python-error-handling

Visão geral da skill python-error-handling

O que a skill python-error-handling faz

A skill python-error-handling ensina um agente a projetar código Python mais seguro em torno de validação, exceções e recuperação de falhas. Ela é mais útil quando você quer ir além de “embrulhar tudo em try/except”: o trabalho real é fazer o código falhar cedo, falhar com clareza e continuar depurável em APIs, pipelines de dados, jobs em lote e lógica de domínio.

Quem deve instalar python-error-handling

Os usuários com melhor encaixe são desenvolvedores e fluxos de trabalho com agentes que geram ou refatoram código Python com frequência, em cenários nos quais entradas inválidas, dependências externas ou falhas parciais realmente importam. Se você cria handlers de requisição, camadas de serviço, jobs de ETL, ferramentas de CLI ou modelos de domínio tipados, essa skill tende a ser uma escolha melhor do que um prompt genérico de debugging.

O que diferencia esta skill de um prompt comum de programação

Um prompt comum costuma produzir tratamento de erros reativo, depois que o problema já apareceu. A python-error-handling é opinativa em torno de alguns padrões de alto valor: validação fail-fast, tipos de exceção significativos, preservação do contexto da exceção e tratamento de falhas em lote sem perder o trabalho bem-sucedido. Por isso, ela é especialmente útil para robustez, e não apenas para corrigir sintaxe.

O que os usuários normalmente querem saber primeiro

Antes de instalar, a maioria dos usuários quer entender se a skill vai:

• melhorar a clareza na depuração
• reduzir o uso vago de Exception
• ajudar a estruturar a lógica de validação
• evitar comportamento tudo-ou-nada em processamento em lote
• gerar código mais fácil de manter diante de falhas reais

Com base no repositório, esses são exatamente os pontos centrais que ela aborda.

O que esta skill não tenta cobrir

As evidências no repositório mostram uma skill focada, em um único arquivo, sem scripts auxiliares nem pacotes de regras. Isso significa que python-error-handling é mais orientada a diretrizes do que a automação. Espere padrões de projeto e direcionamento para geração de código, não um framework executável, linter ou biblioteca empacotada.

Como usar a skill python-error-handling

Contexto de instalação de python-error-handling

Instale a skill a partir do repositório wshobson/agents:

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

Como a skill fica em plugins/python-development/skills/python-error-handling, o ideal é tratá-la como uma skill pontual de robustez em Python, para ser acionada ao criar ou revisar caminhos de código em que as falhas precisam ser desenhadas de forma intencional.

Leia este arquivo primeiro

Comece por:

• SKILL.md

Não há resources/, rules/ nem scripts auxiliares extras nesta skill, então a maior parte do valor está em entender os padrões descritos em SKILL.md e aplicá-los ao seu código com contexto concreto.

Melhores momentos para acionar python-error-handling

Use python-error-handling quando você estiver:

• adicionando validação a entradas de função ou parâmetros de API
• convertendo dados externos em tipos internos mais rígidos
• projetando classes de exceção customizadas
• melhorando mensagens de erro para operadores ou chamadores
• tratando falhas por registro em imports ou jobs em lote
• refatorando blocos amplos de except Exception em fluxos mais claros

Se a sua tarefa for puramente ajuste de performance ou geração de lógica de negócio, provavelmente esta skill não será o principal motor.

Que entrada a skill precisa de você

A skill funciona muito melhor quando você fornece:

• a função ou classe que será alterada
• os tipos de entrada esperados e os casos inválidos
• se o chamador é uma API, CLI, worker ou biblioteca
• se as falhas devem interromper todo o processo ou ser acumuladas
• quaisquer classes de exceção existentes ou convenções do framework

Sem esse contexto, a saída pode estar tecnicamente correta, mas desalinhada da semântica de erros do seu sistema.

Como transformar um objetivo vago em um prompt forte

Prompt fraco:

Add error handling to this Python function.

Prompt mais forte:

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.

Essa versão mais forte dá ao agente as quatro decisões em torno das quais a skill foi construída: onde validar, o que lançar, como preservar o contexto e se falha parcial é aceitável.

Padrão de prompt para código com muita validação

Em tarefas de validação de entrada, explicite o contrato:

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.

Isso costuma produzir resultados melhores do que simplesmente pedir “código mais seguro”, porque a skill enfatiza validação fail-fast e mensagens acionáveis.

Padrão de prompt para debugging e acompanhamento de incidentes

Para python-error-handling for Debugging, peça ao agente que preserve a rastreabilidade, e não apenas silencie erros:

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.

Isso é mais adequado do que um pedido genérico de debugging quando o problema é a baixa observabilidade das falhas.

Fluxo de uso sugerido na prática

Um fluxo prático de python-error-handling usage:

1. Identifique a fronteira: entrada de API, parsing de arquivo, resposta externa ou registro de lote.
2. Defina o que conta como entrada inválida versus falha operacional.
3. Peça à skill para adicionar validação antecipada e tipos específicos de exceção.
4. Decida se uma única falha deve abortar o processo ou ser registrada e o processamento continuar.
5. Revise as mensagens tanto para desenvolvedores quanto para usuários finais.
6. Teste um caminho feliz, uma falha de validação e um caminho com exceção de dependência externa.

Essa sequência espelha as prioridades reais destacadas pela skill.

