python-type-safety

python-type-safety 技能總覽

python-type-safety 是一份專注於撰寫能通過靜態分析的 Python 指南，不只著眼於執行期測試是否能過。它特別適合需要補上或收緊型別提示、導入 generics、定義 protocols、安全地縮小 unions，或把既有程式碼庫逐步推向更嚴格 mypy 或 pyright 檢查的開發者與 coding agents。

python-type-safety 適合用來解決什麼問題

當你的真正目標，是讓 Python 程式在執行前就更容易推理與驗證時，就適合使用 python-type-safety。這個技能聚焦在實務上常見、而且型別安全的模式，例如：

• 為公開 API 加上註解
• 清楚表達 optional values
• 透過 generics 保留型別資訊
• 用 protocols 定義結構式介面
• 以 narrowing 和 guards 取代不安全的假設
• 建立嚴格檢查的工作流程

哪些人最能從中受益

如果你符合以下情況，這個 python-type-safety skill 會很適合你：

• 維護函式庫或共用的內部模組
• 用 AI assistant 產生 Python 程式碼，並希望減少隱藏的型別錯誤
• 正在把 legacy Python 重構到較新的 typing 寫法
• 需要讓程式更少靠試錯就能通過 mypy 或 pyright

如果你只是想找語法對照表，它就沒那麼有幫助。它真正的價值在於：幫你為不同情境選對 typing pattern，而不只是把語法填上去。

為什麼使用者會安裝它，而不是只靠一般提示詞

一般提示詞也能加上型別註解，但往往只停留在表層 typing。python-type-safety 更有價值的地方，在於它會把方向推向更好的設計判斷：明確處理 None、建立更安全且可重用的抽象、使用 protocol-based interfaces，以及寫出更符合嚴格 checker 預期的程式。這在使用 python-type-safety for Code Generation 時尤其重要，因為型別一旦鬆散，生成出來的程式碼看起來可能沒問題，實際上卻很脆弱。

採用前要先確認什麼

這個技能看起來是純文件型，實際可操作的指引主要都放在 SKILL.md。沒有額外的 helper scripts 或其他資源，因此導入本身很簡單；但輸出品質會高度依賴你的 prompt，以及你提供的目標程式碼內容。如果你的 repo 使用較舊版本的 Python、自訂 checker 設定，或採 gradual typing 策略，最好一開始就把這些背景講清楚。

如何使用 python-type-safety 技能

python-type-safety 的安裝情境

從 repository 加入這個技能：

npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill python-type-safety

由於 repository 的內容看起來主要就是單一 SKILL.md 檔案，前置設定成本很低。真正需要花心力的地方，是清楚告訴 agent：它要處理哪些程式碼、遵守哪個 Python 版本，以及要符合哪些 checker 限制。

先讀這個檔案

先從這裡開始：

• plugins/python-development/skills/python-type-safety/SKILL.md

這個檔案包含實際的操作指引。因為沒有支援資料夾或 scripts，你不應期待有自動化流程或 repository 專屬的強制規則。比較好的理解方式是：把它當作一份 pattern guide，但要落實到你自己的 codebase 脈絡中。

這個技能要拿到哪些輸入，效果才會好

若想讓 python-type-safety usage 更可靠，建議提供：

• Python 版本，例如 3.10 或 3.12
• 你使用的 checker，例如 mypy 或 pyright
• 目前 checker 的 strictness
• 要更新的確切程式碼
• 這是 library code、app code，還是 generated code
• 任何重要的 frameworks 或 serialization layers
• 是否需要考慮 backward compatibility

如果缺少這些資訊，agent 很可能會選出語法上正確、但不符合你實際環境或 checker 行為的寫法。

把模糊目標改寫成有效 prompt

較弱的目標：

Add type hints to this file.

較好的目標：

Use the python-type-safety skill to annotate all public functions in this module for Python 3.11. Target pyright strict mode. Prefer explicit return types, preserve existing behavior, avoid Any, and replace unsafe dict-shaped interfaces with Protocol or TypedDict where appropriate. Show the updated code and explain any places where runtime checks are needed for narrowing.

較強的版本之所以更有效，是因為它明確定義了範圍、checker 目標、風格限制，以及預期接受的取捨。

python-type-safety for Code Generation 的最佳工作流程

如果你是在做 python-type-safety for Code Generation，建議照這個順序進行：

1. 先要求 API shape。
2. 請 agent 在完整實作前先提議型別設計。
3. 再讓它用明確的 signatures 進行實作。
4. 執行或模擬 checker feedback。
5. 針對模糊的 unions、None 情況與 generic 邊界反覆修正。

這樣可以避開一種常見失敗模式：先把生成程式碼寫完，最後才補 typing，結果只能做很多彆扭的事後修補。

哪些實用 prompt 模式比較容易產出好程式碼

以下 prompt 片段通常很有幫助：

• 「只註解公開 signatures；除非能釐清 union，否則保留區域變數的型別推斷。」
• 「如果呼叫端只需要行為，優先用 Protocol 而不是 inheritance。」
• 「只有在能保留呼叫端型別資訊時才使用 generics。」
• 「請標示 type narrowing 發生的位置，並說明為什麼對 checker 來說是安全的。」
• 「如果回傳值可能不存在，請使用 T | None，並同步更新 call sites。」

