python-project-structure

python-project-structure 技能總覽

python-project-structure 技能可協助你設計一個會隨著規模成長、但仍然清楚易懂的 Python 程式碼庫。它特別適合正要開始新套件、整理雜亂 repository，或想在專案失控之前，先決定好模組、套件、測試與公開匯入該怎麼安排的開發者。

python-project-structure 技能實際上會幫你做什麼

這個技能聚焦在會影響長期可維護性的專案結構決策：模組邊界、套件深度、目錄配置，以及透過 __all__ 明確定義公開 API。它不是 scaffolding generator，也不是某個框架專用的 starter。它的價值在於幫你提早做出更好的結構決策，而不是等問題累積後再補救。

最適合哪些讀者與團隊

如果你符合以下情況，就很適合使用 python-project-structure：

• 正在建立可重用的函式庫或內部套件
• 想把持續膨脹的 app 拆成更清楚的模組
• 不確定該用扁平套件還是巢狀套件
• 想統一套件入口點對外暴露程式碼的方式
• 想讓 imports 與程式碼歸屬關係更可預期

對於希望獲得結構指引、但又不想引入沉重架構框架的團隊來說，這個技能尤其有用。

真正要解決的工作任務

多數使用者不是在找理論，而是想回答像這樣的實務問題：

• 商業邏輯應該放在哪裡？
• 什麼時候該建立 subpackage？
• 測試目錄應不應該對照 source tree？
• __init__.py 裡面該放什麼？
• 我要怎麼提供乾淨的公開 API，又不把內部實作暴露出去？

當你把這些決策直接寫進 prompt 時，python-project-structure skill 的幫助會最大。

這個技能與一般泛用 prompt 的差異

這份 repository 的指引有一套明確、而且實用的偏好：

• 優先使用內聚的模組，而不是什麼都塞的雜燴檔案
• 除非真的存在子領域，否則階層應保持淺
• 公開介面要明確
• 一致性不是事後修補，而是設計工具

因此它比「幫我整理 Python 專案」這類模糊 prompt 更有力，尤其在 python-project-structure for Project Setup 這種情境下，小小的目錄與模組選擇，後面往往會一路放大。

它不會深入處理哪些問題

這個技能的定位本來就很聚焦。它主要不是拿來解決：

• 相依套件管理
• 部署目錄配置
• 特定框架的慣例
• build backend 與 packaging 邊角案例
• monorepo 工具策略

如果你的主要問題是 Django、FastAPI、Poetry、Hatch 或 CI 設定，建議先用這個技能處理結構決策，再搭配更專門的 setup 技能或 prompt。

如何使用 python-project-structure 技能

python-project-structure 的安裝情境

上游的 SKILL.md 沒有提供安裝指令，因此目錄使用者通常會從其所在 repository 加入，像這樣：

npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill python-project-structure

如果你的環境使用的是不同的 skill loader，重點是它在 wshobson/agents 裡的技能路徑：plugins/python-development/skills/python-project-structure。

先讀這個檔案

請先看：

• SKILL.md

這個技能資料夾裡沒有額外的 README.md、metadata.json、resources/ 或 helper scripts，所以幾乎所有有用的指引都集中在這個單一檔案。這對快速採用是好事，但也代表你在依賴它之前，最好完整讀過一次，不要靠猜測補空白。

這個技能需要什麼輸入

python-project-structure install 本身很簡單；更難的是，你得提供足夠的上下文，讓它能給出像樣的結構建議。建議至少提供：

• 專案類型：library、CLI、service、automation tool、data package
• 目前或預計的頂層功能
• 預期會成長的區塊
• 希望對外公開的 API 範圍
• 測試策略
• 這是 greenfield 還是 refactor
• 任何 framework 或 packaging 限制

少了這些資訊，輸出很容易滑向通用、缺乏判斷力的配置。

把模糊目標變成可用的 prompt

較弱的 prompt：

• 「幫我整理 Python 專案。」

較強的 prompt：

• 「Use the python-project-structure skill to propose a package layout for a Python library that parses invoices, normalizes fields, and exports to multiple formats. I want a clean public API for downstream users, shallow package depth, and tests separated from source. Show recommended directories, what belongs in each module, and what to expose from __init__.py.」

