python-code-style

python-code-style skill の概要

python-code-style skill でできること

python-code-style skill は、Python のフォーマット、lint、命名、型ヒント、docstring 標準について、エージェントに具体的な実践手順を与えるスキルです。単に「この Python をきれいにして」では足りず、新規コード作成、プルリクエストレビュー、プロジェクト標準の策定に使える、実行可能でツール前提のガイダンスがほしい場面で特に役立ちます。

チーム開発とレビューに向くケース

この skill は、ファイルや担当者が変わっても一貫した Python コードを保ちたい開発者、テックリード、レビュアーに向いています。特に相性がよいのは次のようなケースです。

• ツール選定から始める新規 Python プロジェクト
• スタイル判断をレビューごとにぶらさず再現可能にしたいコードレビュー運用
• ruff、mypy、pyright をチーム標準として整備したいチーム
• 公開 API のドキュメント品質や型カバレッジを改善したいライブラリ作者

実際に解決したい仕事

多くのユーザーが求めているのは、PEP 8 の一般論ではありません。欲しいのは、エージェントに次のことをさせるための具体性です。

• モダンな Python の標準的な書き方を素早く適用する
• pyproject.toml に置ける設定を提案する
• ロジックを過剰にいじらず、命名や構造を整理する
• 実運用・保守で役立つ形に docstring や型ヒントを改善する

主な差別化ポイント

ただのプロンプトに比べると、python-code-style は「どう判断するか」に重心があります。特に次を重視しています。

• 手作業のスタイル議論より自動整形を優先すること
• モダンな lint / format の基準として ruff を据えること
• 命名規則を明示すること
• ドキュメントを別枠ではなくコード品質の一部として扱うこと
• 公開 API には型注釈を付けること

インストール前に知っておきたいこと

これはスクリプト同梱のコード変換ツールではなく、ガイダンス中心の skill です。リポジトリで公開されているのは SKILL.md のみなので、導入効果はエージェントへの指示の出し方と、プロジェクト文脈をどれだけ明確に渡せるかに左右されます。ワンクリックで強制適用したい場合でも、推奨ツールの導入や CI への組み込みは自分のリポジトリ側で行う必要があります。

python-code-style skill の使い方

python-code-style のインストール前提

対応する skills 環境に、次のように skill をインストールします。

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

インストール後、まず確認すべき主要ソースは次のファイルです。

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

この skill には追加の rules/、resources/、補助スクリプトがないため、価値の大半は「十分な文脈を添えてどう呼び出すか」にあります。

python-code-style skill を呼ぶべきタイミング

python-code-style skill は、タスクの中心がスタイルと保守性にあるときに使うのが適しています。たとえば次のような依頼です。

• 「このモジュールをモダンな Python 規約に合わせて標準化して」
• 「この PR を命名、docstring、型付けの観点でレビューして」
• 「このパッケージ向けに pyproject.toml の lint 設定案を出して」
• 「これらの docstring を一貫した形に書き直して」
• 「このコードベースを、より厳しい CI を通せるレビュー前提の状態にして」

一方で、実行時エラーのデバッグやアーキテクチャ再設計を主目的にするなら、メインの skill として使うべきではありません。

この skill に必要な入力

この skill は、次の情報があると最もよく機能します。

• 対象の Python バージョン。たとえば 3.11 や 3.12
• 現在使っているツール。あるなら ruff、black、flake8、mypy、pyright
• 欲しい出力がレビューコメントなのか、設定提案なのか、コード書き換えなのか
• コードサンプル、または対象ファイル
• 行長、厳格な型付け、docstring スタイルなどのチーム制約

これらがない場合、エージェントは妥当なモダン標準を前提に進めますが、結果がそのまま自分のリポジトリ標準に合うとは限りません。

ふわっとした目的を強いプロンプトに変える

弱いプロンプト:

Clean up this Python file.

より強いプロンプト:

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.

