python-project-structure

python-project-structure スキルの概要

python-project-structure スキルは、成長しても把握しやすい Python コードベースを設計するためのスキルです。新しいパッケージを立ち上げるとき、散らかったリポジトリを整理し直したいとき、あるいはモジュール・パッケージ・テスト・公開 import の構成を、手遅れになる前に決めておきたい開発者に特に向いています。

python-project-structure スキルが実際にしてくれること

このスキルが扱うのは、長期的な保守性に効くプロジェクト構成の判断です。たとえばモジュール境界、パッケージの深さ、ディレクトリ構成、__all__ を使った明示的な public API などです。scaffolding を自動生成するツールでも、フレームワーク専用の starter でもありません。価値があるのは、早い段階で構造上の判断をより良くできる点にあります。

どんな読者・チームに向いているか

次のような場合は python-project-structure を使う価値があります。

• 再利用可能なライブラリや社内向けパッケージを作っている
• 成長してきたアプリを、より明確なモジュールに分割したい
• フラットなパッケージ構成にするか、ネストした構成にするか迷っている
• パッケージの入口でコードをどう公開するかを標準化したい
• import や責務の所在を、もっと予測しやすくしたい

特に、重いアーキテクチャフレームワークまでは導入したくないが、構造設計の指針は欲しいチームに向いています。

実際に解決したいジョブ

多くのユーザーが欲しいのは理論ではなく、次のような実務的な答えです。

• ビジネスロジックはどこに置くべきか？
• どのタイミングで subpackage を切るべきか？
• テストはソースツリーに対応させるべきか？
• __init__.py には何を入れるべきか？
• 内部実装を漏らさずに、きれいな public API を公開するにはどうするか？

python-project-structure skill は、こうした判断材料をプロンプトに直接入れたときに最も役立ちます。

汎用プロンプトとの違い

このリポジトリのガイダンスは、実務上ちょうどよい具合に意見があるのが強みです。

• 何でも詰め込んだファイルより、凝集したモジュールを優先する
• 本当に独立した下位ドメインがない限り、階層は浅く保つ
• public interface は明示する
• 一貫性は後付けではなく設計手段として使う

そのため、漠然と「Python プロジェクトを整理して」と頼むよりも強力です。特に python-project-structure for Project Setup では、初期の細かなレイアウト判断があとで効いてきます。

深くはカバーしないこと

このスキルは意図的にスコープを絞っています。主に解決するものではありません。

• dependency management
• deployment layout
• framework-specific conventions
• build backends and packaging edge cases
• monorepo tooling strategy

主な課題が Django、FastAPI、Poetry、Hatch、あるいは CI 設定にあるなら、このスキルは構造設計に使い、それ以外はより特化したセットアップ用スキルやプロンプトと組み合わせるのが適切です。

python-project-structure スキルの使い方

python-project-structure の導入コンテキスト

上流の SKILL.md には install コマンドが書かれていないため、ディレクトリ利用者は通常、親リポジトリから次のようなコマンドで追加します。

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

別の skill loader を使っている環境でも、重要なのは wshobson/agents 内の skill path、つまり plugins/python-development/skills/python-project-structure です。

最初に読むべきファイル

最初に確認するのは次です。

• SKILL.md

このスキルのフォルダには追加の README.md、metadata.json、resources/、補助スクリプトはありません。つまり、実用的なガイダンスの大半はこの 1 ファイルに集約されています。導入しやすい反面、思い込みで使い始める前に、最初から最後まで読んでおくべきです。

スキルに渡すべき入力

python-project-structure install 自体は簡単ですが、良い構成提案を得るうえで難しいのは、十分な前提情報を渡すことです。少なくとも次は入れてください。

• project type: library, CLI, service, automation tool, data package
• current or planned top-level features
• expected growth areas
• desired public API surface
• testing approach
• whether this is greenfield or a refactor
• any framework or packaging constraints

ここが不足すると、出力はどうしても無難で汎用的なレイアウトに寄っていきます。

ざっくりした要望を、使えるプロンプトに変える

弱いプロンプト:

• “Organize my Python project.”

