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pict-test-designer

使用PICT（Pairwise Independent Combinatorial Testing）为任何需求或代码设计全面的测试用例。分析输入，使用成对测试生成包含参数、值和约束的有效场景的PICT模型。输出PICT模型、测试用例的Markdown表格以及预期结果。

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使用PICT（Pairwise Independent Combinatorial Testing）为任何需求或代码设计全面的测试用例。分析输入，使用成对测试方法生成包含参数、值和约束条件的有效场景PICT模型。输出PICT模型、测试用例的markdown表格以及预期结果。

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python-3-13-patterns

现代Python 3.13开发模式和语法，包括async/await、模式匹配以及现代类型注解。主动激活用于：(1) 编写新的Python 3.13模块，(2) 实现异步/并发操作，(3) 使用结构化模式匹配（match/case），(4) 创建装饰器或上下文管理器，(5) 处理生成器。触发词："python patterns", "match case", "async await", "con…

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python-data-classes

在使用dataclasses、attrs和Pydantic进行Python数据建模时使用。在创建数据结构和模型时使用。

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pyo3-maturin-bindings

使用PyO3和maturin为Rust库创建Python绑定。当在为Rust代码创建Python绑定时使用，包括创建或修改pyfunction/pyclass定义、在Rust和Python之间转换类型、处理跨FFI边界错误、管理GIL和内存、用maturin构建wheel包、发布到PyPI、测试绑定代码或调试绑定问题等。针对CQLite（Cassandra CQL绑定）进行了优化，并跟踪功能对齐。

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pyproject-toml

使用pyproject.toml配置Python项目，以实现现代化的打包、工具和依赖管理

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pytd

使用pytd（Python SDK）查询和导入Treasure Data数据的专业帮助。当用户需要基于Python的数据分析、查询Presto/Hive、导入pandas DataFrame、批量数据上传或将TD与Python分析工作流集成的帮助时，请使用此技能。

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pytest-fixtures

Pytest fixture设计，conftest.py层级结构以及DRY测试代码模式。识别重复的fixture，规划fixture的作用域，并设计conftest.py结构。在创建测试目录、重构测试fixture或审查测试代码以查找重复时使用。

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python-anti-slop

强制执行生产质量的Python代码标准。通过遵守PEP 8、使用类型提示和pandas惯例来防止通用AI模式。在编写或审查Python数据科学代码时使用。

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python-cli-typer

在使用Typer构建或结构化Python CLI命令时使用，包括命令、选项和多命令应用。

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python-code-patterns

Python代码风格和类型提示模式。在编写或审查Python代码时使用，以确保一致的、现代化的类型注解、清晰的代码结构以及正确的关注点分离。涵盖了现代类型提示、导入组织、路由-服务分离、注释实践和文档字符串约定。

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pypi-doppler

仅限本地的PyPI发布，使用Doppler凭证。触发条件 - 发布到PyPI、pypi上传、本地发布。切勿在CI/CD中使用。

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pysam

基因组文件工具包。读写SAM/BAM/CRAM比对文件、VCF/BCF变异文件、FASTA/FASTQ序列文件，提取区域，计算覆盖率，用于NGS数据处理流程。

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pytest-fixture-generator

生成标准化的pytest配置，包括fixtures、markers和覆盖率设置。创建conftest.py和pytest.ini以符合workspace-hub的测试要求。

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pytest-test-scaffolder

为Python后端函数和类搭建pytest单元测试。在为FastAPI端点、服务和实用工具创建测试时使用。

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python-advanced-profiling-and-optimization

使用cProfile、py-spy以及包括Python 3.13特性的优化技术进行高级Python性能分析。主动激活以下功能：(1) 使用cProfile进行CPU性能分析，(2) 使用py-spy生成火焰图，(3) 内存优化，(4) 异步性能模式，(5) Python 3.13的JIT和自由线程模式。触发词："python performance", "cProfile", "py-spy", …

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python-cleanup

使用静态分析、覆盖率检查、依赖项检查和安全扫描在Python项目中进行全面的死代码清理和分析。当被要求清理代码、查找未使用的代码、分析依赖项或提高代码质量时，请使用此方法。

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python-conventions

在packages/python_viterbo中创建或修改Python代码。涵盖目录布局、阶段入口点、配置文件、数据输出、测试、代码检查命令。

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