python-error-handling

python-error-handling 技能總覽

python-error-handling 技能的作用

python-error-handling 技能會教代理如何圍繞驗證、例外處理與失敗復原，設計更安全的 Python 程式碼。它特別適合那些不只想「用 try/except 包起來」的情境：真正重要的是讓程式能夠及早失敗、清楚失敗，並且在 API、資料管線、批次作業與領域邏輯中仍然保有可除錯性。

誰適合安裝 python-error-handling

最適合的使用者，是那些經常會產生或重構 Python 程式碼，而且壞輸入、外部依賴或部分失敗都會影響結果的開發者與代理工作流程。如果你在寫 request handler、service layer、ETL job、CLI 工具或具型別的領域模型，這個技能會比一般泛用的除錯 prompt 更對路。

這個技能和一般 coding prompt 有什麼不同

一般 prompt 常常是在問題發生後，才補上一層被動式的錯誤處理。python-error-handling 技能則明確偏重幾個高價值模式：快速失敗的驗證、具語意的例外型別、保留例外上下文，以及在不犧牲已成功結果的前提下處理批次失敗。也因此，它特別適合拿來強化系統韌性，而不只是修語法錯誤。

使用者通常最先在意什麼

多數人在安裝前，會先想知道這個技能是否能：

• 提升除錯時的清晰度
• 減少模糊的 Exception 用法
• 幫助整理驗證邏輯
• 避免批次流程只能全有或全無
• 產出在真實失敗情境下更容易維護的程式碼

根據原始內容，這些正是它核心在處理的問題。

這個技能不打算涵蓋什麼

從 repository 內容來看，這是一個聚焦、單一檔案的技能，沒有搭配額外 script 或 rules pack。這表示 python-error-handling 偏向提供指引，而不是提供自動化能力。你可以期待的是設計模式與程式碼生成方向，而不是可直接執行的 framework、linter 或封裝好的 library。

如何使用 python-error-handling 技能

python-error-handling 的安裝情境

請從 wshobson/agents repository 安裝這個技能：

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

由於這個技能位於 plugins/python-development/skills/python-error-handling，最適合把它視為一個針對 Python 韌性設計的專用技能：當你要建立或修改那些失敗行為需要被刻意設計的程式路徑時，再明確呼叫它。

先讀這個檔案

請先從這個檔案開始：

• SKILL.md

這個技能沒有額外的 resources/、rules/ 或輔助 script，所以大部分價值都在於理解 SKILL.md 裡的模式，並結合你自己的程式碼脈絡實際套用。

什麼時候最適合呼叫 python-error-handling

以下情境很適合使用 python-error-handling：

• 為函式輸入或 API 參數加入驗證
• 把外部資料轉成更嚴格的內部型別
• 設計自訂例外類別
• 改善給操作人員或呼叫端看的錯誤訊息
• 在匯入或批次作業中處理逐筆失敗
• 把寬鬆的 except Exception 重構成更清楚的流程

如果你的任務純粹是效能調校或商業邏輯生成，這個技能多半不會是主要驅動因素。

這個技能需要你提供哪些輸入

只要你提供以下資訊，這個技能的效果會明顯更好：

• 要修改的函式或類別
• 預期的輸入型別與無效案例
• 呼叫端是 API、CLI、worker 還是 library
• 失敗時應該中止整體流程，還是蒐集後再回報
• 既有的例外類別或 framework 慣例

少了這些脈絡，產出的內容可能在技術上成立，但和你系統的錯誤語意不夠貼合。

把模糊目標改寫成更有力的 prompt

較弱的 prompt：

Add error handling to this Python function.

較強的 prompt：

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.

這種較強的寫法，直接把 python-error-handling 技能最重視的四個決策交代清楚：哪裡要做驗證、應該拋出什麼、怎麼保留上下文，以及是否接受部分失敗。

驗證密集型程式碼的 prompt 寫法

如果任務以輸入驗證為主，請把契約講清楚：

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.

這通常會比單純要求「寫得更安全」得到更好的結果，因為這個技能本來就強調快速失敗的驗證與可採取行動的訊息。

用於除錯與事故追蹤的 prompt 寫法

若是 python-error-handling for Debugging 情境，請要求代理保留可追蹤性，而不是只把錯誤壓掉：

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.

當問題出在失敗可觀測性差，而不是單純程式壞掉時，這會比一般除錯請求更對症。

實務上建議的工作流程

一個實用的 python-error-handling usage 流程如下：

1. 先找出邊界：API 輸入、檔案解析、外部回應，或批次中的單筆紀錄。
2. 定義哪些算是無效輸入，哪些算是執行中的操作失敗。
3. 請技能加入前置驗證與明確的例外型別。
4. 決定是單一失敗就中止，還是記錄後繼續處理。
5. 同時檢查給開發者與終端使用者看的訊息。
6. 至少測一條正常路徑、一個驗證失敗路徑，以及一個下游例外路徑。

