python-code-style

python-code-style skill 概覽

python-code-style skill 能幫你做什麼

python-code-style skill 會提供代理一套具體可執行的 Python 風格作業手冊，涵蓋格式化、linting、命名、型別提示與 docstring 標準。當你要的不只是「把這段 Python 寫乾淨一點」，而是需要可落地、能對齊工具鏈的指引，用來撰寫新程式碼、審查 pull request，或制定專案慣例時，它特別有用。

最適合哪些團隊與審查者

這個 skill 很適合希望跨檔案、跨開發者維持一致 Python 輸出的開發者、技術主管與 reviewer。尤其適用於：

• 正在為新 Python 專案選定工具鏈的團隊
• 需要讓程式碼審查中的風格判斷可重複、可標準化的流程
• 正在統一 ruff、mypy 或 pyright 規範的團隊
• 想改善公開 API 文件品質與型別覆蓋率的作者

真正要解決的工作需求

大多數使用者要的不是泛泛的 PEP 8 提醒，而是希望代理能：

• 快速套用現代 Python 的預設作法
• 建議可直接放進 pyproject.toml 的設定
• 在不過度修改邏輯的前提下整理命名與結構
• 以有助於後續維護的方式改善 docstring 與型別提示

主要差異點

和單純下提示詞相比，python-code-style 更偏向「幫你做決策」。它著重於：

• 以自動化格式化取代人工風格爭論
• 以 ruff 作為現代 lint/format 的預設核心
• 明確的命名慣例
• 把文件視為程式碼品質的一部分，而不是事後補上
• 為公開 API 補齊型別註記

安裝前你需要先知道

這是一個提供指引的 skill，不是內建腳本的程式碼轉換器。這個 repository 只公開 SKILL.md，所以實際採用效果很仰賴你怎麼提示代理，以及你提供的專案背景是否清楚。若你想要一鍵式強制執行，仍然需要自己把建議的工具接進 repo 與 CI。

如何使用 python-code-style skill

python-code-style skill 的安裝情境

把這個 skill 安裝到相容的 skills 環境中：

npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill python-code-style

安裝後，最值得優先閱讀的來源檔案是：

• plugins/python-development/skills/python-code-style/SKILL.md

因為這個 skill 沒有額外的 rules/、resources/ 或輔助腳本，所以它的大部分價值都來自你是否能搭配足夠完整的上下文來呼叫它。

什麼時候該呼叫 python-code-style skill

當你的任務核心是風格一致性與可維護性時，就適合使用 python-code-style skill，例如：

• 「把這個 module 統一成現代 Python 慣例」
• 「審查這個 PR 的命名、docstring 與 typing 問題」
• 「替這個 package 提出 pyproject.toml 的 linting 設定」
• 「把這些 docstring 重寫成一致格式」
• 「讓這個 codebase 在更嚴格的 CI 下也能進入 review 狀態」

但不要把它當作偵錯執行期錯誤或重做系統架構的主要 skill。

這個 skill 需要哪些輸入

若你提供以下資訊，這個 skill 的效果會最好：

• 目標 Python 版本，例如 3.11 或 3.12
• 目前使用中的工具（如果有）：ruff、black、flake8、mypy、pyright
• 你希望輸出的是 review 意見、設定提案，還是重寫後的程式碼
• 程式碼範例或受影響的檔案
• 團隊限制，例如行長、嚴格 typing 程度、docstring 風格

如果缺少這些輸入，代理通常會採用合理的現代預設建議，但結果未必符合你 repository 既有的標準。

把模糊需求變成有效提示

較弱的提示：

Clean up this Python file.

較強的提示：

Use the python-code-style skill to review this Python module for formatting, naming, docstrings, and public API type hints. Target Python 3.11. We use ruff and want to consolidate older flake8/isort habits into pyproject.toml. Keep behavior unchanged. Return: 1) prioritized findings, 2) suggested config, 3) patched code for the top issues.

