python-error-handling

python-error-handlingスキルの概要

python-error-handlingスキルでできること

python-error-handlingスキルは、バリデーション、例外、障害復旧を軸に、より安全なPythonコードを設計する方法をエージェントに教えるスキルです。単に「try/exceptで包む」以上のことをしたい場面で特に役立ちます。狙いは、API、データパイプライン、バッチ処理、ドメインロジックにおいて、コードを早く失敗させ、分かりやすく失敗させ、なおかつデバッグしやすい状態を保つことです。

python-error-handlingを入れるべき人

相性が良いのは、不正な入力、外部依存、部分的な失敗が重要になるPythonコードを日常的に生成・リファクタリングする開発者やエージェント運用です。リクエストハンドラ、サービス層、ETLジョブ、CLIツール、型付きドメインモデルを作るなら、汎用的なデバッグプロンプトよりもこのスキルの方が適しています。

通常のコーディングプロンプトと何が違うのか

通常のプロンプトは、問題が起きた後に場当たり的なエラーハンドリングを足しがちです。一方、python-error-handlingスキルは、価値の高いパターンに明確な軸足があります。具体的には、fail-fastなバリデーション、意味のある例外型、例外コンテキストの保持、成功分を失わずにバッチ失敗を扱う設計です。つまり、単なる文法修正ではなく、堅牢性を高める作業に向いています。

多くのユーザーが最初に気にすること

インストール前に、多くのユーザーが知りたいのは、このスキルで次の点が改善されるかどうかです。

• デバッグ時の見通しが良くなるか
• 曖昧なExceptionの多用を減らせるか
• バリデーションの構造化に役立つか
• バッチ処理で全件巻き添え失敗を避けられるか
• 実際の障害下でも保守しやすいコードになるか

ソース内容を見る限り、これらはまさにこのスキルが正面から扱っている中核テーマです。

このスキルがカバーしないこと

リポジトリ上の実体は、補助スクリプトやルールパックを持たない、単一ファイル中心のスキルです。そのため、python-error-handlingは自動化主体ではなく、ガイダンス主体のスキルだと考えるのが適切です。期待すべきなのは設計パターンやコード生成の方向づけであり、実行可能なフレームワーク、linter、パッケージ化ライブラリではありません。

python-error-handlingスキルの使い方

python-error-handlingのインストール前提

このスキルはwshobson/agentsリポジトリからインストールします。

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

スキル本体はplugins/python-development/skills/python-error-handlingにあるため、失敗を意図的に設計したいコードパスを新規作成・改修するときに呼び出す、Pythonの堅牢性向けピンポイントスキルとして扱うのが向いています。

最初に読むべきファイル

まず確認するのは次のファイルです。

• SKILL.md

このスキルには追加のresources/、rules/、補助スクリプトがありません。つまり価値の大半は、SKILL.mdに書かれたパターンを理解し、自分のコードベースの具体的な文脈に当てはめることにあります。

python-error-handlingを呼ぶべきタイミング

python-error-handlingは、次のような場面で使うと効果的です。

• 関数入力やAPIパラメータにバリデーションを追加するとき
• 外部データをより厳密な内部型に変換するとき
• カスタム例外クラスを設計するとき
• オペレーターや呼び出し側に向けたエラーメッセージを改善するとき
• import処理やバッチ処理でレコード単位の失敗を扱うとき
• 広すぎるexcept Exceptionブロックを、より明確な制御フローに直すとき

逆に、タスクが純粋な性能チューニングや業務ロジック生成であれば、このスキルは主役ではない可能性が高いです。

スキルに渡すべき入力情報

このスキルは、次の情報を渡すと出力品質が大きく上がります。

• 変更対象の関数またはクラス
• 想定する入力型と不正ケース
• 呼び出し元がAPI、CLI、worker、libraryのどれか
• 失敗時に処理全体を止めるべきか、それとも収集すべきか
• 既存の例外クラスやフレームワーク慣習

こうした文脈がないと、技術的には正しくても、システムのエラー意味論に合っていない出力になりがちです。

曖昧な目的を強いプロンプトに変える

弱いプロンプト:

Add error handling to this Python function.

より強いプロンプト:

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.

この強い版では、このスキルが重視する4つの判断軸が最初から明示されています。どこで検証するか、何をraiseするか、どうやって文脈を保つか、部分失敗を許容するかどうかです。

バリデーション中心のコード向けプロンプトパターン

入力検証タスクでは、契約を明示的に渡すのが有効です。

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.

単に「より安全なコードにして」と頼むより、この形の方が良い結果になりやすい傾向があります。python-error-handlingは、fail-fastなバリデーションと、行動につながる明確なメッセージを重視しているからです。

デバッグ・障害対応でのpython-error-handling活用

python-error-handling for Debuggingとして使うなら、エラーを消すのではなく、追跡可能性を残すよう依頼するのが重要です。

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.

