python-design-patterns

Visão geral da skill python-design-patterns

O que a skill python-design-patterns faz

A skill python-design-patterns é um guia de revisão de design e refatoração para código Python. Ela ajuda um agente a aplicar um conjunto pequeno de princípios de alto valor — KISS, Single Responsibility, Separation of Concerns, Composition Over Inheritance e a Rule of Three — em decisões reais de código, em vez de gerar teoria abstrata sobre padrões.

Quem deve instalar

Esta skill é indicada para desenvolvedores, reviewers e fluxos de trabalho com codificação assistida por IA que precisam de ajuda com:

• refatorar classes ou funções grandes demais
• projetar novos módulos ou serviços com fronteiras mais claras
• decidir se uma abstração realmente se justifica
• reduzir acoplamento para deixar o código mais fácil de testar

Ela é especialmente útil para python-design-patterns for Refactoring, quando o principal problema não é sintaxe, mas sim estrutura.

O trabalho real que ela resolve

A maioria dos usuários não precisa de um catálogo de padrões Gang of Four. O que precisam é de ajuda para responder perguntas práticas como:

• Essa lógica deve ser dividida?
• A herança está deixando isso mais difícil de mudar?
• Onde devo traçar as fronteiras entre módulos?
• Essa abstração é precoce?
• Por que este código é tão difícil de testar?

A python-design-patterns skill é mais forte quando você já tem código, restrições e uma decisão concreta de design para avaliar.

O que a diferencia de um prompt genérico

Um prompt comum pode devolver dicas de estilo ou diagramas de classe superengenheirados. A python-design-patterns é mais útil quando você quer simplificação com disciplina:

• preferir o design funcional mais simples
• separar responsabilidades antes de adicionar abstrações
• favorecer composição quando a herança cria acoplamento oculto
• adiar abstrações até que a repetição seja real, e não especulativa

Esse viés é valioso quando sua base de código está ficando mais difícil de entender.

O que ela não cobre bem

Esta skill é propositalmente enxuta. Ela não parece incluir scripts auxiliares, ferramentas de validação nem receitas específicas de framework. É um apoio para pensar a estrutura do código, não um framework completo de arquitetura, um linter ou uma biblioteca de padrões.

Como usar a skill python-design-patterns

Contexto de instalação para instalar python-design-patterns

O repositório não expõe um comando de instalação dedicado dentro de SKILL.md, então use o fluxo padrão de instalação de skills do diretório para o repo wshobson/agents e depois habilite a skill python-design-patterns a partir de:

plugins/python-development/skills/python-design-patterns

Se o seu ambiente permitir adicionar skills diretamente do GitHub, o padrão usual é:

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

Leia este arquivo primeiro

Comece por:

• SKILL.md

Não há arquivos de suporte visíveis como rules/, resources/ ou references/ aqui, então praticamente toda a orientação utilizável está nesse único arquivo. Isso acelera a adoção, mas a profundidade do resultado vai depender de quão bem você formula o prompt.

Melhores casos de uso da skill python-design-patterns

Use python-design-patterns usage quando você puder fornecer um destes itens:

• um trecho de código que parece excessivamente embolado
• um diff de PR com preocupações estruturais
• uma hierarquia de classes proposta
• um módulo que mistura I/O, regras de negócio e formatação
• lógica repetida em que você ainda não sabe se vale abstrair

Evite acioná-la com objetivos vagos como “melhore este código” sem fornecer código ou restrições.

Que entrada a skill precisa

Para obter saída de alta qualidade, forneça ao agente:

1. o código atual ou pseudocódigo
2. o principal ponto de dor
3. restrições como framework, performance, preferência do time ou compatibilidade retroativa
4. o tipo de resposta que você quer: crítica, plano de refatoração ou código reescrito

Entrada mínima leva a princípios genéricos. Entrada concreta produz orientação prática de reestruturação.