這種較強的寫法更有效，因為它明確定義了範圍、工具、輸出格式與安全限制。

適合 code review 的 python-code-style skill 提示模式

在 python-code-style for Code Review 的情境中，建議要求代理把正確性與風格分開處理：

Use the python-code-style skill for a style-focused review only.
Check:
- formatter/linter consistency
- naming clarity
- docstrings for public functions/classes
- type hints on public APIs
- import organization
- obvious readability issues

Do not suggest architecture changes unless they directly improve style consistency.
Classify findings as:
- must-fix for team standardization
- should-fix for readability
- optional polish

這樣可以避免 review 內容過於雜亂，把風格問題和無關的重構建議混在一起。

建立 repository 標準時最實用的提示模式

如果你是在新的 repo 導入標準，最好同時要求設定內容與背後理由：

Use the python-code-style skill to propose a minimal Python style baseline for a new service.
Constraints:
- Python 3.12
- use `ruff` and `mypy`
- prefer one main config file in `pyproject.toml`
- line length 100
- strict typing for public APIs, practical typing elsewhere

Return:
1. recommended `pyproject.toml` sections
2. naming and docstring rules the team should enforce
3. a short rollout plan for existing files

這樣拿到的會是可直接安裝採用的基準，而不是抽象建議。

這個 skill 主要針對哪些工具做最佳化

原始內容明顯以現代工具鏈為中心：

• ruff：負責 linting 與 formatting
• mypy：負責型別檢查
• pyright：另一個支援的型別檢查選項

實務上的重點是：如果你的 repo 目前還在使用多個較舊、各司其職的工具，python-code-style skill 很適合用來規劃簡化路線，特別是在整併風格檢查這件事上。

安裝後建議的實際工作流程

一個務實的使用流程如下：

1. 先讀一次 SKILL.md，理解它的預設立場
2. 告訴代理你的 Python 版本與現有工具鏈
3. 先從一個具代表性的檔案或一個 PR 開始
4. 先要 findings，再要求重寫
5. 把核准的標準轉成 pyproject.toml 與 CI 檢查

這樣做可以減少過度修正，也比較有助於團隊在大規模修改前先對標準達成共識。

省時間的 repository 閱讀路徑

由於這個 repo 只公開單一 skill 文件，建議依下列順序快速瀏覽：

1. “When to Use This Skill”
2. “Core Concepts”
3. “Quick Start”
4. “Fundamental Patterns”

這條閱讀路徑可以讓你很快判斷這個 skill 是否符合你的技術棧，以及它的預設風格哲學是否跟團隊方向一致。

實際限制與取捨

這個 skill 的立場鮮明，而且多半是有幫助的；但這些立場也會影響適配度：

• 它偏好自動化，而不是手動格式判斷
• 它傾向採用較現代的 typing 預期
• 它預設風格一致性值得透過工具強制落實
• 它在標準制定與 review 上較強，但對框架特定慣例著墨較少

如果你的團隊刻意不採用嚴格型別提示，或使用高度客製化的內部風格，那麼你大概需要調整輸出內容，而不是逐字照單全收。

python-code-style skill 常見問題

如果我已經懂 PEP 8，python-code-style skill 還值得用嗎？

值得，前提是你的問題在於「團隊規模下的一致性」。光懂 PEP 8，並不足以讓代理知道該如何優先採用 ruff、哪些規則應該寫進設定檔，或怎麼讓整個 codebase 的風格審查變得可重複執行。

python-code-style skill 適合初學者嗎？

適合，尤其是這類小而明確的任務：

• 改善單一 module 的命名
• 為公開函式補上 docstring
• 提出入門版 pyproject.toml

初學者最好要求代理在每一項建議旁附上說明，這樣輸出不只是套用規範，也能幫你理解標準本身。

它和一般提示有什麼不同？

一般提示很容易產出籠統的「程式碼乾淨化」建議。當你希望代理真正以 Python 風格系統為基準來思考時，python-code-style usage 會更合適：例如 formatter-first 的工作流程、命名慣例、型別覆蓋與文件品質。