Como é uma boa saída

Uma saída forte de python-error-handling normalmente tem estas características:

• validação antes de trabalho caro
• nomes e mensagens de exceção claros
• nenhuma supressão silenciosa de contexto útil
• encadeamento de exceções ao relançar
• tratamento distinto para falhas por item em loops ou processamento em lote

Se o código gerado apenas adicionar um try/except genérico com logging, a skill não foi aplicada de fato de forma adequada.

Bloqueios comuns na adoção

O principal bloqueio não é a instalação, mas a falta de especificação. Muitas pessoas omitem a política de falha desejada. A skill não consegue adivinhar se o seu sistema deve:

• parar no primeiro erro
• acumular vários problemas de validação
• continuar processando os itens válidos
• ocultar detalhes internos dos usuários finais
• expor classes de exceção específicas do domínio

Declare essas escolhas logo no início, ou o resultado será genérico.

FAQ da skill python-error-handling

python-error-handling é adequada para iniciantes?

Sim, desde que você já escreva funções básicas em Python e queira desenvolver hábitos melhores em torno de validação e exceções. Os padrões são conceitualmente diretos: validar cedo, lançar o erro certo, preservar contexto e decidir como falhas em lote devem se comportar.

Quando python-error-handling é melhor do que um prompt comum?

Ela é melhor quando confiabilidade importa mais do que velocidade de geração de código. Um prompt genérico pode corrigir um bug; a python-error-handling skill é melhor para projetar comportamento de falha que continue compreensível seis meses depois.

python-error-handling exige algum framework específico?

Não. As diretrizes são agnósticas em relação a framework. Elas podem ser aplicadas em Python puro, handlers web, workers, pipelines de dados ou bibliotecas. Ainda assim, vale dizer ao agente se você usa FastAPI, Django, Click ou outra stack, para que as mensagens e fronteiras de exceção se encaixem no seu ambiente.

Isso é um pacote ou apenas orientação?

Isto é um documento de skill, não um pacote Python. Não há scripts incluídos nem arquivos de referência na pasta da skill. Instale para melhorar o comportamento do agente e a geração de código, não para importar uma dependência de runtime.

Quando eu não devo usar python-error-handling?

Evite usar quando a tarefa não tem relação com desenho de falhas, como implementação puramente algorítmica, trabalho de UI ou scripts pontuais em que semântica robusta de erro não compensa a estrutura adicional. Ela também é menos útil se sua organização já impõe convenções rígidas de exceção por meio de frameworks internos.

python-error-handling pode ajudar com jobs em lote?

Sim. Um dos pontos mais fortes é justamente o tratamento de falhas parciais: manter sucessos e falhas separados para que um único item problemático não derrube toda a execução. Isso encaixa muito bem em imports, jobs de sincronização e processamento registro a registro.

Como melhorar a skill python-error-handling

Dê à python-error-handling fronteiras de falha concretas

A forma mais rápida de melhorar a saída é definir onde a validação termina e onde o tratamento operacional começa. Diga ao agente quais erros são falhas do chamador, quais são violações de regra de domínio e quais vêm de dependências como HTTP, arquivos ou bancos de dados.

Forneça exemplos de entradas inválidas

Se você quer código de validação de alta qualidade, inclua casos inválidos reais:

• strings vazias
• números fora da faixa
• chaves ausentes
• datas malformadas
• identificadores duplicados

Isso empurra a saída de python-error-handling para verificações explícitas e mensagens melhores, em vez de guardas vagas.

Especifique se deve agregar erros ou falhar imediatamente

Um modo comum de falha é a ambiguidade entre “relatar todos os problemas” e “parar agora”. A skill suporta os dois estilos, mas o prompt precisa escolher. A agregação costuma ser melhor para formulários, validação de payloads e imports em massa; a falha imediata costuma ser melhor para funções auxiliares internas.

Peça decisões sobre hierarquia de exceções

Se a base de código não é trivial, peça ao agente para propor ou seguir uma hierarquia de exceções. Isso evita uma mistura rasa de ValueError, RuntimeError e capturas genéricas. Exemplo:

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.

Melhore as mensagens para dois públicos

Saídas melhores diferenciam entre:

• detalhe diagnóstico voltado a desenvolvedores
• orientação acionável voltada ao usuário

Peça à skill para manter o contexto interno em logs e traces, enquanto retorna mensagens mais limpas para chamadores quando necessário. Isso é especialmente importante em APIs e CLIs.

Force a preservação de contexto durante refactors

Se você estiver substituindo lógica existente de try/except, peça explicitamente o encadeamento de exceções. Caso contrário, agentes às vezes simplificam o código de um jeito que perde o traceback original. Em fluxos de trabalho com foco em debugging, preservar a cadeia de causas é uma das melhorias de maior valor.

Itere depois da primeira versão

Depois do primeiro resultado, faça perguntas de acompanhamento direcionadas em vez de apenas “melhore isso”. Bons prompts para a segunda passada incluem:

• 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?

Isso torna o python-error-handling guide muito mais útil do que uma geração única.

Revise o código gerado para evitar tratamento excessivo

Um modo de falha mais sutil é adicionar blocos try/except demais. Um bom python-error-handling usage não significa capturar tudo; significa capturar erros na fronteira certa e deixar falhas inesperadas aparecerem quando apropriado. Se a saída estiver escondendo bugs, simplifique.