évite volontairement les type hints stricts ou suit un style maison très personnalisé, attendez-vous à adapter les sorties plutôt qu’à les accepter telles quelles.

FAQ sur la skill python-code-style

La skill python-code-style vaut-elle le coup si je connais déjà PEP 8 ?

Oui, si votre problème est la cohérence à l’échelle d’une équipe. Connaître PEP 8 ne suffit pas à dire à un agent comment prioriser ruff, quoi imposer dans la configuration, ni comment rendre une revue de style reproductible sur toute une codebase.

python-code-style est-elle adaptée aux débutants ?

Oui, surtout pour des tâches petites et concrètes comme :

• améliorer le nommage dans un module
• ajouter des docstrings à des fonctions publiques
• proposer un premier pyproject.toml

Les débutants ont intérêt à demander une explication pour chaque recommandation afin que la sortie serve aussi d’apprentissage des standards, pas seulement d’application automatique.

En quoi est-ce différent d’un prompt classique ?

Un prompt classique produit souvent des conseils génériques de “nettoyage” du code. Le modèle d’usage python-code-style usage est plus pertinent lorsque vous voulez que l’agent s’appuie sur de vrais systèmes de style Python : workflows centrés sur le formatter, conventions de nommage, couverture de typage et qualité de la documentation.

Est-ce que cela aide aussi pour la configuration des outils ?

Oui. La skill amont oriente explicitement les utilisateurs vers ruff et mypy, et elle inclut des recommandations orientées configuration. Elle est donc utile non seulement pour relire du code, mais aussi pour décider quels standards votre repo doit faire respecter.

Est-ce que python-code-style for Code Review est un bon cas d’usage ?

Oui. C’est même l’un des cas d’usage les plus clairs. Elle aide lorsque vous voulez que la revue de style soit :

• moins subjective
• plus compatible avec les outils
• plus facile à transformer en contrôles automatisés

Elle est moins utile si votre besoin de review concerne surtout la logique métier ou les performances.

Quand ne faut-il pas utiliser la skill python-code-style ?

Évitez-la lorsque :

• votre tâche consiste à déboguer un comportement, pas à améliorer le style
• votre repo n’est pas en Python
• vous avez davantage besoin de bonnes pratiques spécifiques à un framework que de standards Python généraux
• vous cherchez un outil de migration entièrement automatisé plutôt qu’un support de review et de guidance

La skill inclut-elle des scripts ou templates supplémentaires ?

Non. D’après la structure du dépôt, il n’existe ni scripts utilitaires ni fichiers de référence complémentaires pour cette skill. Prévoyez de passer par les prompts pour exploiter la guidance, puis d’implémenter vous-même les configurations et les checks dans votre propre dépôt.

Comment améliorer la skill python-code-style

Donnez d’abord à l’agent les standards spécifiques à votre repo

La façon la plus rapide d’améliorer les sorties de python-code-style consiste à annoncer vos règles maison dès le départ :

• version de Python
• longueur de ligne
• style de docstring préféré
• niveau d’exigence sur le typage
• si seules des modifications préservant le comportement sont autorisées

Cela évite des recommandations génériques qui entrent en conflit avec votre CI réelle ou les conventions de votre équipe.

Fournissez un fichier représentatif avant de viser toute la codebase

Si vous démarrez sur un dépôt entier, la première sortie risque de rester trop générale. Mieux vaut fournir un fichier qui reflète réellement vos problèmes de style, puis demander à l’agent d’en déduire des règles généralisables. Vous obtiendrez ainsi des standards plus exploitables et moins de va-et-vient de nettoyage.

Demandez des constats priorisés, pas une réécriture massive

Un mode d’échec fréquent consiste à recevoir trop de modifications à faible valeur. Meilleur 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.

Cela facilite l’adoption, car les équipes peuvent corriger d’abord les sujets de politique et de standard avant les détails purement cosmétiques.

Séparez les corrections de style des changements de logique

Indiquez explicitement à l’agent :

• préserver le comportement
• éviter les refactors sauf s’ils sont nécessaires pour clarifier
• ne pas renommer les API exposées à l’extérieur sans le signaler

C’est important, car une passe de style peut facilement dériver vers des changements d’interface si le prompt est trop ouvert.

Améliorez les résultats sur les type hints en précisant les frontières d’API

Si vous voulez de meilleures recommandations de typage, précisez :

• quelles fonctions sont publiques et lesquelles sont internes
• les bibliothèques ou frameworks utilisés
• si vous souhaitez une vérification stricte
• les contraintes de compatibilité avec des versions plus anciennes de Python

La skill encourage les type hints sur les API publiques, mais la qualité des suggestions s’améliore fortement lorsque l’agent sait jusqu’où la rigueur doit aller.

Améliorez les docstrings en précisant audience et style

Les réécritures de docstrings sont bien meilleures si vous indiquez :

• style Google, NumPy ou minimal
• si la documentation vise des développeurs internes ou des utilisateurs externes
• si des exemples doivent être inclus
• si les helpers privés ont réellement besoin de docstrings

Sans cela, l’agent peut produire une documentation techniquement plus propre, mais mal alignée avec les usages documentaires de votre équipe.

Surveillez les modes d’échec courants

Parmi les schémas de sortie faibles les plus fréquents :

• imposer des outils de style que vous n’utilisez pas
• abuser des type hints dans du code privé à faible enjeu
• renommer sans tenir compte de la compatibilité d’API
• ajouter des docstrings verbeuses à des helpers internes évidents
• suggérer des étapes de migration sans tenir compte de la CI existante

Dans la plupart des cas, ces problèmes se corrigent en améliorant le prompt.

Itérez après le premier passage

Un workflow python-code-style guide de qualité est itératif :

1. demander les constats
2. valider ou rejeter le standard proposé
3. demander une configuration ou un patch révisé
4. vérifier le tout face à votre CI et aux attentes des reviewers
5. puis étendre à davantage de fichiers

Cette approche vaut mieux qu’une réécriture en un seul passage, surtout sur des codebases anciennes.

Transformez les conseils validés en standards applicables

La skill prend beaucoup plus de valeur lorsque ses recommandations deviennent de l’automatisation :

• configuration pyproject.toml
• jobs de lint et de typage dans la CI
• checklists de review de PR
• documentation d’équipe sur le nommage et les docstrings

Si vous vous arrêtez à un nettoyage ponctuel, la dérive de style finit généralement par revenir.

Utiliser la skill python-code-style comme couche de politique

Le meilleur usage à long terme de la python-code-style skill n’est pas seulement de corriger un fichier. C’est de l’utiliser pour définir une politique reproductible sur la manière dont votre équipe écrit et relit du code Python. C’est là qu’elle apporte plus de valeur qu’un prompt générique.