Como transformar um objetivo vago em um prompt forte

Prompt fraco:

• “Use python-design-patterns on this service.”

Prompt melhor:

• “Use python-design-patterns to review this Python service class. Identify where it violates single responsibility, where composition would be better than inheritance, and where abstractions are premature. Then propose a refactor plan that preserves public behavior.”

Melhor prompt possível:

• “Use python-design-patterns on the code below. Goal: make it easier to unit test and reduce coupling to external APIs. Constraints: Python 3.11, keep the current public methods, no new frameworks, small-team codebase. Please return: 1) issues found, 2) recommended module/class boundaries, 3) a refactor sequence, 4) revised code for the highest-value change first.”

Um fluxo prático que funciona com python-design-patterns

Um bom fluxo com o python-design-patterns guide é:

1. cole o código atual
2. peça um diagnóstico baseado em princípios
3. pergunte quais problemas mais importam
4. escolha uma direção de reestruturação
5. peça mudanças incrementais no código, não uma reescrita completa
6. revise testabilidade e acoplamento após cada etapa

Isso evita a falha comum em que o modelo redesenha tudo de uma vez.

Peça decisões, não só explicações

A skill é mais valiosa quando o agente precisa escolher entre alternativas. Por exemplo:

• “Should this be one class or three?”
• “Should I use inheritance here or inject a collaborator?”
• “Is this duplication acceptable, or should I abstract now?”
• “Which responsibilities should leave this function first?”

Esse enquadramento torna os princípios operacionais.

Como usar para refatoração

Para python-design-patterns for Refactoring, peça ao agente que:

• marque as responsabilidades atuais no código
• identifique os pontos críticos de acoplamento
• separe lógica pura de efeitos colaterais
• recomende primeiro a menor extração útil
• explique por que cada mudança melhora a capacidade de evolução ou a testabilidade

Isso é mais eficaz do que pedir “clean architecture” logo de cara.

Como usar em um novo design

Quando ainda não existe código, forneça:

• os objetos de domínio
• os comportamentos esperados
• as dependências externas
• as áreas com maior chance de mudança
• exemplos de funcionalidades futuras que você espera

Depois, peça ao agente que proponha uma estrutura inicial simples e justifique explicitamente por que ela evita abstração prematura.

Como deve ser uma boa saída

Uma boa resposta da python-design-patterns skill normalmente inclui:

• um diagnóstico curto, ligado a princípios nomeados
• fronteiras claras entre responsabilidades
• uma recomendação conservadora sobre abstrações
• preferência por composição quando a herança traz rigidez
• etapas de refatoração em fases, em vez de uma reescrita radical

Se a resposta vier só com teoria ou só com código, peça a metade que faltou.

FAQ da skill python-design-patterns

A python-design-patterns é boa para iniciantes?

Sim, desde que você já conheça a sintaxe básica de Python. A skill foca em decisões de design com as quais iniciantes costumam ter dificuldade, mas funciona melhor quando você consegue inspecionar código e discutir trade-offs, em vez de apenas decorar definições.

Isso é um catálogo de padrões no estilo GoF?

Não exatamente. A orientação visível está centrada em princípios fundamentais de design, não em um grande catálogo de padrões formais orientados a objetos. Isso é uma vantagem se o seu problema é manutenibilidade, não cobertura de padrões.

Quando eu não devo usar python-design-patterns?

Evite python-design-patterns quando:

• você precisa de detalhes de implementação específicos de framework
• sua tarefa é principalmente algorítmica, e não estrutural
• você precisa de tooling executável ou transformações automatizadas
• o código ainda está cedo demais para sofrer pressão real de design

Ela também pode ser exagero para scripts muito pequenos, nos quais a simplicidade já existe.

Como isso difere de prompts comuns de refatoração?

Prompts comuns costumam otimizar para uma saída mais polida. A python-design-patterns skill dá ao agente uma lente mais clara para julgar simplicidade, fronteiras de responsabilidade e o momento certo de abstrair. Isso geralmente leva a menos classes desnecessárias e a um raciocínio melhor sobre acoplamento.

