스킬 python-best-practices
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python-best-practices

안전 🌐 네트워크 접근📁 파일 시스템 액세스⚙️ 외부 명령어🔑 환경 변수

Python型優先パターンの適用

또한 다음에서 사용할 수 있습니다: 0xBigBoss

型定義なしでPythonを記述すると、実行時エラーや保守困難なコードにつながります。このスキルでは、データクラス、判別可能な共用体、Protocolなど最新のPython機能を使用した実証済みの型優先開発パターン教你、不正な状態を表現できないようにします。

지원: Claude Codex Code(CC)
📊 71 적절함
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테스트해 보기

"python-best-practices" 사용 중입니다. 必須の名前と価格、オプションの説明を持つ製品のフローズンデータクラスを作成する

예상 결과:

  • イミュータビリティには@dataclass(frozen=True)を使用する
  • デフォルトなしの必須フィールドを最初にマークする
  • デフォルト値を持つオプションフィールドを必須フィールドの後に追加する
  • frozen=Trueフラグは意図しないミューテーションを防止する
  • 正しいフィールド順序と型ヒントの例出力を表示

"python-best-practices" 사용 중입니다. 判別可能な共用体で状態遷移を処理する方法を表示する

예상 결과:

  • 各状態の個別のクラスを定義する(Idle、Loading、Success、Failure)
  • 状態を区別するためにLiteral型を使用する
  • 網羅的な処理のためにmatch/caseでパターンマッチングを適用する
  • 未処理のケースでエラーを発生させる
  • 状態ロジックを分離してテスト可能に保つ

"python-best-practices" 사용 중입니다. 環境変数から型付き設定ローダーを作成する

예상 결과:

  • 型付きフィールドを持つフローズンデータクラスを定義する
  • オプションの値にはデフォルト値でos.environ.getを使用する
  • 必須のシークレットにはos.environ[]を使用する
  • ロード時に設定検証を実行する
  • 必須値が欠落している場合は即座に失敗する

보안 감사

안전
v3 • 1/16/2026

This is a pure documentation skill containing only markdown guidance with code examples. The static analyzer incorrectly flagged example code patterns in documentation as security issues. All reported findings are FALSE POSITIVES because the skill contains no executable code, no file system access, no network calls, and no external command execution. The flagged patterns (backticks, environment variables, API keys in examples) are educational documentation content only.

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스캔된 파일
447
분석된 줄 수
4
발견 사항
3
총 감사 수
감사자: claude 감사 이력 보기 →

품질 점수

38
아키텍처
100
유지보수성
87
콘텐츠
30
커뮤니티
100
보안
91
사양 준수

만들 수 있는 것

型安全なデータモデルを設計する

データクラス、NewType、判別可能な共用体を使用して、型レベルでドメイン制約をエンコードする方法を学びます。

Python型パターンをレビューする

Protocol、TypedDict、網羅的に一致する共用体を使用して、コードベース全体で一貫したタイピングパターンを適用します。

イディomaticなPythonを生成する

Claude、Codex、またはClaude Codeを使用する際に、最新の型優先パターンに従うPythonコードを生成します。

이 프롬프트를 사용해 보세요

データモデルを作成する
必須フィールドとオプションのアバターを含むユーザープロファイルの、適切な型ヒントを持つフローズンデータクラスを作成してください。python-best-pattersパターンを使用してください。
ステートマシーンを処理する
アイドル、ローディング、成功、失敗の各状態を持つリクエストステートマシーンを、判別可能な共用体とパターンマッチングを使用してモデリングしてください。python-best-practicesパターンを適用してください。
型安全性を追加する
UserIdとOrderIdのNewTypeラッパーを作成して、混合を防止してください。入力の検証とラップされたタイプの作成方法を表示してください。
インターフェースを定義する
readメソッドを持つファイルのようなオブジェクトのProtocolを定義してから、読み取り互換性のあるオブジェクトを受け入れる関数の型ヒントとして使用する方法を表示してください。

모범 사례

  • 実装前に型を定義し、型チェッカーに完全性をガイドさせる
  • 意図しない状態ミューテーションを防ぐために、フローズンデータクラスとイミュータブルなパターンを使用する
  • システム境界で型ヒントと一緒にランタイムチェックでデータを検証する

피하기

  • 関数シグネチャーでミュータブルなデフォルト引数を使用する
  • '明白な'戻り型の型ヒントをスキップする
  • 例外を再発生させたりコンテキストを追加せずにキャッチする

자주 묻는 질문

これらのパターンはどのPythonバージョンをサポートしていますか?
パターンマッチングにはPython 3.10以上が必要です。データクラスとtyping機能は3.7以上で動作します。古いプロジェクトではpyrightまたはmypyを使用してください。
Pydanticと比較するとどうですか?
データクラスはコンパイル時の型を提供します。Pydanticはランタイム検証を追加します。最大安全性のためには両方を一緒に使用してください。
FastAPIやDjangoで使用できますか?
はい。これらのパターンはWebフレームワークを補完します。データクラスでモデルを定義し、ルートハンドラーで使用してください。
このスキルは私のコードにアクセスしますか?
いいえ。これは知識専用のスキルです。ガイダンスを提供しますが、コードを読み取ったり、書き込んだり、実行したりすることはできません。
どの型チェッカーを使用するべきですか?
pyrightは最高の推論とVS Code統合を提供します。mypyはより多くのプラグインを持っています。tyは大きなコードベースで最も高速です。
TypedDictとデータクラスのどちらをいつ使用する必要がありますか?
内部Pythonオブジェクトにはデータクラスを使用してください。外部のJSONやdict構造に一致する場合はTypedDictを使用してください。

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