python-anti-patterns

Visão geral da skill python-anti-patterns

O que a skill python-anti-patterns faz

A skill python-anti-patterns é uma checklist de revisão para encontrar erros em Python que geram fragilidade, complexidade oculta e comportamentos difíceis de depurar. Ela é mais útil quando você já tem código, um pull request ou uma direção de design e quer um feedback objetivo de “o que devemos parar de fazer?” em vez de conselhos amplos de estilo.

Quem deve instalar

Esta skill é indicada para:

• reviewers fazendo checagem de PRs em Python
• engenheiros refatorando serviços mais antigos
• times criando padrões leves de code review
• pessoas em aprendizado que querem exemplos concretos de maus padrões e alternativas mais seguras

Ela é especialmente prática para python-anti-patterns for Code Review, quando detectar rapidamente problemas recorrentes importa mais do que discutir teoria profunda de arquitetura.

Qual trabalho real ela resolve

Em geral, quem usa quer responder a uma destas perguntas:

• “Quais padrões arriscados de Python estão escondidos neste código?”
• “Por que esta implementação parece frágil mesmo funcionando?”
• “O que eu deveria verificar antes do merge?”
• “Quais problemas devo corrigir primeiro durante uma refatoração?”

A skill python-anti-patterns ajuda a transformar essas preocupações vagas em uma revisão estruturada.

O que diferencia de um prompt genérico

Um prompt comum pode gerar conselhos genéricos como “escreva testes” ou “use clean code”. Esta skill é mais específica e acionável: ela se concentra em anti-patterns recorrentes, mostra exemplos de ruim vs. melhor e organiza a revisão em torno de modos de falha concretos, como lógica de retry duplicada e retries em camadas. Por isso, funciona melhor para triagem de code review do que um pedido amplo como “melhore meu Python”.

Limites importantes antes de instalar

A skill é uma checklist, não um linter automatizado, um fixer nem um gerador de arquitetura. Ela não substitui:

• análise estática
• execução de testes
• varredura de segurança
• revisão de design específica do domínio

Ela também foca no que evitar, não em um playbook completo de padrões positivos. Se o seu time precisa de arquiteturas recomendadas, combine com uma skill de Python voltada a design em vez de esperar que esta cubra os dois lados.

Como usar a skill python-anti-patterns

Contexto de instalação da python-anti-patterns

O repositório não expõe um instalador específico dentro de SKILL.md, então o padrão mais comum é adicioná-la a partir do repositório de origem:

npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill python-anti-patterns

Depois da instalação, confirme que a skill está disponível no seu skill runner ou ambiente de agent e então invoque-a em tarefas orientadas a revisão, não como padrão de um assistente geral de programação.

Leia este arquivo primeiro

Comece por:

• plugins/python-development/skills/python-anti-patterns/SKILL.md

Esta skill não mostra scripts auxiliares, referências nem arquivos de metadata na visualização publicada da árvore do repositório, então quase todo o valor está na própria checklist. Leia o arquivo inteiro uma vez antes de passar a confiar nela em revisões.

Melhores momentos para acionar a skill

Use a python-anti-patterns skill nestes pontos:

• antes de fazer merge de um PR em Python
• ao depurar comportamento instável em produção
• durante limpeza de código legado
• ao padronizar comentários de revisão no time
• ao orientar contribuidores menos experientes em Python

Ela é menos útil quando a base de código ainda está na fase de quadro branco e não existe implementação concreta para inspecionar.

Que entradas a skill precisa

Para obter uma saída de alta qualidade, forneça código real e contexto de revisão, não apenas “verifique anti-patterns”. O mínimo útil é:

• o arquivo Python relevante ou o diff
• o que o código deveria fazer
• restrições como framework, runtime ou necessidades de confiabilidade
• se você quer apenas detecção ou também sugestões de reescrita

Boas entradas muitas vezes incluem as cadeias de chamada ao redor, porque anti-patterns como duplicação de retry só ficam evidentes ao atravessar camadas.

Como transformar um objetivo vago em um prompt forte

Prompt fraco:

• “Revise este código Python.”

Prompt mais forte:

• “Use the python-anti-patterns skill to review this Python service code for reliability and maintainability issues. Focus on duplicated timeout/retry logic, hidden error handling, and patterns that will cause production debugging pain. For each issue, quote the code, explain why it is an anti-pattern, rank severity, and suggest a safer refactor.”

Esse prompt funciona melhor porque pede:

• revisão baseada em checklist
• evidências concretas
• priorização
• correções ligadas ao anti-pattern, não uma limpeza genérica

Exemplo de prompt para revisão de PR com python-anti-patterns

“Use the python-anti-patterns skill on this diff as a pre-merge review. Identify anti-patterns only if they materially affect correctness, observability, retries, exception handling, or maintainability. Group findings into ‘must fix before merge’ and ‘can follow up later.’ Avoid style-only comments.”

Isso mantém a revisão com alto sinal e evita que a skill derive para feedback cosmético.

Exemplo de prompt para refatoração de legado

“Apply the python-anti-patterns skill to this legacy module. Find repeated patterns that should be centralized, especially network calls, retries, timeouts, and exception handling. Suggest the smallest safe refactor sequence that reduces risk without rewriting the whole module.”

Este é um padrão melhor de python-anti-patterns usage para código antigo porque pede mudança incremental, não um redesign idealizado.

Fluxo de trabalho sugerido na prática

1. Leia SKILL.md uma vez para entender as categorias de anti-patterns.
2. Execute a skill em um arquivo, diff ou subsistema específico.
3. Peça os achados com severidade e trechos de código.
4. Transforme os principais problemas em tarefas de refatoração.
5. Rode a skill novamente no código alterado para verificar se o anti-pattern foi de fato removido, e não apenas deslocado.

