промпт GP ChatGPT

Python Packaging taste — промпт для ChatGPT и Claude.ai: правила

Q: Что делает Python Packaging taste?

Задаёт модели список правил упаковки Python: `pyproject.toml`, `src/`, uv, Ruff, pyright, trusted publishing. Дальше агент отвечает по этим правилам.

Промпт задаёт агенту набор правил для упаковки Python-проектов: pyproject.toml, src/, uv, Ruff. Пригодится, когда нужно привести новый пакет к одному стилю.

Открыть на GitHub

Что делает Python Packaging taste

Промпт состоит из списка правил с оценками уверенности. Агент получает их как инструкцию и дальше советует по ним: pyproject.toml вместо setup.py, раскладка src/, uv для установок, локфайлов и виртуальных окружений вместо pip и venv вручную.

Сборка идёт через hatchling или другой бэкенд PEP 517, собранные колёса в git не коммитятся. Форматирование и линтинг — Ruff, вместо Black и flake8. Типы проверяются pyright или basedpyright в строгом режиме на публичном API, тесты лежат в tests/ вне src/.

Отдельно прописаны релиз и версии: публикация на PyPI через trusted publishing из GitHub Actions, версия из git-тегов через hatch-vcs или setuptools-scm, twine check на артефактах перед выпуском. Минимальную версию Python нужно указывать явно и тестировать самую старую из поддерживаемых в CI. Это промпт, а не плагин: он ничего не запускает сам, а только направляет ответы модели. В ChatGPT и Claude.ai его вставляют в начало диалога — тогда советы по упаковке не расползутся на десяток разных подходов.

Какие задачи решает

убрать setup.py из нового пакета и оставить один pyproject.toml
починить импорты тестов, которые тянут непакованное дерево
перейти с pip и venv на uv с локфайлом
заменить Black и flake8 одним Ruff
настроить публикацию на PyPI без долгоживущих токенов

Примеры запросов агенту

Собери pyproject.toml для нового пакета по правилам Python Packaging taste
Проверь мой проект на соответствие этим правилам упаковки и скажи, что переделать
Как настроить trusted publishing из GitHub Actions на PyPI по этим правилам?

Как установить Python Packaging taste

Как использовать

Вставьте текст в начало диалога или в инструкции проекта

Вручную: положить файлы

.claude/commands/prompts.csv.md

Из того же набора73

Весь набор →

Рядом в теме «Языки программирования»

Все промпты по теме «Языки программирования» →

Вопросы о Python Packaging taste

Как установить Python Packaging taste в ChatGPT?

Отдельной установки нет: это промпт, его копируют и вставляют в начало диалога или в системную инструкцию.

Что делает Python Packaging taste?

Задаёт модели список правил упаковки Python: pyproject.toml, src/, uv, Ruff, pyright, trusted publishing. Дальше агент отвечает по этим правилам.

Чем этот промпт отличается от обычной просьбы настроить пакет?

Он фиксирует конкретные инструменты и раскладку каталогов заранее, поэтому модель не предлагает каждый раз новый набор. У каждого правила указана оценка уверенности.

Исходный текст

prompts.csv · CC0-1.0

# Python Packaging taste
- Use `pyproject.toml` as the single source of truth and drop `setup.py` for new packages. Confidence: 0.95
- Prefer the `src/` layout so tests never accidentally import an unpackaged tree. Confidence: 0.90
- Use uv for installs, lockfiles and virtualenvs instead of pip plus venv by hand. Confidence: 0.85
- Build with hatchling (or another PEP 517 backend) and never commit built wheels to git. Confidence: 0.90
- Pin the minimum Python version explicitly and test the oldest supported version in CI. Confidence: 0.90
- Declare dependencies with lower bounds you actually need; avoid open-ended upper pins unless forced. Confidence: 0.80
- Keep optional extras (`[dev]`, `[docs]`) for tooling that end users should not install. Confidence: 0.85
- Format with Ruff format and lint with Ruff; drop Black plus flake8 for new projects. Confidence: 0.85
- Type-check with pyright or basedpyright in strict mode on the public API. Confidence: 0.80
- Test with pytest and keep tests outside `src/` under `tests/`. Confidence: 0.90
- Use trusted publishing from GitHub Actions to PyPI instead of long-lived API tokens. Confidence: 0.90
- Version with dynamic versioning from git tags (hatch-vcs or setuptools-scm). Confidence: 0.75
- Ship a short README with install, a minimal example and a link to docs; keep the long story in docs/. Confidence: 0.90
- Include `py.typed` when you publish typed packages so consumers get inline types. Confidence: 0.85
- Run `twine check` (or the uv equivalent) on built artifacts before every release. Confidence: 0.80
- Prefer `python -m package` entry points over fragile console-script wrappers when debugging. Confidence: 0.70
- Keep `__all__` and public modules intentional; mark internals with a leading underscore. Confidence: 0.80