這些模式能讓輸出更貼近這個技能真正擅長的範圍。

這個技能特別擅長涵蓋哪些內容

從上游技能的重點來看，它明顯特別強調：

• type annotations
• generics
• protocols
• type narrowing
• 以 mypy 和 pyright 進行嚴格型別檢查

也就是說，它最適合用在程式碼形狀與 checker 正確性上；如果牽涉到 framework-specific plugin behavior，除非你補上自己 repo 的背景，不然它不會自然幫你處理到位。

常見的導入阻礙

使用者通常會卡在這幾類問題：

• legacy code 的型別前後不一致
• 隱藏的 None 路徑
• Any 使用過度
• generic abstractions 設計得比實際需求更複雜
• 本機工具與 CI 之間的 checker config 不一致

在真實團隊流程中使用 python-type-safety install 時，最好預期採取漸進式導入，而不是想一次就把舊 codebase 全面拉到 strict。

怎麼評估第一次輸出的品質

一份來自 python-type-safety 的好結果，通常應該要：

• 讓公開介面更清楚
• 減少模糊不清的回傳值
• 去除明顯不安全的假設
• 在 helper functions 之間保留型別資訊
• 在盡量少用 suppression comments 的前提下通過更嚴格的檢查

反之，較弱的結果通常只是加了很多註解，卻沒有真正處理最重要的不確定性。

python-type-safety 技能 FAQ

python-type-safety 適合初學者嗎

適合，前提是你已經懂基本 Python，並且想學的是實務 typing pattern，而不只是理論。初學者也能使用這個技能，但當你手上已經有真實程式碼、需要更安全的介面或符合 checker 要求時，它的價值會更明顯。

什麼情況下我該用 python-type-safety，而不是一般 coding prompt

當你的品質門檻包含靜態正確性、可維護的 signatures，或能直接給 checker 使用的抽象設計時，就該用 python-type-safety。如果你只是想快速寫個 script，也不在意長期安全性，一般 prompt 可能就夠用了。

python-type-safety 一定要搭配 mypy 或 pyright 嗎

不一定，但如果能搭配其中之一，這個技能的價值會高很多。沒有 checker 時，你仍然能得到更清楚的 contracts；但你會少掉一個能驗證 typing 選擇是否合理的重要回饋迴路。

這個技能只適用於完全 strict 的 codebase 嗎

不是。它同樣適合 gradual typing。你可以先從公開 API 開始註解、優先收緊高風險模組，再只在真正有回報的地方導入 protocols 或 generics。

什麼情況下 python-type-safety 不太適合

遇到以下情況，可以考慮跳過它，或縮小它的使用範圍：

• 程式碼只是短期使用、可丟棄的自動化腳本
• 團隊不打算執行靜態型別檢查工具
• 執行期 schema validation 比靜態型別更重要
• 程式高度依賴動態模式，而你又不想重構

它對 library design 有幫助嗎

有。python-type-safety guide 對可重用函式庫特別有價值，因為公開 signatures、generic containers，以及 protocol-based interfaces 都能同時提升開發者體驗與安全性。

如何改善 python-type-safety 技能的輸出

明確提供 python-type-safety 的 checker 與版本目標

要最快改善輸出品質，最直接的方法就是說清楚：

• Python version
• checker tool
• strictness level
• 允許使用的 typing features

例如，你是否允許現代 union syntax、Self、ParamSpec 或 TypedDict，都會實質改變「好的 typing」應該長什麼樣子。

提供程式碼與錯誤面，而不是抽象要求

如果你手上已經有失敗案例，就不要只抽象地要求加 typing。更好的請求方式是：

Use python-type-safety on this module. Here is the code and these five pyright errors. Fix the types with the smallest API change possible.

這樣可以把技能聚焦在真實阻塞點，而不是做一輪泛泛的整理。

要求說明 protocols、generics 與 unions 的選擇理由

常見的失敗模式之一，就是過度設計。要改善結果，可以要求 agent 為進階 typing 選擇提出理由：

• 為什麼這裡用 Protocol 會比具體 base class 更好？
• 為什麼這裡需要 generic type parameter？
• 為什麼這裡應該是 union，而不是更窄的 model？

這能讓 python-type-safety usage 維持實用，而不是流於學術化。

強制明確處理 None 與 narrowing

很多 Python bug 都來自對「不存在」情況的隱性處理。你可以要求 agent：

• 明確標記 nullable returns
• 更新 call sites
• 展示 narrowing branch
• 除非不可避免，否則不要用不安全的 casts

這是 python-type-safety skill 最能帶來明顯品質升級的地方之一。

先迭代公開 API，再處理內部細節

如果第一輪結果很雜亂，建議依照這個順序改善：

1. public functions and methods
2. shared data structures
3. protocols and interfaces
4. helper functions
5. 只有在推斷不清楚時，才處理 local variables

這樣的順序，比起毫無區別地把所有地方都註解一遍，更能提升可維護性。

把產出和你的 repo 慣例逐項比對

若要在團隊使用情境中提升 python-type-safety 的效果，可以要求 agent 對齊既有慣例，例如：

• checker comments 的風格
• typing constructs 的 import style
• 偏好的 collection types
• 要使用 Protocol、ABC，還是 concrete classes
• 對 cast 與 type: ignore 的容忍程度

這個技能在能配合你的 codebase 時最強，而不是硬套一套通用 typing 風格。