Esse ciclo torna a skill operacional no code review, em vez de deixá-la como uma referência passiva.

O que observar primeiro na checklist da python-anti-patterns

Com base no código-fonte visível, uma categoria de alto valor são os anti-patterns ligados à infraestrutura, incluindo:

• lógica de timeout espalhada
• lógica de retry espalhada
• retry duplicado em múltiplas camadas

Esses são ótimos alvos de revisão inicial porque muitas vezes passam nos testes e ainda assim criam instabilidade em produção, logs ruidosos e comportamentos de falha difíceis de entender.

Dicas práticas que melhoram a qualidade da saída

Peça para a skill:

• distinguir anti-patterns de tradeoffs legítimos
• apontar linhas exatas
• explicar consequências em runtime
• sugerir uma correção mínima e uma correção mais robusta de longo prazo
• evitar sinalizar código exigido pelo framework ou intencionalmente distribuído em camadas

Sem esse direcionamento, as revisões podem ficar amplas demais ou teóricas demais.

Padrões de uso incorreto a evitar

Não use python-anti-patterns install como se instalar a skill por si só ativasse um escaneamento automático do repositório. Você ainda precisa fornecer código ou um diff. Também evite pedir para ela “reescrever tudo melhor”; isso normalmente dilui o valor da checklist. Esta skill é mais forte quando você reduz o escopo e pede detecção de anti-patterns com evidências.

FAQ da skill python-anti-patterns

A python-anti-patterns é boa para iniciantes?

Sim, desde que iniciantes já tenham exemplos de código para revisar. O formato de checklist e os exemplos de ruim vs. melhor facilitam aprender o que evitar. Ela é menos eficaz como primeira introdução aos fundamentos de Python.

Isso é melhor do que um prompt normal de code review?

Na maioria dos casos, sim, para caçar anti-patterns. Um prompt genérico costuma perder problemas operacionais recorrentes ou dar conselhos vagos de limpeza. A python-anti-patterns skill é melhor quando você quer uma lente de revisão repetível, centrada em padrões comuns que induzem falhas.

Ela substitui linters ou type checkers?

Não. Linters e type checkers capturam classes diferentes de problemas. python-anti-patterns complementa essas ferramentas ao revelar hábitos de design e implementação que ainda podem passar pelo tooling.

Quando eu não deveria usar python-anti-patterns?

Evite usar quando:

• você precisa mais de boas práticas específicas de framework do que de detecção de anti-patterns
• ainda não existe código concreto
• você quer auditoria de segurança
• você quer orientação completa de arquitetura, e não uma checklist de “o que evitar”

A python-anti-patterns serve só para serviços de produção?

Não. Ela também é útil para scripts, ferramentas internas e código educacional, mas o retorno é maior em código de longa vida útil, no qual confiabilidade e manutenibilidade importam.

Como python-anti-patterns se compara com python-design-patterns?

python-anti-patterns mostra quais padrões arriscados remover ou evitar. Uma skill de design patterns é mais adequada quando você precisa de estruturas recomendadas, abstrações ou opções de arquitetura. Muitos times vão usar ambas: anti-patterns para revisão e design patterns para planejamento.

Como melhorar a skill python-anti-patterns

Forneça código com intenção, não só código

O maior ganho vem de adicionar intenção. Em vez de colar um arquivo sem contexto, diga quais requisitos de confiabilidade, latência ou manutenibilidade importam. O mesmo padrão pode ser aceitável em um script descartável, mas um anti-pattern sério em uma fronteira de serviço.

Peça priorização

Nem todo anti-pattern merece ação imediata. Solicite:

• severidade
• impacto provável em runtime
• confiança
• menor remediação segura

Isso transforma o python-anti-patterns guide em um relatório de revisão acionável, e não em uma longa lista de reclamações.

Inclua contexto entre camadas para problemas de retry

A checklist visível enfatiza comportamento centralizado de timeout e retry. Para capturar isso bem, inclua:

• o wrapper de HTTP/database
• o método de serviço que o chama
• qualquer mecanismo externo de retry em task/job

Sem contexto entre camadas, a skill pode deixar passar retry duplicado ou julgar errado onde a política deveria viver.

Peça apenas achados sustentados por evidência

Uma restrição útil é:

• “Only report anti-patterns you can support with quoted code and a clear consequence.”

Isso reduz comentários especulativos na revisão e aumenta a confiança na saída.

Peça separadamente correções mínimas e correções de longo prazo

Para cada achado, peça:

• uma correção imediata de baixo risco
• uma refatoração mais limpa de longo prazo

Isso importa porque times frequentemente rejeitam um bom feedback quando a remediação proposta é grande demais para o PR atual.

Falha comum: desvio para estilo

Um modo de falha frequente é a revisão virar comentário sobre nomes, formatação ou preferência pessoal. Mantenha a skill focada com instruções como:

• “Ignore formatting and naming unless they create a real anti-pattern.”
• “Prioritize behavior, failure handling, duplication, and maintainability.”

Falha comum: marcar em excesso padrões intencionais

Alguns códigos duplicam lógica de forma intencional por causa de limites de framework ou restrições de migração. Informe essas restrições logo no início para que python-anti-patterns não recomende uma limpeza que atrapalhe o plano de rollout.

Itere depois da primeira passada

Depois da primeira saída, faça perguntas de continuação como:

• “Which two findings matter most before merge?”
• “Show the exact refactor shape for the top issue.”
• “Re-check the revised code and confirm whether the anti-pattern is gone.”

É nessa segunda passada que o fluxo python-anti-patterns for Code Review costuma se tornar realmente útil, e não apenas informativo.