より良いプロンプト:

• “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.”

これが有効な理由は次の通りです。

• 対象ドメインが明示されている
• ありそうな下位ドメインが見える
• API のゴールが示されている
• パッケージ階層の深さに制約がある
• スキルが最適化すべき条件が分かる

ツリー図だけでなく、判断理由を聞く

最良の python-project-structure usage は、単に「フォルダ構成を描いて」ではありません。次の判断理由まで説明させてください。

• なぜそのモジュールが必要なのか
• 何が一緒に変更されるのか
• どの import が public なのか
• 何を internal に残すのか
• いつ 1 ファイルを package に分割すべきか

ここまで求めると、見た目の整理で終わらず、保守しやすい構造設計に踏み込めます。

Project Setup 向けのおすすめワークフロー

実務的には次の流れが使いやすいです。

1. プロジェクトの主要機能とユーザーを説明する。
2. まずはたたき台のディレクトリ構成を出してもらう。
3. モジュール境界を凝集性ベースで特定してもらう。
4. __all__ を使った package-level の public API 案を出してもらう。
5. テストをどこに置くか、ソースとどう対応づけるかを見直す。
6. 将来追加しそうな機能を 1〜2 個ぶつけて構成を耐久テストする。
7. そのあとで初めてファイルや import を実装する。

この順番は、テンプレートを先にコピーして始めるより、python-project-structure for Project Setup に合っています。

新規リポジトリだけでなく、リファクタリングにも使える

python-project-structure guide は既存コードベースにも使えます。渡すべきなのは次のような情報です。

• current tree
• pain points like circular imports or giant modules
• examples of confusing imports
• modules that change too often together

そのうえで、目標構成と段階的な移行計画を求めてください。単に「best practices を教えて」と聞くより、はるかに実行しやすい回答になります。

リポジトリ内で注目すべき考え方

ソースでは、プロンプト設計に反映したい原則がいくつか強調されています。

• one concept per file
• explicit public interfaces
• flat hierarchies by default
• consistent naming and organization

もしあなたの要件がこれらと衝突するなら、その理由も書くべきです。たとえばドメイン分離のために深い階層が必要なら、最初からドメイン境界を明示してください。

ライブラリパッケージ向けの python-project-structure プロンプト例

“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.”

アプリ・サービス向けのプロンプト例

“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.”

出力品質を上げる実践的なコツ

より良い結果を得るには、次の情報が効きます。

• 既存のファイルツリーがあるなら、ざっくりでも添える
• ユーザーに書かせたい import を明示する
• backward compatibility が重要かどうかを書く
• src/ layout を好むかどうか伝える
• 過剰なネストや “misc” モジュールを警告してほしいと頼む

こうした情報で、スキル単体では推測できない制約が見えるため、提案の質が大きく上がります。

python-project-structure スキル FAQ

python-project-structure は初心者にも向いていますか？

はい。ただし、Python の基本的なファイル構成や import をすでに理解している人向けです。内容は読みやすく実践的ですが、パッケージの深さや public API の公開範囲といったトレードオフを自分で判断できる前提があります。初心者なら、抽象例よりも小さな実プロジェクトに当てはめて使うほうが効果的です。

どんなときに python-project-structure を入れる価値がありますか？

構造に関する判断が繰り返し発生する、あるいは後からやり直すコストが高いときです。使い捨てスクリプトを超えるものを作るなら、python-project-structure は曖昧なモジュール名、不安定な import、肥大化したファイルを避ける助けになります。

AI にフォルダツリーを聞くのと何が違いますか？

汎用プロンプトでも、もっともらしいツリーは出せます。ただし理由づけが弱いことが多いです。python-project-structure skill では、凝集性・明示的な interface・浅い階層という観点が加わるため、パッケージ境界がより妥当になり、見栄えだけのフォルダも減りやすくなります。