問題の本質が「障害の可観測性の低さ」にあるなら、これは汎用的なデバッグ依頼より適した使い方です。

実務でのおすすめワークフロー

実践的なpython-error-handling usageの流れは次の通りです。

1. 境界を特定する: API入力、ファイル解析、外部レスポンス、バッチレコードのどこか。
2. 何が不正入力で、何が運用上の失敗かを定義する。
3. 早期バリデーションと具体的な例外型の追加をスキルに依頼する。
4. 単一の失敗で中断すべきか、記録して継続すべきかを決める。
5. 開発者向け・エンドユーザー向けの両方の観点でメッセージを見直す。
6. 正常系、バリデーション失敗、下流例外の3パターンをテストする。

この順序は、スキルの中で実際に優先度が高い論点をそのまま反映しています。

良い出力の見分け方

python-error-handlingの良い出力には、たいてい次の特徴があります。

• コストの高い処理の前でバリデーションしている
• 例外名とメッセージが明確
• 有用な文脈を黙って握りつぶしていない
• 再送出時に例外チェーンを使っている
• ループやバッチ処理で、要素ごとの失敗を分けて扱っている

生成されたコードが、ログ付きの大きなtry/exceptを1つ足しただけなら、このスキルは十分に活かされていません。

導入時によくあるつまずき

最大の障害はインストールそのものではなく、要件の指定不足です。特にユーザーは、想定する失敗ポリシーを省略しがちです。スキル側は、あなたのシステムが次のどれを採るべきかを自動では判断できません。

• 最初のエラーで停止する
• 複数のバリデーション問題をまとめて返す
• 正常な要素だけ処理を継続する
• 内部詳細をエンドユーザーに見せない
• ドメイン固有の例外クラスを公開する

これらは最初に明示してください。そうしないと、結果は汎用的なものに寄りがちです。

python-error-handlingスキル FAQ

python-error-handlingは初心者にも向いていますか？

はい。基本的なPython関数は書けていて、バリデーションや例外処理をより良い習慣で整えたい人には向いています。考え方自体は難しくありません。早めに検証する、適切なエラーをraiseする、文脈を保つ、バッチ失敗時の振る舞いを決める、というシンプルな原則が中心です。

どんなときに通常のプロンプトよりpython-error-handlingが有利ですか？

信頼性が、単なる速いコード生成より重要なときです。汎用プロンプトでもバグ修正はできますが、python-error-handling skillは、半年後に見ても理解しやすい失敗設計を作る用途でより強みがあります。

python-error-handlingは特定のフレームワークが必要ですか？

いいえ。ガイダンスはフレームワーク非依存です。素のPython、Webハンドラ、worker、データパイプライン、ライブラリに適用できます。ただし、FastAPI、Django、Click、その他どのスタックを使っているかは伝えた方がよいです。そうすることで、メッセージ設計や例外境界が実環境に合いやすくなります。

これはパッケージですか、それともガイダンスだけですか？

これはPythonパッケージではなく、スキル文書です。スキルフォルダ内に同梱スクリプトや参照ファイルはありません。ランタイム依存をimportする目的ではなく、エージェントの振る舞いとコード生成の質を上げる目的で導入するものです。

python-error-handlingを使わない方がいいのはどんなときですか？

失敗設計と無関係な作業では、無理に使う必要はありません。たとえば純粋なアルゴリズム実装、UI作業、堅牢なエラー意味論を付ける価値が薄いワンオフスクリプトなどです。また、組織内フレームワークですでに厳格な例外規約が強制されている場合も、追加の価値は小さくなります。

python-error-handlingはバッチ処理にも役立ちますか？

はい。もっとも分かりやすい強みのひとつが、部分失敗への対応です。成功と失敗を分けて保持し、1件の不正データで全体実行が崩れないようにできます。これはimport処理、同期ジョブ、レコード単位の処理と特に相性が良いです。

python-error-handlingスキルを改善するには

python-error-handlingに具体的な失敗境界を渡す

出力を最も手早く改善する方法は、どこまでがバリデーションで、どこからが運用上のエラーハンドリングかを定義することです。どのエラーが呼び出し側の誤りで、どれがドメインルール違反で、どれがHTTP、ファイル、データベースのような依存先由来なのかをエージェントに伝えてください。

不正入力の具体例を渡す

質の高いバリデーションコードが欲しいなら、実際の不正ケースを含めてください。

• 空文字列
• 範囲外の数値
• 欠落したキー
• 不正な日付形式
• 重複した識別子

こうした例があると、python-error-handlingの出力は曖昧なガードではなく、明示的なチェックとより良いメッセージに寄りやすくなります。

集約するのか即失敗するのかを指定する

よくある失敗は、「すべて報告する」と「その場で止める」の曖昧さです。このスキルはどちらのスタイルにも対応できますが、プロンプト側で選ばなければなりません。集約はフォーム、payload検証、大量importで有利なことが多く、即時失敗は内部ヘルパー関数で向いていることが多いです。

例外階層の判断も依頼する

コードベースがそれなりに大きいなら、例外階層の提案、または既存階層への整合をエージェントに求めると効果的です。そうすることで、ValueError、RuntimeError、汎用catchが平坦に混在する状態を避けやすくなります。例:

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.

2つの読者に向けてメッセージを改善する

より良い出力は、次の2種類をきちんと分けています。

• 開発者向けの診断詳細
• ユーザー向けの行動可能な案内

必要に応じて、ログやトレースには内部文脈を残しつつ、呼び出し側にはより整理されたメッセージを返すよう依頼してください。これはAPIやCLIで特に重要です。

リファクタリング時は文脈保持を明示する

既存のtry/exceptロジックを置き換える場合は、例外チェーンを明示的に要求してください。そうしないと、エージェントが簡略化の過程で元のトレースバックを失うことがあります。デバッグ重視のワークフローでは、原因チェーンの保持はとても価値の高い改善点です。

初稿のあとに改善を回す

最初の結果のあと、「もっと良くして」とだけ言うのではなく、焦点を絞った追加入力を出すのが有効です。2回目以降の良いプロンプト例は次の通りです。

• 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?

こうしたやり取りをすると、python-error-handling guideは一発生成よりずっと実用的になります。

生成コードの過剰ハンドリングを見直す

見落とされがちな失敗パターンとして、try/exceptを増やしすぎることがあります。良いpython-error-handling usageは、何でも捕まえることではありません。適切な境界でだけ捕まえ、想定外の失敗は必要に応じて表に出すことです。出力がバグを隠してしまうなら、むしろ単純化した方がよいです。