這個順序正好反映了該技能實際凸顯的優先事項。

什麼樣的輸出才算好

python-error-handling 的優質輸出通常具備以下特徵：

• 在昂貴操作前先做驗證
• 有清楚的例外名稱與訊息
• 不會默默吞掉有用的上下文
• 重新拋出時使用例外 chaining
• 在迴圈或批次處理中，對逐項失敗有獨立處理方式

如果生成的程式碼只是加上一層大範圍 try/except 再配上 logging，那就表示這個技能其實沒有被用好。

常見導入阻礙

主要阻礙通常不是安裝，而是規格講得不夠完整。使用者常常沒有說清楚預期的失敗政策。這個技能無法自行推斷你的系統應該：

• 遇到第一個錯誤就停止
• 一次蒐集多個驗證問題
• 繼續處理仍然有效的項目
• 對終端使用者隱藏內部細節
• 暴露領域專用的例外類別

這些選擇最好一開始就講明，不然結果很容易流於泛泛。

python-error-handling 技能 FAQ

python-error-handling 適合初學者嗎？

適合，前提是你已經會寫基本的 Python 函式，並想建立更好的驗證與例外處理習慣。它的核心模式其實不複雜：提早驗證、拋出正確的錯誤、保留上下文，以及決定批次失敗應該如何表現。

什麼情況下 python-error-handling 會比一般 prompt 更好？

當你在意的是可靠性，而不是快速把程式碼生出來時，它會更有價值。泛用 prompt 也許能修掉一個 bug；但 python-error-handling skill 更適合設計一套在六個月後回頭看仍然清楚可理解的失敗行為。

python-error-handling 需要特定 framework 嗎？

不需要。它的指引是 framework-agnostic 的，可以用在純 Python、web handler、worker、data pipeline 或 library 裡。不過你還是應該告訴代理你使用的是 FastAPI、Django、Click 或其他 stack，這樣錯誤訊息與例外邊界才會更符合實際環境。

這是一個 package，還是只是指引？

這是一份 skill 文件，不是 Python package。技能資料夾裡沒有附帶 script 或參考檔案。安裝它的目的，是改善代理行為與程式碼生成品質，不是讓你匯入某個 runtime dependency。

什麼時候不該使用 python-error-handling？

如果任務和失敗設計無關，例如單純實作演算法、做 UI，或只是一次性的 script，而穩健錯誤語意不值得額外結構成本時，就可以跳過它。若你的組織已經透過內部 framework 嚴格規範例外處理慣例，它的幫助也會相對有限。

python-error-handling 能幫上批次作業嗎？

可以。它最明顯的強項之一，就是處理部分失敗：把成功與失敗分開保留，避免單一壞資料讓整批流程一起垮掉。這對匯入、同步作業與逐筆紀錄處理都很適合。

如何強化 python-error-handling 技能的使用效果

明確定義 python-error-handling 的失敗邊界

想讓輸出快速變好，最有效的方法就是先定義清楚：驗證在哪裡結束，操作層面的錯誤處理從哪裡開始。請告訴代理哪些錯誤屬於呼叫端犯錯、哪些是領域規則違反、哪些來自 HTTP、檔案或資料庫等依賴。

提供不良輸入的實際例子

如果你想得到高品質的驗證程式碼，請附上真實的無效案例：

• 空字串
• 超出範圍的數字
• 缺少 key
• 格式錯誤的日期
• 重複的識別碼

這會把 python-error-handling 的輸出推向更明確的檢查與更好的訊息，而不是停留在模糊的防呆。

指定要彙總回報，還是立刻失敗

常見失敗點之一，就是「一次回報所有問題」和「現在就停止」之間沒有講清楚。這個技能支援兩種風格，但 prompt 必須先做選擇。表單、payload 驗證與大量匯入通常更適合彙總；內部 helper function 則通常更適合立即失敗。

要求例外階層的設計決策

如果你的 codebase 不算小，請要求代理提出或對齊既有的例外階層。這可以避免程式裡混雜一整片平面的 ValueError、RuntimeError 和泛用 catch。例子如下：

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.

針對兩種受眾優化訊息

更好的輸出，會區分以下兩種訊息：

• 面向開發者的診斷細節
• 面向使用者的可執行指引

你可以要求技能在 logs 與 traces 中保留內部上下文，但在必要時回傳給呼叫端更乾淨的訊息。這在 API 與 CLI 情境中特別重要。

在重構時強制保留上下文

如果你正在替換既有的 try/except 邏輯，請明確要求使用 exception chaining。否則代理有時會把程式碼簡化到連原始 traceback 都丟掉。對除錯導向的工作流程來說，保留 cause chain 是價值最高的改善之一。

第一版出來後再迭代

拿到第一版結果後，不要只說「再改好一點」，而是提出更有針對性的追問。好的第二輪 prompt 包括：

• 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?

這樣能讓 python-error-handling guide 的實用性大幅提升，而不是只做一次性的生成。

檢查生成程式碼是否過度處理

一個比較隱晦的失敗模式，是加了太多 try/except 區塊。好的 python-error-handling usage 不是什麼都抓，而是在正確的邊界捕捉錯誤，並在適當時讓非預期失敗浮現。如果輸出反而把 bug 藏起來，就應該把它簡化。