這種寫法之所以有效，是因為它：

• 點出了領域
• 暗示了可能的子領域
• 說清楚 API 目標
• 限制了套件深度
• 給技能明確可優化的方向

不要只要目錄樹，要它替決策背書

最佳的 python-project-structure usage 不是「幫我畫資料夾」。你應該要求技能說明：

• 為什麼這個模組存在
• 哪些東西會一起變動
• 哪些 imports 是公開的
• 哪些內容應該維持內部使用
• 什麼時候該把單一檔案拆成 package

這樣輸出才會從表面整理，提升成可維護的架構判斷。

適合專案初始化的建議流程

一個實用流程如下：

1. 描述專案的主要能力與使用者。
2. 先要求一版初步目錄配置。
3. 請技能依照內聚性劃出模組邊界。
4. 要求用 __all__ 提出套件層級的公開 API 建議。
5. 檢查測試應該放在哪裡，以及如何對應 source。
6. 用一到兩個未來功能去壓力測試這個配置。
7. 到這一步後，再開始建立檔案與 imports。

這個順序比起從某個現成 template 開始，更適合 python-project-structure for Project Setup。

不只新 repo，重構時也可以用這個技能

你也可以把 python-project-structure guide 用在既有程式碼庫。請提供：

• 目前的 tree
• 痛點，例如 circular imports 或超肥大的模組
• 令人困惑的 import 範例
• 哪些模組常常一起被修改

接著要求它提出目標結構與分階段遷移計畫。這會比單純問「best practices 是什麼」實際得多。

讀 repository 時要特別留意的概念

原始內容特別強調幾個設計原則，你的 prompt 也應該被這些原則引導：

• 一個檔案處理一個概念
• 公開介面要明確
• 預設採用扁平階層
• 命名與組織方式要一致

如果你的需求跟這些原則有衝突，請直接說明原因。例如你需要較深的巢狀結構來切開不同領域時，就要先把那些 domain boundaries 說清楚。

python-project-structure 用於函式庫套件的範例 prompt

「Apply the python-project-structure skill to a Python library with three concerns: input parsing, validation, and export. Propose a src/ layout, recommend which modules should be packages versus single files, define the public imports for package consumers, and explain where internal helpers should live. Keep the hierarchy shallow unless there is a strong domain reason.」

python-project-structure 用於 app 或 service 的範例 prompt

「Use python-project-structure to reorganize a Python service that currently has utils.py, helpers.py, and models.py doing too many unrelated things. Suggest a cleaner module split based on cohesion, test placement, and a directory structure that stays readable for a 5-person team.」

能明顯提升輸出品質的實務採用技巧

想得到更好的結果，建議你：

• 如果已經有現成結構，就附上粗略 file tree
• 直接寫出你希望使用者怎麼 import
• 說明是否在意 backward compatibility
• 指明你是否偏好 src/ layout
• 要求模型主動標示過度巢狀與「misc」類模組

這些細節會實質改善建議品質，因為它們補上了技能本身無法自行推斷的限制條件。

python-project-structure 技能 FAQ

python-project-structure 適合初學者嗎？

適合，但前提是你已經懂基本的 Python 檔案與 imports。這個技能內容可讀性高、也偏實務，但它預設你能判斷像是套件深度與公開 API 暴露這類取捨。對初學者來說，拿一個小型真實專案來用，會比套在抽象範例上更有收穫。

什麼情況下值得安裝 python-project-structure？

當結構決策會反覆出現，或一旦做錯、日後回頭修改成本很高時，就值得裝。如果你做的不是一次性腳本，而是任何稍微有規模的東西，python-project-structure 都能幫你避開模糊的模組命名、不穩定的 imports，以及越長越肥的檔案。

它和直接叫 AI 畫一棵資料夾樹有什麼不同？

一般 prompt 常能產出一棵「看起來合理」的樹，但背後理由很薄弱。python-project-structure skill 提供的是更清楚的判斷視角：內聚性、明確介面、淺層階層。這通常會帶來更好的套件邊界，也比較不會長出只是裝飾用的資料夾。

