python-project-structure

python-project-structure 技能概览

python-project-structure 技能适合用来设计一个能随着规模增长仍然保持清晰可维护的 Python 代码库。它尤其适合这些场景：你正在启动一个新 package、整理一个已经变乱的仓库，或者想在项目复杂度失控前，先把模块、包、测试以及对外导入方式理顺。

python-project-structure 技能到底能做什么

这个技能聚焦的是会影响长期可维护性的项目结构决策：模块边界、package 层级深度、目录布局，以及通过 __all__ 明确声明公共 API。它不是脚手架生成器，也不是某个框架的 starter。它的核心价值在于，帮你在项目早期做出更稳妥的结构设计决策。

哪些读者和团队最适合用

如果你属于下面这些情况，就很适合使用 python-project-structure：

• 正在创建可复用的库或内部 package
• 想把不断膨胀的应用拆成更清晰的模块
• 不确定该用扁平 package 还是嵌套 package
• 想统一 package 入口点的代码暴露方式
• 想让 imports 和代码归属关系更可预测

对于那些希望获得结构建议、但又不想引入厚重架构框架的团队来说，它尤其有价值。

它真正解决的工作问题

大多数用户并不是来听理论的，他们真正想解决的是这些很实际的问题：

• 业务逻辑应该放在哪里？
• 什么时候该新建一个 subpackage？
• 测试目录要不要镜像源代码结构？
• __init__.py 里到底该放什么？
• 怎样才能提供干净的公共 API，又不把内部实现暴露出去？

当你把这些具体决策直接写进提示词时，python-project-structure skill 的帮助会最大。

它和泛用提示词有什么区别

这个仓库给出的指导有明确倾向，而且这种“有主张”是有用的：

• 优先使用高内聚模块，而不是功能杂糅的文件
• 除非确实存在独立子领域，否则尽量保持浅层级
• 明确公共接口
• 把一致性当成设计工具，而不是事后补救

因此，它比一句模糊的“帮我组织一下 Python 项目”更有用。尤其是在 python-project-structure for Project Setup 这类场景里，很多看似很小的目录和布局选择，后面都会不断放大影响。

它不重点覆盖什么

这个技能的边界是刻意收窄的。它主要不解决这些问题：

• dependency management
• deployment layout
• framework-specific conventions
• build backends and packaging edge cases
• monorepo tooling strategy

如果你当前的核心问题是 Django、FastAPI、Poetry、Hatch 或 CI 配置，那么可以先用这个技能做结构决策，再配合更具体的 setup 技能或提示词一起使用。

如何使用 python-project-structure 技能

python-project-structure 的安装上下文

上游 SKILL.md 没有提供安装命令，所以目录用户通常会从其所属仓库中通过类似下面的命令添加：

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

如果你的环境使用的是别的 skill loader，关键不是命令本身，而是它在 wshobson/agents 中的 skill 路径：plugins/python-development/skills/python-project-structure。

先读这个文件

先从这里开始：

• SKILL.md

这个技能目录下没有额外的 README.md、metadata.json、resources/ 或辅助脚本，所以几乎所有有用的信息都集中在这一个文件里。好处是上手快，但也意味着在依赖它做判断之前，最好把整份内容完整读一遍，不要靠猜。

这个技能需要什么输入

python-project-structure install 这一步并不难，真正更难的是：你要提供足够的上下文，才能让它给出靠谱的结构建议。建议至少提供：

• 项目类型：library、CLI、service、automation tool、data package
• 当前或计划中的顶层功能
• 未来可能扩展的重点区域
• 希望暴露的公共 API 范围
• 测试策略
• 这是绿地新项目还是重构
• 是否有框架或打包方面的约束

如果不给这些信息，输出很容易滑向泛泛而谈的通用目录结构。

把模糊目标变成可用提示词

较弱的提示词：

• “Organize my Python project.”

更强的提示词：

• “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.”

为什么这种写法更有效：

• 它说明了业务领域
• 它暴露了潜在的子领域划分
• 它明确了 API 目标
• 它约束了 package 层级深度
• 它给了技能一个清晰的优化方向

不只要目录树，要它帮你做决策

最好的 python-project-structure usage 不是“帮我画一棵文件夹树”。更有效的做法是让技能解释这些问题：

• 为什么这个模块存在
• 哪些代码应该一起变化
• 哪些 imports 应该是公开的
• 哪些应该保持内部使用
• 什么时候该把一个文件拆成 package

这样输出就不只是表面上的整理，而会更接近真正可维护的架构。

适合项目搭建的推荐工作流

一个比较实用的流程是：

1. 描述项目的核心能力和用户。
2. 让它先给出第一版目录布局。
3. 让技能根据内聚性识别模块边界。
4. 让它基于 __all__ 给出 package 级公共 API 建议。
5. 审查测试应该放在哪里，以及它们与源代码如何映射。
6. 用一两个未来功能去压力测试这个布局。
7. 到这一步之后，再真正创建文件和 imports。

对于 python-project-structure for Project Setup 来说，这样的顺序通常比先从某个模板拷贝一份再改更合适。

不只是新仓库，重构也能用

你也可以把 python-project-structure guide 用在已有代码库上。建议提供：

• 当前目录树
• 现有痛点，比如循环导入或超大的模块
• 几个让人困惑的 import 示例
• 那些总是一起改动的模块

然后再让它给出目标结构和分阶段迁移方案。相比直接问“最佳实践是什么”，这种方式可执行性要高得多。

需要特别关注的仓库理念

源文件里强调了几条设计原则，这些原则应该直接体现在你的提示词里：

• 一个文件只承载一个概念
• 公共接口要明确
• 默认采用扁平层级
• 命名和组织方式保持一致

如果你的需求和这些原则冲突，要把原因说清楚。比如你确实需要更深的嵌套来隔离不同领域，那就应该在提示词里先把领域边界讲明白。

面向库 package 的示例提示词

“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.”

