python-best-practices — скилл для Claude Code: правила Python
Скилл с 75 правилами по Python: подсказывает агенту, как писать датаклассы, интерфейсы сервисов, обработку ошибок и аннотации типов.
npx skills add nathan-gage/python-skills --skill python-best-practices -a claude-codeЧто делает python-best-practices
Скилл собран из паттернов реального ревью пул-реквестов: 75 правил в 8 категориях, отсортированных по влиянию. Категории идут от моделирования данных (data-) и обработки ошибок (error-) до типизации (types-), дизайна API (api-), упрощения кода, производительности, нейминга и импортов. У каждого правила есть уровень: CRITICAL — реальный класс багов, HIGH — заметная выгода по корректности, MEDIUM и ниже — скорее стиль.
Внутри — файлы правил с быстрым справочником. Строка из справочника это триггер, а не разрешение: перед применением правила автор советует открыть файл и посмотреть контр-сигнал — абзац, который говорит, когда правило применять не надо. Совпадение с правилом — сигнал, а не приговор. Большинство правил описывают дизайн нового кода, а не баги, которые надо чинить по всему репозиторию.
Правила рассчитаны на Python 3.11 и выше. Часть опирается на более новые версии, и это помечено прямо в тексте правила: warnings.deprecated() требует 3.13+, PEP 695 и синтаксис дженериков — 3.12+, assert_never — 3.11+ с бэкпортом через typing_extensions. Правила с тегом applicability:pydantic относятся только к Pydantic. Для asyncio и конкурентности нужен отдельный скилл python-async-best-practices — этот его не заменяет. И не стоит прогонять правила сплошняком по стабильному коду: автор прямо предупреждает, что такая чистка редко окупается.
Какие задачи решает
- проверить новый модуль на типовые ошибки до ревью
- выбрать между датаклассом и словарём для структуры данных
- развести варианты через дискриминированное объединение вместо мешка опциональных полей
- найти проглоченные исключения и потерянные цепочки
raise ... from - привести аннотации к современному синтаксису
X | Noneиlist[str]
Примеры запросов агенту
- напиши сервис на Python, проверь по python-best-practices
- отревьюй этот модуль на обработку ошибок и типизацию
- отрефактори модели данных в
models.pyпо правилам скилла
Как установить python-best-practices
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add nathan-gage/python-skills --skill python-best-practices -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/python-best-practices/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/python-best-practices/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add nathan-gage/python-skills --skill python-best-practices -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/python-best-practices/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add nathan-gage/python-skills --skill python-best-practices -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/python-best-practices/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install nathan-gage/python-skills python-best-practices2Вручную: положить файлы
.github/skills/python-best-practices/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add nathan-gage/python-skills --skill python-best-practices -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/nathan-gage/python-skills --path skills/python-best-practicesВручную: положить файлы
.devin/skills/python-best-practices/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add nathan-gage/python-skills --skill python-best-practices -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Похожие
Рядом в теме «Языки программирования»
Все скиллы по теме «Языки программирования» →Вопросы о python-best-practices
Как установить python-best-practices в Claude?
Через установщик скиллов: npx skills add nathan-gage/python-skills --skill python-best-practices -a claude-code. После этого файл скилла лежит в ~/.claude/skills/python-best-practices/SKILL.md.
Что делает python-best-practices?
Даёт агенту набор правил по Python: моделирование данных, обработка ошибок, типизация, дизайн API, упрощение кода, производительность, нейминг и импорты. Правила применяются при написании, ревью и рефакторинге.
Какая версия Python нужна?
Базовая — 3.11 и выше. Отдельные правила требуют 3.12+ или 3.13+, и это указано прямо в их тексте.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: python-best-practices
description: Python software engineering guidelines from real PR review patterns. This skill should be used when writing, reviewing, or refactoring Python code — especially dataclasses, service interfaces, error handling, and type annotations. Triggers on tasks involving Python modules, API design, data modeling, type safety, exception handling, or refactoring for maintainability. For asyncio and concurrency guidance, see the python-async-best-practices skill.
license: MIT
metadata:
author: python-best-practices
version: "1.5.0"
pythonVersion: ">=3.11"
---
# Python Best Practices
Guidelines for writing and reviewing Python. 75 rules across 8 categories, prioritized by impact.
A rule match is a signal, not a verdict. Most rules are design preferences for new code, not bugs to fix across the repo — check the rule's impact level before flagging in review or refactoring stable code.
Quick-reference lines are triggers, not licenses: before applying a rule as a review finding or a transformation, open the rule file and check its counter-signal — the marker-opened paragraph (`**When ...**` / `**Scope:**` / `**Preserve ...**`) saying when NOT to apply it.