Ela combina com codebases Python modernas?

Sim. Os princípios são agnósticos à linguagem, mas se encaixam muito bem em serviços, bibliotecas e ferramentas internas em Python moderno. São especialmente úteis em codebases que misturam lógica de domínio com chamadas de API, persistência ou formatação.

Posso usar durante code review?

Sim. Ela é uma ótima opção para prompts de revisão de PR, como:

• “Use python-design-patterns to review this diff for SRP violations and unnecessary inheritance.”
• “Evaluate whether this new abstraction is justified or premature.”
• “Flag hidden coupling that will make tests harder.”

Como melhorar a skill python-design-patterns

Dê ao agente a pressão de mudança

A maior melhoria é explicar o que tende a mudar ao longo do tempo:

• novas fontes de dados
• mais regras de negócio
• exigências de teste mais rigorosas
• provável expansão de funcionalidades

Sem essa pressão de mudança, o agente não consegue julgar se um design é flexível o suficiente ou abstrato demais.

Mostre a dor atual, não só o código

Prompts melhores nomeiam a dor real:

• “This class is hard to test because it calls the DB and formats responses.”
• “We keep adding conditionals for provider-specific behavior.”
• “This inheritance tree breaks when only one subclass needs a new rule.”

Esse contexto ajuda a skill a escolher o princípio certo, em vez de listar todos eles.

Peça primeiro a menor refatoração de alto valor

Um modo comum de falha é refatorar demais. Melhore python-design-patterns usage perguntando:

• “What is the smallest change with the biggest maintainability gain?”
• “Which extraction should happen first?”
• “What should stay duplicated for now?”

Isso se alinha muito bem com KISS e a Rule of Three.

Force respostas conscientes dos trade-offs

Se a primeira resposta soar absoluta demais, peça os trade-offs:

• “What do we lose if we keep this as one class?”
• “When would inheritance still be acceptable here?”
• “Which abstraction should we delay until more repetition appears?”

A skill se torna mais valiosa quando explica o porquê, e não só o quê.

Peça a estrutura antes e depois

Para resultados mais fortes, peça:

• mapa atual de responsabilidades
• mapa proposto de responsabilidades
• fluxo de dependências antes e depois
• um exemplo concreto de código da nova estrutura

Isso torna o conselho de design revisável por humanos e mais fácil de implementar de forma incremental.

Itere depois da primeira saída

Depois da primeira rodada, faça um follow-up com uma destas opções:

• “Now rewrite only the boundary between I/O and business logic.”
• “Keep the current API and apply composition instead of inheritance.”
• “Reduce classes by 30% and justify each remaining abstraction.”
• “Re-evaluate this refactor for simplicity; what is still overdesigned?”

Esse padrão de iteração costuma produzir resultados melhores do que gerar tudo de uma vez.

Fique atento a estes modos de falha comuns

Tenha cautela se a saída:

• introduzir classes demais para um problema pequeno
• adicionar interfaces sem pontos reais de variação
• substituir duplicação simples cedo demais
• recomendar herança apenas para reutilização de código
• ignorar restrições de migração e quebrar comportamento público

Esses são exatamente os casos em que python-design-patterns deve ser usado com senso crítico, não às cegas.

Melhore a adoção no time com uma rubrica compartilhada de revisão

Se você quer resultados repetíveis, transforme a skill em um checklist de revisão:

• Cada unidade muda por um único motivo?
• Os efeitos colaterais estão separados da lógica de domínio?
• Composição é mais simples do que herança neste caso?
• A repetição já aconteceu vezes suficientes para justificar abstração?
• O novo design melhora testes e raciocínio local?

Usar a python-design-patterns skill dessa forma ajuda times a chegar a decisões arquiteturais consistentes, e não apenas a prompts avulsos melhores.