この強い版が有効なのは、対象範囲、使用ツール、出力形式、安全条件が明確だからです。

コードレビュー向けの python-code-style 最適プロンプト

python-code-style for Code Review として使うなら、正しさとスタイルを分けて見るよう依頼すると効果的です。

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

こうしておくと、スタイルの話に無関係な再設計提案まで混ざる、ノイズの多いレビューを避けやすくなります。

リポジトリ初期設定での最適な聞き方

新しいリポジトリで標準を導入するなら、設定案とその理由をセットで求めるのがおすすめです。

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

こう依頼すると、抽象論ではなく、そのまま導入に使えるベースラインを得やすくなります。

この skill が最適化されているツール前提

ソース上でも、モダンなツール群が明確に中心に置かれています。

• lint と format の中核としての ruff
• 型チェック用の mypy
• もうひとつの型チェック選択肢としての pyright

実務上の見どころは、古い単機能ツールを複数併用しているリポジトリでも、python-code-style skill を使えばスタイルチェックの整理・統合方針を立てやすいことです。

インストール後のおすすめ運用フロー

実用的な進め方は次のとおりです。

1. まず SKILL.md を一度読み、既定の考え方をつかむ
2. Python バージョンと現在のツール構成をエージェントに伝える
3. 代表的な 1 ファイル、または 1 本の PR から始める
4. いきなり書き換えではなく、先に指摘事項を出してもらう
5. 合意した標準を pyproject.toml と CI チェックに落とし込む

この順序なら、過剰修正を防ぎやすく、チームが基準に合意してから一括編集に進めます。

時短になるリポジトリの読み方

このリポジトリでは 1 つの skill ドキュメントだけが公開されているため、次の順でざっと読むのが効率的です。

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

この順なら、自分のスタックに合う skill か、既定の考え方がチームのスタイル哲学と噛み合うかを短時間で判断できます。

実務上の制約とトレードオフ

この skill は実用的な意味でしっかり意見を持っていますが、そのぶん向き不向きも出ます。

• 手動整形の判断より自動化を優先する
• 型付けは比較的モダンで前向きな前提に寄る
• スタイルの一貫性はツールで強制する価値があるとみなす
• フレームワーク固有の流儀より、標準やレビュー観点に強い

そのため、チームとして厳格な型ヒントを避けていたり、独自色の強い社内スタイルを使っていたりする場合は、出力をそのまま受け入れるというより、自分たち向けに調整する前提で考えるのが現実的です。

python-code-style skill FAQ

PEP 8 を知っていても python-code-style skill を使う価値はある？

あります。特に問題が「チーム規模での一貫性」にあるなら有効です。PEP 8 の知識だけでは、ruff をどう優先するか、何を設定で強制するか、コードベース全体でスタイルレビューをどう再現可能にするかまでは決まりません。

python-code-style は初心者にも向いている？

はい。特に、次のような小さく具体的な作業なら使いやすいです。

• 1 モジュールの命名を改善する
• 公開関数に docstring を追加する
• 初期版の pyproject.toml を提案してもらう

初心者は、各提案に説明も添えるよう依頼すると、単に修正を当てるだけでなく、標準の考え方を学びやすくなります。

普通のプロンプトと何が違う？

普通のプロンプトだと、一般的な「もっときれいにしましょう」という助言で終わりがちです。python-code-style usage の型で使うと、formatter 優先の運用、命名規則、型カバレッジ、ドキュメント品質といった Python のスタイル体系に、エージェントの判断をしっかり寄せやすくなります。

ツール設定の相談にも使える？

使えます。元の skill でも、ruff と mypy を明示的に重視しており、設定寄りのガイダンスも含まれています。つまり、コードレビューだけでなく、リポジトリで何を標準として強制するかを決める用途にも向いています。

python-code-style for Code Review は相性がいい？

はい。最もわかりやすい利用場面のひとつです。スタイルレビューを次のようにしたいときに向いています。

• 主観を減らしたい
• ツールと整合する形にしたい
• 自動チェックへ落とし込みやすくしたい

逆に、レビューの主目的がビジネスロジックや性能評価なら、効果は薄くなります。

python-code-style skill を使わないほうがいいのはいつ？

次のような場合は見送るのが適切です。

• スタイル改善ではなく、挙動のデバッグが主目的
• 対象リポジトリが Python ではない
• 一般的な Python 標準より、フレームワーク固有のベストプラクティスが重要
• レビューやガイダンスではなく、完全自動の移行ツールが必要