フルのプロジェクト scaffold を生成してくれますか？

いいえ。これはコードジェネレーターではなく、設計ガイダンスです。期待すべきなのは、推奨構成・パターン・具体例であって、そのまま使える framework-ready な starter repo ではありません。

python-project-structure はライブラリ専用ですか？

いいえ。public API 設計が中心になるぶん、ライブラリや再利用パッケージで特に力を発揮しますが、内部境界を整理したいサービスやアプリケーションにも有効です。

どんな場合は python-project-structure を使わないほうがいいですか？

主なニーズが次のどれかなら、別の手段のほうが合う可能性があります。

• すでに別で決まっている framework conventions
• 成長前提のない単発スクリプト
• コード構成ではなく deployment や packaging automation
• repo bootstrap commands and templates

こうしたケースでは、このスキルは設計寄りすぎて、運用面の助けとしては不足することがあります。

テスト配置の判断も扱っていますか？

はい、戦略レベルでは扱います。テストをどこに置くか、ツリーをどう切るかは考える助けになります。ただし fixtures、tooling、CI まで含む深いテスト設計の代わりにはなりません。

python-project-structure スキルを改善するには

python-project-structure には具体的なドメイン境界を渡す

最も大きく品質が上がるのは、プロジェクト内の実際の下位ドメインを具体的に書くことです。たとえば “backend logic” よりも “Payments, invoices, reconciliation” のほうが、はるかに適切なモジュール境界を提案しやすくなります。スキルが切り分けられるのは、あなたが言語化した概念までです。

想定する import と public API の目標を示す

利用者に from mypkg import Client のような import を書かせたいなら、そこを明示してください。public API への期待が分かると、スキルは __init__.py での export、パッケージ境界、internal のままにすべきモジュールを判断しやすくなります。

リファクタリング用プロンプトには現状の痛みを書く

既存リポジトリなら、たとえば次のような問題を添えてください。

• circular imports
• giant utils.py
• duplicate validation logic
• unstable internal imports across modules
• unclear ownership of models versus services

これにより、python-project-structure skill は理想的なきれいさではなく、現実のボトルネックを優先して最適化できます。

ひとつの正解ではなく、トレードオフを求める

改善プロンプトとして強いのは、たとえば次のような依頼です。

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

特に project setup の初期段階では、単一の「ベスト」構成を求めるより、この聞き方のほうが有効なことが多いです。

最初の提案を将来変更に照らして検証する

最初の出力を受けたら、さらに次を聞いてください。

• 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?

この 2 回目の圧力テストまでやると、python-project-structure usage は単なる整理案ではなく、実際に使える設計支援になります。

よくある失敗パターンに注意する

質の低い出力には、次の傾向があります。

• 実際の責務がないのに作られたフォルダ
• 見た目のグルーピングのためだけの深いネスト
• 内部実装を漏らす public API
• common.py や helpers.py のような何でも屋ファイル
• 概念が固まる前に早すぎる分割をすること

こうした兆候があれば、構成を簡素化し、各 package 境界の理由を説明するようモデルに求めてください。

ミニ仕様を添えてプロンプトを改善する

コンパクトな入力フォーマットでも十分効果があります。

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

この形なら、長い設計書にしなくても、スキルが判断するための前提を渡せます。

構造 → ファイル → export の順で段階的に詰める

最初から全部を一度に頼まないでください。より良い順序は次です。

1. directory layout
2. file responsibilities
3. package exports
4. import examples
5. migration steps

このように段階を分けると、曖昧な提案が減り、python-project-structure guide の出力も導入しやすくなります。

リポジトリの現実に照らして出力を改善する

提案をそのまま採用する前に、次と照らし合わせてください。

• actual team ownership
• current import paths
• release compatibility needs
• packaging expectations in pyproject.toml

このスキルは意思決定の補助として最も強力です。長く維持できる構成にするには、あなたのリポジトリが持つ運用上の現実も合わせて判断する必要があります。