面向应用或服务的示例提示词

“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.”

提升输出质量的实用采用建议

如果你想拿到更好的结果，可以补充这些信息：

• 如果已有结构，附上一份粗略文件树
• 明确写出你希望用户最终怎么 import
• 说明是否需要考虑向后兼容
• 说明你是否偏好 src/ layout
• 让模型主动标出过度嵌套和 “misc” 模块

这些细节会明显提升建议质量，因为它们补上了技能本身无法自动推断的约束。

python-project-structure 技能 FAQ

python-project-structure 适合初学者吗？

适合，但前提是你已经理解 Python 文件和 import 的基础。这个技能本身可读性不错，也很实用，但它默认你能判断 package 深度、公共 API 暴露等取舍。对初学者来说，把它用在一个小型真实项目上，通常会比拿抽象例子练习更有收获。

什么时候值得安装 python-project-structure？

当结构性决策会反复出现，或者后期回头修改成本很高时，就值得安装。如果你做的已经不只是一次性脚本，python-project-structure 往往能帮你提前避开模糊的模块命名、不稳定的 imports，以及越来越臃肿的文件。

它和直接让 AI 生成一个文件夹树有什么不同？

通用提示词往往能生成一棵“看起来像样”的目录树，但论证很弱。python-project-structure skill 提供的是更明确的判断框架：内聚性、显式接口、浅层级结构。这样通常能得到更合理的 package 边界，也更少出现只是为了好看而存在的装饰性目录。

它会生成完整项目脚手架吗？

不会。它提供的是结构指导，而不是代码生成器。你应该期待的是建议、模式和示例，而不是一个可以直接拿来跑的框架 starter repo。

python-project-structure 只适用于库吗？

不是。它在 library 和可复用 package 上最强，因为公共 API 设计是核心问题；但对于需要更清晰内部边界的 service 和 application，它同样有帮助。

什么时候不该使用 python-project-structure？

如果你的主要需求是下面这些情况，就可以跳过它：

• 框架约定已经被其他地方明确规定
• 一次性脚本，没有长期演进路径
• 你关心的是部署与打包自动化，而不是代码组织
• 你需要的是 repo 初始化命令和模板

在这些场景里，这个技能可能过于偏架构，而不够偏执行落地。

它会覆盖测试布局决策吗？

会，但主要是在策略层面。它能帮助你思考测试放在哪里、目录树应如何组织，但它不能替代更深入的测试指导，比如 fixtures、工具链或 CI 相关实践。

如何改进 python-project-structure 技能的使用效果

为 python-project-structure 提供明确的领域边界

想显著提升输出质量，最有效的办法就是把项目里真实存在的子领域说清楚。比如，“Payments、invoices、reconciliation” 会比 “backend logic” 产出更合理的模块边界。这个技能只能拆分你明确表达出来的概念，无法替你猜出业务结构。

明确预期的 imports 和公共 API 目标

如果你希望使用者这样写：from mypkg import Client，那就直接说出来。公共 API 的预期会直接影响它对 __init__.py 导出、package 边界以及哪些模块应保持内部实现的判断。

在重构提示词里写出现有痛点

对于已有仓库，建议明确指出这些问题，例如：

• circular imports
• 巨大的 utils.py
• 重复的 validation logic
• 模块之间不稳定的内部 imports
• models 和 services 的归属不清

这样 python-project-structure skill 才会围绕你的真实瓶颈优化，而不是只追求一种理想化的“整洁感”。

不要只要一个答案，要它比较取舍

一个很强的改进型提示词是：

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

这种方式通常比直接索要一个“最佳”结构更好，尤其是在项目搭建早期。因为很多结构决策本来就存在权衡，不该被压扁成唯一答案。

用未来变化来验证第一版方案

拿到第一轮输出后，继续追问：

• 如果我要加 plugins，会发生什么？
• 如果我要拆分 sync 和 async clients，该怎么放？
• 共享 schemas 应该放在哪里？
• 哪个模块最可能先变得拥挤？

这种第二轮压力测试，才是 python-project-structure usage 真正开始体现价值的地方。

需要警惕的常见失败模式

质量不高的输出通常会出现这些问题：

• 创建了没有真实职责的文件夹
• 为了视觉分组而做深层嵌套
• 公共 API 泄露内部实现
• 出现 common.py 或 helpers.py 这类兜底文件
• 在概念还不稳定时就过早拆分代码

如果你看到这些模式，应该要求模型简化方案，并为每一个 package 边界给出理由。

用迷你规格说明提升提示词质量

下面这种紧凑的输入格式通常很好用：

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

这种写法既能提供足够上下文，又不至于把提示词写成一份冗长的设计文档。

按“结构 → 文件 → 导出”分阶段迭代

不要一上来就把所有问题一起问完。更好的顺序是：

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

这种分阶段方式能减少空泛建议，也让 python-project-structure guide 的输出更容易真正落地采用。

用仓库现实约束来校验输出

在接受某个建议前，记得拿它和这些现实因素逐项对照：

• 团队实际的 ownership 划分
• 当前的 import paths
• 发布兼容性需求
• pyproject.toml 里的打包预期

这个技能最擅长的是辅助决策，但要产出真正能长期维持的结构方案，仍然必须结合你仓库里的实际运行条件。