この skill に追加スクリプトやテンプレートは含まれている？

含まれていません。リポジトリ構成を見る限り、この skill には補助スクリプトや参照ファイルはありません。実際には、プロンプト経由でガイダンスを使い、その後の設定やチェックは自分のリポジトリに実装する前提になります。

python-code-style skill を改善する方法

先にリポジトリ固有の標準を伝える

python-code-style の出力品質を最も手早く上げる方法は、最初に自分たちのルールを明示することです。

• Python バージョン
• 行長
• 好みの docstring スタイル
• 型付けの厳しさ
• 挙動を変えない編集だけを許すかどうか

これを伝えておくと、実際の CI やチーム規約と食い違う、汎用的すぎる提案を避けやすくなります。

コードベース全体の前に、代表ファイルを 1 つ渡す

最初からリポジトリ全体を投げると、初回の出力は広く浅くなりがちです。代わりに、実際のスタイル問題がよく出ている 1 ファイルを渡し、そのサンプルからルールを一般化するよう依頼してください。そのほうが、使える標準が出やすく、後で不要な手戻りも減ります。

大規模な書き換えではなく、優先順位付きの指摘を求める

ありがちな失敗は、価値の低い修正まで大量に返ってくることです。よりよい聞き方は次のとおりです。

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.

こうすると、見た目の細部より先に、チーム方針として効く問題から着手しやすくなります。

スタイル修正とロジック変更を分ける

次の点は明示しておくべきです。

• 挙動は変えない
• 明確化に必要な場合を除き、リファクタリングは避ける
• 外部公開 API の名前変更は、必要なら必ず明示する

プロンプトが開きすぎていると、スタイル修正のはずがインターフェース変更まで広がってしまうことがあるため、この指定は重要です。

API 境界を伝えて型ヒントの質を上げる

より実用的な型付け提案がほしいなら、次を示してください。

• public と internal の関数の区別
• 使用中のライブラリやフレームワーク
• strict なチェックを求めるかどうか
• 古い Python バージョンとの互換制約

この skill は公開 API の型ヒントを推奨しますが、どこまで厳密にするかの境界がわかると、提案の質は大きく上がります。

対象読者とスタイルを指定して docstring 出力を良くする

docstring の書き換えは、次を指定するとかなり精度が上がります。

• Google、NumPy、または最小限スタイル
• 読み手が社内開発者か外部ユーザーか
• 例を含めるべきか
• private なヘルパーにも docstring が必要か

これがないと、技術的には整っていても、チームの文書文化には合わない docstring を生成することがあります。

よくある失敗パターンに注意する

出力が弱くなりやすい典型例は次のとおりです。

• 実際には使っていないスタイルツールを前提に強制する
• 価値の低い private コードに型ヒントを過剰投入する
• API 互換性を考えずに名前を書き換える
• 明白な internal helper に冗長な docstring を追加する
• 既存 CI を考慮せずに移行手順を提案する

これらの多くは、プロンプトを改善すれば防げます。

初回の後に反復する

質の高い python-code-style guide の運用は、1 回で終わらせず反復する形が向いています。

1. まず指摘事項を出してもらう
2. その標準を採用するか却下するか決める
3. 修正版の設定やパッチを依頼する
4. CI とレビュアー期待に照らして検証する
5. その後で対象ファイルを広げる

特に古いコードベースでは、一発書き換えを受け入れるより、この進め方のほうが安全です。

受け入れた助言を強制可能な標準に変える

この skill の価値は、提案を自動化まで落とし込んだときに大きく高まります。

• pyproject.toml の設定
• CI の lint / type ジョブ
• PR レビュー用チェックリスト
• 命名や docstring のチーム文書

1 回だけのクリーンアップで終えると、スタイルの揺れはたいてい再発します。

python-code-style skill をポリシー層として使う

python-code-style skill の長期的に最もよい使い方は、単に 1 ファイルを直すことではありません。チームが Python をどう書き、どうレビューするかという再現可能なポリシーを定義するために使うことです。そこにこそ、汎用プロンプト以上の価値があります。