它會產生完整的專案 scaffold 嗎？

不會。它提供的是指引，不是 code generator。你應該期待的是建議、模式與範例，而不是可以直接拿來跑框架的 starter repo。

python-project-structure 只適用於函式庫嗎？

不是。它在函式庫與可重用套件上特別強，因為公開 API 設計是核心議題；但對需要更清楚內部邊界的 services 與 applications，它同樣有幫助。

什麼情況下不該用 python-project-structure？

如果你的主要需求是以下這些，就可以跳過：

• 框架慣例早已由其他地方決定
• 沒有成長路徑的一次性腳本
• 重點在部署與 packaging 自動化，而不是程式碼組織
• 需要 repo bootstrap 指令與 templates

在這些情況下，這個技能可能太偏架構思考，而不夠偏操作執行。

它會涵蓋測試結構的決策嗎？

會，但層次偏策略面。它能幫你思考測試應該放哪裡、樹狀結構怎麼安排，但無法取代更深入的測試指引，例如 fixtures、tooling 或 CI。

如何提升 python-project-structure 技能的使用效果

先把 python-project-structure 的領域邊界講具體

最大的品質提升，通常來自你是否明確說出專案中的真實子領域。像是「payments、invoices、reconciliation」會比「backend logic」更能產生好的模組邊界。這個技能只能幫你切分你有說清楚的概念。

直接給出預期 imports 與公開 API 目標

如果套件使用者應該寫出像 from mypkg import Client 這樣的 imports，就直接說。公開 API 的期待會直接影響技能對 __init__.py exports、套件邊界，以及哪些模組應保留內部使用的建議。

在重構 prompt 中寫出目前痛點

針對既有 repo，請明確提到像這些問題：

• circular imports
• 巨大的 utils.py
• 重複的 validation logic
• 模組之間不穩定的內部 imports
• models 與 services 的歸屬不清

這樣 python-project-structure skill 才能針對你的真實瓶頸做優化，而不是追求一個理想化、表面整潔的結果。

要它比較取捨，不要只求單一答案

一個很有用的改進型 prompt 是：

• 「Give me two layout options: one optimized for simplicity now, one optimized for future domain growth.」

這通常比要求一個唯一「最佳」結構更有效，尤其是在專案初始化早期。

用未來變更來驗證第一版提案

拿到第一版輸出後，繼續追問：

• 如果我要加 plugins 會怎樣？
• 如果我要拆成 sync 與 async clients 呢？
• 共用 schemas 應該放哪裡？
• 哪個模組最可能先變得過度擁擠？

這種第二輪壓力測試，才是 python-project-structure usage 真正開始發揮價值的地方。

要注意的常見失敗模式

品質不佳的輸出通常會出現：

• 建了沒有明確責任的資料夾
• 為了好看而做的深層巢狀
• 會把內部細節暴露出去的公開 API
• 像 common.py 或 helpers.py 這種大雜燴檔案
• 在概念尚未穩定前就太早拆分程式碼

如果你看到這些模式，請要求模型簡化，並逐一說明每個 package boundary 的理由。

用迷你規格提升 prompt 品質

精簡的輸入格式通常很好用：

• Project type:
• Main features:
• External users of the package:
• Expected growth areas:
• Preferred imports:
• Existing pain points:
• Constraints:

這種格式能提供足夠上下文，又不會把 prompt 寫成一份冗長的設計文件。

按順序從結構走到檔案，再走到 exports

不要一次問完所有事情。更好的順序是：

1. directory layout
2. file responsibilities
3. package exports
4. import examples
5. migration steps

這種分階段方式能減少空泛建議，也讓 python-project-structure guide 的輸出更容易落地採用。

用 repository 的真實限制來修正技能輸出

在接受建議前，請把它拿去對照：

• 實際的團隊分工
• 現有 import paths
• release 相容性需求
• pyproject.toml 裡的 packaging 預期

這個技能最強的定位是決策輔助工具；但要產出你真的能長期維持的結構，仍然必須結合你自己的 repository 現實。