## When to Apply
- Writing new Python modules, functions, classes, or data models
- Reviewing code for correctness or type safety
- Refactoring patterns in code that's being edited anyway
Avoid applying these rules as a blanket sweep across stable code — the churn rarely pays off.
## Impact Levels
- `CRITICAL` — prevents a real bug class (data corruption, swallowed cancellations, insecure defaults). Fix when found.
- `HIGH` — meaningful correctness or maintainability win. Worth fixing in most contexts.
- `MEDIUM` — good practice; clarity or drift prevention. Apply to new code; don't churn stable code.
- `LOW-MEDIUM` / `LOW` — style or micro-optimizations. Apply opportunistically.
## Python Version Baseline
Rules assume Python 3.11+. Rules depending on higher versions call it out inline:
- `warnings.deprecated()` — 3.13+
- `zoneinfo` — 3.9+
- Union types in `isinstance()` — 3.10+
- `assert_never` — 3.11+ (backport via `typing_extensions`)
- PEP 695 `type` statement and generic syntax — 3.12+ (noted inline in `types-modern-syntax`)
Rules tagged `applicability:pydantic` are Pydantic-specific.
## Rule Categories by Priority
| Priority | Category | Impact | Prefix |
|----------|----------|--------|--------|
| 1 | Data Modeling | HIGH | `data-` |
| 2 | Error Handling | MEDIUM-HIGH | `error-` |
| 3 | Type Safety | MEDIUM-HIGH | `types-` |
| 4 | API Design | MEDIUM | `api-` |
| 5 | Code Simplification | LOW-MEDIUM | `simplify-` |
| 6 | Performance | LOW-MEDIUM | `perf-` |
| 7 | Naming | LOW-MEDIUM | `naming-` |
| 8 | Imports & Structure | LOW | `imports-` |
Section impact is a typical-case label; individual rules range one level above or below — check the rule file.
## Quick Reference
### Data Modeling (`data-`)
- `data-mutable-defaults` — Never `def f(items=[])`; use `None` + body construction or `default_factory`
- `data-derive-dont-store` — Compute booleans from state; don't cache flags that mirror each other
- `data-mutation-contract` — One unambiguous contract per function: mutate (new-info returns fine) or return new — never the mutated object as if fresh
- `data-aware-datetimes` — Timezone-aware `datetime.now(timezone.utc)`; `utcnow()` is deprecated
- `data-discriminated-unions` — Tag variants instead of optional-field bags
- `data-explicit-variants` — Concrete classes per mode beat `is_thread` / `is_edit` flags
- `data-phased-composition` — Group co-present optionals into one nested optional
- `data-encapsulate-mutable-state` — Trap mutable state in the narrowest clear scope
- `data-sentinel-when-none-is-valid` — Private sentinel when `None` is a meaningful value
- `data-newtype-for-ids` — `NewType('UserId', str)` so IDs aren't interchangeable
- `data-delete-dead-variants` — Remove union arms that aren't constructed
- `data-reject-bool-as-int` — `bool` subclasses `int`; reject it explicitly before numeric checks
### Error Handling (`error-`)
- `error-specific-exceptions` — Catch specific types; never bare `except:` or `except BaseException:` (breaks Ctrl-C and async cancellation); `except Exception:` is cancellation-safe on 3.8+
- `error-context-managers` — `with` / `async with` for files, locks, sessions
- `error-assert-debug-only` — `assert` vanishes under `-O`; not for runtime contracts
- `error-validate-at-boundaries` — Fail fast at system edges before expensive work
- `error-trust-validated-state` — Trust immutable, locally-constructed state
- `error-consolidate-try-except` — Merge blocks with the same catch and handling
- `error-assert-never-exhaustiveness` — `typing.assert_never` for exhaustiveness
- `error-raise-from-for-chains` — `raise NewErr(...) from original` to preserve causality
- `error-inherit-base-exceptions` — New exceptions inherit existing bases for compatibility
- `error-log-exception-context` — `logger.exception(...)` inside `except`; keep the traceback in the log
- `error-repr-in-messages` — `f"tool {name!r}"` for identifiers in error text
- `error-match-types-not-messages` — Classify by exception type and status code, never message substrings
### Type Safety (`types-`)
- `types-fix-errors-not-ignore` — Fix type errors; `# type: ignore` is a last resort
- `types-avoid-any` — Protocols, TypeVars, unions over `Any`
- `types-typeddict-over-dict-any` — `TypedDict` / dataclass when structure is known
- `types-literal-for-fixed-sets` — `Literal["a", "b"]` for fixed strings
