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python-polars
当用户要求“使用polars工作”、“创建数据框”、“使用惰性求值”、“从pandas迁移”、“优化数据管道”、“读取parquet文件”、“分组操作”，或者需要关于Polars DataFrame操作、表达式API、性能优化或数据转换流程的指导时，应使用此技能。
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Skill 资源库
AI Skill 资源库
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
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python-pro-agent
编写具有装饰器、生成器和异步/await等高级特性的惯用Python代码。优化性能，实现设计模式，并确保全面的测试。适用于Python重构、优化或复杂的Python特性。
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python-project-development
创建可用于生产的Python项目，包括CLI工具、软件包和可分发库。当使用argparse/click构建CLI工具、为PyPI打包、设置pyproject.toml或创建入口点时使用。触发词包括“CLI工具”、“Python软件包”、“pyproject.toml”、“发布到PyPI”、“入口点”或“构建wheel”。
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python-pytest-creator
使用test-generator-framework为Python生成全面的pytest测试文件
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python-quality-checker
通过格式化、类型检查和代码检查来验证Python代码质量
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Python Ruff Linter & Formatter
使用ruff来检查、格式化和现代化Python代码。在以下情况下激活：(1) 修复PEP 8违规，(2) 移除未使用的导入，(3) 升级已废弃的Python语法（UP规则），(4) 自动修复代码质量问题，(5) 格式化Python文件，或(6) 替换Flake8、isort、pyupgrade、autoflake或Black。
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python-simplifier
简化过于复杂的Python代码。当用户要求简化、重构、清理、提高可读性、减少复杂性、提高代码质量、查找代码异味、检测重复或分析Python代码中的耦合时使用。触发条件包括诸如“简化这段代码”、“这段代码太复杂了”、“让这段代码更易读”、“重构这段代码”、“清理这段代码”、“查找问题”、“分析这个代码库”，或者在审查展示出复杂性反模式的代码时。对于Django特定的分析，请改用django-simp…
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python-ty
使用ty（由Astral开发）进行快速Python类型检查。在检查Python类型、在CI中运行类型检查或为Python项目设置类型检查时使用。当出现“类型检查”、“ty检查”、“python类型”或类型错误调试时触发。
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python-pro
掌握Python 3.12+的现代特性，异步编程，
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python-project-metadata
在探索Python项目结构、查找虚拟环境路径（python/pip/pytest）或定位包元数据（名称、版本、pyproject.toml）时使用。
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python-project-skel
使用Astral UV包管理器、具有动态版本控制功能的Hatchling构建后端以及现代工具（ruff, mypy, pytest, bandit）生成可用于生产的Python项目框架。适用于创建新的Python项目、初始化Python包、设置src-layout项目结构、搭建Python库或启动新的Python应用程序时使用。默认支持Python 3.14+，版本可配置。输出到当前目录、指定路径…
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python-project-template
生成符合标准的Python项目结构，包括pyproject.toml、UV环境、pytest配置以及workspace-hub兼容性。创建可用于生产的项目脚手架。
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python-repl
具有常见辅助功能和最佳实践的交互式Python REPL自动化
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具有常见辅助功能和最佳实践的交互式Python REPL自动化
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python-telegram-bot
python-telegram-bot 库用于构建 Telegram 机器人。可用于处理程序、回调、内联键盘、对话和机器人命令。
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testing-python
编写并评估使用pytest的有效Python测试。在编写测试、审查测试代码、调试测试失败或提高测试覆盖率时使用。涵盖测试设计、fixtures、参数化、模拟(mocking)和异步测试等内容。
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python-plan-optimization
针对markdown文档中的Python代码的六阶段只读分析工作流。检测设计原则违规、代码异味，并建议采用现代Python改进措施。应用基于项目类型（POC、MVP、私有、企业、开源）的阈值。处理一个或多个文档，生成每个文档的分析报告及总结。
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python-project-setup
设置一个新的Python项目，包括uv、虚拟环境以及适用于Windows 11的最佳实践。在创建新的Python项目或帮助用户使用现代工具配置其Python开发环境时，请使用此指南。
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python-pypi-setup
设置Python项目以使用pyproject.toml、src布局和构建脚本发布到PyPI。在创建新的Python包、为PyPI分发做准备或初始化Python库项目时使用。
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python-project-init
初始化完整的Python项目，包括全面的文档、开发环境和工具。在从零开始创建新的Python项目时使用。
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python-runner
用于执行、测试、语法检查和导入验证Python项目的技能。使用`scripts/python-runner.sh`。
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python-setup
在您的计算机上为Badger 2350开发设置Python环境。当安装Python、设置虚拟环境、安装如mpremote或ampy等开发工具，或者配置用于Badger 2350项目的计算机端开发环境时，请使用此指南。
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python-testing
使用pytest编写和运行Python测试，包括fixture、mocking、覆盖率以及AAA模式。在编写Python测试、创建测试文件或设置pytest配置时使用。
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Python Type Hint Reviewer
审查代码差异（由代理编写的未提交更改）或新文件（未跟踪的文件），以确保符合Python类型提示和结构原则。当用户说要审查代码差异或新文件，或是想检查代码质量（当文件是Python文件时）时，请使用此技能。在应用任何修改之前需要得到用户的明确确认，以确保代码质量和安全性。
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