它會幫忙處理工具設定嗎？

會。上游 skill 明確引導使用者採用 ruff 與 mypy，也包含面向設定的指引。因此它不只適合拿來 review 程式碼，也很適合用來決定你的 repo 應該強制哪些標準。

python-code-style for Code Review 是好選擇嗎？

是，這是它最明確的使用場景之一。當你希望風格審查做到以下幾點時，它特別有幫助：

• 更少主觀判斷
• 更能對齊工具
• 更容易轉成自動化檢查

但如果你的 review 重點主要是商業邏輯或效能，它就沒那麼適合。

什麼情況不該使用 python-code-style skill？

遇到以下情況就不建議：

• 你的任務是在 debug 行為問題，而不是改善風格
• 你的 repo 不是 Python
• 你需要的是框架專屬最佳實務，而不是通用 Python 標準
• 你要的是全自動 migration 工具，而不是 review 與指引

這個 skill 有附帶額外腳本或範本嗎？

沒有。從 repository 結構來看，這個 skill 沒有輔助腳本，也沒有其他支援性的參考檔。實務上你會是透過提示詞使用它的指引，再自行把設定與檢查實作到自己的 repository。

如何改進 python-code-style skill 的使用效果

先把 repo 專屬標準告訴代理

想提升 python-code-style 輸出品質，最快的方法就是一開始先講清楚你們的 house rules：

• Python 版本
• 行長限制
• 偏好的 docstring 風格
• typing 的嚴格程度
• 是否只允許不改變行為的修改

這能避免代理給出和你實際 CI 或團隊慣例衝突的泛用建議。

全 repo 要求之前，先提供一個具代表性的檔案

如果一開始就丟整個 repository，第一輪輸出往往會偏空泛。更好的做法是先提供一個能反映真實風格問題的檔案，再要求代理從那個樣本歸納規則。這樣得到的標準通常更可用，也能減少來回清理的成本。

先要有優先順序的 findings，不要直接要大改版

常見失敗模式之一，就是一次收到太多價值不高的修改。更好的提示方式是：

Use the python-code-style skill and give me the top 10 style issues that most affect maintainability, ordered by impact and ease of enforcement.

這會讓採用更容易，因為團隊可以先處理政策層級的問題，再處理純外觀性的細節。

把風格修正和邏輯變更分開

請明確告訴代理：

• preserve behavior
• avoid refactors unless they are needed for clarity
• do not rename externally exposed APIs without calling it out

這很重要，因為如果提示太開放，風格整理很容易不小心擴大成介面變更。

用 API 邊界提升型別提示建議品質

如果你想要更強的 typing 建議，請明確指出：

• 哪些是 public function、哪些是 internal function
• 正在使用哪些 library 或 framework
• 是否需要 strict checking
• 是否要相容較舊的 Python 版本

這個 skill 會鼓勵為公開 API 加上型別提示，但只有當代理知道嚴格邊界應該畫在哪裡時，建議品質才會顯著提升。

用受眾與風格要求提升 docstring 輸出

如果你有先指定以下資訊，docstring 重寫通常會好很多：

• Google、NumPy，或 minimal style
• 文件是寫給內部開發者還是外部使用者
• 是否需要附範例
• private helper 是否根本不需要 docstring

否則，代理很可能產出技術上更整齊、但不符合你們文件習慣的內容。

留意常見失敗模式

典型的低品質輸出包括：

• 強推你根本沒在用的風格工具
• 在價值不高的 private code 過度加入型別提示
• 重寫命名時沒有考慮 API 相容性
• 為明顯易懂的內部 helper 加上冗長 docstring
• 提出 migration 步驟時忽略既有 CI

這些問題大多都能透過改寫提示修正。

第一輪之後要持續迭代

高品質的 python-code-style guide 工作流通常是迭代式的：

1. 先要求 findings
2. 核准或否決標準
3. 再要求修訂後的設定或 patch
4. 用 CI 與 reviewer 期待去驗證
5. 最後再擴大到更多檔案

這種做法比一次接受整包重寫更穩妥，尤其是在較舊的 codebase 中更是如此。

把採納的建議變成可強制執行的標準

只有當這個 skill 的建議真的被轉成自動化機制時，它的價值才會大幅提升，例如：

• pyproject.toml 設定
• CI lint/type jobs
• PR review checklists
• 團隊的命名與 docstring 文件

如果只是做一次性的清理，風格漂移通常很快又會回來。

把 python-code-style skill 當成政策層來用

python-code-style skill 最好的長期用法，不只是拿來修一個檔案，而是用它來定義團隊撰寫與審查 Python 的可重複政策。這也是它比泛用提示更有價值的地方。