- `types-fix-types-not-cast` — Fix the definition; `cast()` only when runtime genuinely narrows
- `types-isinstance-for-narrowing` — `isinstance()` over `hasattr` / `type(x).__name__`
- `types-narrow-to-runtime-reality` — Annotations match what control flow actually allows
- `types-trust-the-checker` — Drop runtime checks the types already enforce
- `types-remove-redundant-optional` — Drop `| None` when values are guaranteed present
- `types-type-checking-imports` — `if TYPE_CHECKING:` for optional or heavy imports
- `types-modern-syntax` — `X | None`, `list[str]`; not `Optional` / `Union` / `typing.List`
- `types-sequence-over-list-params` — `Sequence` / `Mapping` for read-only params; `list` is invariant
### API Design (`api-`)
- `api-required-before-optional` — Required fields before optional (Python enforces this)
- `api-keyword-only-params` — `*` marker for optional/config params
- `api-no-boolean-flag-params` — `Literal` / `Enum` over `True, False` soup
- `api-immutable-transforms` — Return new collections; don't mutate inputs
- `api-model-cohesion` — Flat models; no duplicate or single-key-wrapped fields
- `api-underscore-for-private` — `_prefix` for internals; exclude from `__all__`
- `api-deprecated-aliases` — `warnings.deprecated()` (3.13+) for renamed APIs
- `api-no-private-access` — Don't reach into `_prefixed` names from outside the module
- `api-instance-vs-module-fn` — Pick the namespace that matches ownership
### Code Simplification (`simplify-`)
- `simplify-early-return` — Return early; don't nest the happy path
- `simplify-extract-after-duplication` — Second copy is the decision point; third is the safe default
- `simplify-cached-property` — `@cached_property` on immutable instances; not thread-safe
- `simplify-comprehensions` — Comprehensions over `for` + `.append()`
- `simplify-any-all-builtins` — `any()` / `all()` over manual flag + `break`
- `simplify-fallback-or` — `x or default` when falsy values aren't semantic
- `simplify-flatten-nested-if` — `if cond1 and cond2:` when no intervening code
- `simplify-inline-single-use-vars` — Drop intermediates used once
- `simplify-remove-dead-code` — Delete commented-out code; git preserves history
### Performance (`perf-`)
- `perf-set-for-membership` — `set` for repeated `in` checks
- `perf-dict-index-over-nested-loops` — Build a `dict` for lookups
- `perf-lru-cache-pure-fns` — `functools.lru_cache` / `functools.cache` on pure functions
- `perf-generator-over-list` — Stream with generators when memory or latency matters
- `perf-combine-iterations` — Fuse `filter` + `map` into one pass
- `perf-compile-regex-module-level` — Compile static regex at module scope; matters in tight loops
- `perf-type-adapter-constant` — Module-scope `TypeAdapter` *(applicability: pydantic)*
- `perf-isinstance-tuple-syntax` — Tuple form is marginally faster; profiled hot paths only
### Naming (`naming-`)
- `naming-rename-on-behavior-change` — Rename when behavior changes; stale names mislead
- `naming-consistent-terminology` — Same concept, same word across code/docs/errors
- `naming-specific-over-generic` — `toolset_id`; not bare `id`
- `naming-drop-redundant-prefixes` — `ToolConfig.description`; not `ToolConfig.tool_description`
- `naming-upper-case-constants` — `MAX_RETRIES`; `_` prefix for internal
- `naming-no-type-suffixes` — No `_dict` / `_list` suffixes; types annotate types
### Imports & Structure (`imports-`)
- `imports-no-side-effects` — Modules must be cheap to import — no network/model/env reads at import
- `imports-top-of-file` — Imports at the top; documented exceptions for circular / optional / deferred
- `imports-optional-dependencies` — `try` / `except ImportError` with install hints
- `imports-scope-helpers-to-usage` — Define helpers near where they're used
- `imports-remove-unused` — Delete unused imports
- `imports-no-duplicates` — One import per name
- `imports-lightweight-init` — Parent `__init__.py` runs on every submodule import; keep heavy/optional deps out
## How to Use
Read individual rule files for detail:
```
rules/data-mutable-defaults.md
rules/error-specific-exceptions.md
```
Each rule has:
- Impact level in frontmatter
- Brief explanation
- Incorrect example
- Correct example
- Optional note on edge cases
For the full compiled guide with all rules expanded: `AGENTS.md`.
© python-best-practices · MIT · nathan-gage/python-skills