py-pydantic-patterns
Construir modelos de Pydantic v2 correctamente
Los hábitos de Pydantic v1 pueden causar defectos de validación y serialización. Esta skill proporciona patrones de Pydantic v2 para esquemas, validadores, configuración, uniones y serialización.
Instalar con mi Agente
Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.
Review the Skillstore skill "py-pydantic-patterns" from https://skillstore.io/skills/cjharmath-py-pydantic-patterns.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/cjharmath-py-pydantic-patterns/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Tu Agente debe seguir mostrando su plan y solicitar cualquier confirmación exigida por la política de seguridad.
Recursos legibles por agentes
Usa estos enlaces cuando un agente de IA, crawler o script necesite contexto limpio en vez de leer la página completa.
Pruébalo
Usando "py-pydantic-patterns". Un desarrollador pregunta cómo migrar modelos que usan métodos Config, validator y dict.
Resultado esperado:
- Una lista de verificación de migración que asigna cada construcción de v1 a su reemplazo en v2.
- Notas sobre la configuración del modelo, decoradores de validadores y comportamiento de volcado de modelos.
- Un breve plan de pruebas para casos límite de validación y serialización.
Usando "py-pydantic-patterns". Un equipo de API necesita modelos de solicitud para puntuaciones, calificaciones y notas opcionales.
Resultado esperado:
- Un plan de diseño de esquemas con restricciones de campo y manejo de valores predeterminados.
- Orientación para errores de validación y descripciones de OpenAPI.
- Recomendaciones para tipos restringidos reutilizables.
Usando "py-pydantic-patterns". Un revisor quiere comprobar la serialización de respuestas antes del lanzamiento.
Resultado esperado:
- Un resumen de revisión que cubre campos excluidos, aliases, campos calculados y métodos serializadores.
- Riesgos que se deben probar antes de exponer el contrato de respuesta.
Auditoría de seguridad
SeguroAll static findings are false positives caused by Markdown code fences, inline-code formatting, or benign local grep examples in SKILL.md. No prompt injection, data exfiltration intent, destructive behavior, or unauthorized command execution was found.
Factores de riesgo
⚙️ Comandos externos (32)
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<a href="https://skillstore.io/skills/cjharmath-py-pydantic-patterns?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/cjharmath-py-pydantic-patterns/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Tarjeta para insertar
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/cjharmath-py-pydantic-patterns.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Citas académicas (APA · BibTeX · CFF)
Cita APA
CJHarmath. (2026). py-pydantic-patterns security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/cjharmath-py-pydantic-patterns/audits/8Cita BibTeX
@techreport{cjharmath-cjharmath-py-pydantic-patterns-2026,
author = {CJHarmath},
title = {py-pydantic-patterns security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {8},
url = {https://skillstore.io/skills/cjharmath-py-pydantic-patterns/audits/8},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "py-pydantic-patterns security audit report (audit version 8)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "CJHarmath"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/cjharmath-py-pydantic-patterns/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:cjharmath-py-pydantic-patterns:audit:8"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Puntuación de Skillstore
Por qué esta puntuación Confianza de la evidencia: AltoLo que puedes crear
Migrar modelos heredados de Pydantic
Reemplaza validadores de v1, clases de configuración y métodos de volcado con equivalentes de Pydantic v2.
Diseñar esquemas de solicitudes de API
Crea modelos de entrada restringidos con errores de validación claros y metadatos de campo compatibles con OpenAPI.
Revisar la serialización de respuestas
Comprueba la salida del modelo, campos calculados, aliases y campos excluidos antes de exponer respuestas de API.
Prueba estos prompts
Crea un modelo de Pydantic v2 para este cuerpo de solicitud. Incluye restricciones de campo, mensajes de error útiles y orientación de serialización.
Revisa este modelo de Pydantic en busca de patrones de v1. Enumera cada cambio requerido para v2 y explica el reemplazo más seguro.
Diseña validadores de Pydantic v2 para estos campos relacionados. Incluye cuándo usar validadores de campo frente a validadores de modelo.
Diseña una estrategia de esquema de Pydantic v2 para estas respuestas polimórficas. Usa uniones discriminadas y explica las compensaciones de serialización.
Mejores prácticas
- Usa las APIs de Pydantic v2 de forma coherente al agregar o cambiar modelos.
- Combina los cambios de validadores con pruebas para valores inválidos, faltantes y límite.
- Mantén separados los esquemas de solicitud, respuesta, creación, lectura y actualización cuando sus campos difieran.
Evitar
- Mezclar validadores de v1 y configuración de modelos de v2 en el mismo esquema.
- Devolver objetos ORM sin habilitar la validación de modelos basada en atributos.
- Ocultar reglas de serialización en código de respuesta ad hoc en lugar de usar serializadores de modelo.