「python」の検索結果

Validate Python code quality with formatting, type checking, linting, and security analysis. Use for Python codebases to ensure PEP 8 compliance, type safety, and code quality.

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Use when building Python 3.11+ applications requiring type safety, async programming, or robust error handling. Generates type-annotated Python code, configures mypy in strict mode, writes pytest test suites with fixtures and mocking, and validates code with black and ruff. Invoke for type hints, async/await patterns, dataclasses, dependency injection, logging configuration, and structured error handling.

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Analyzes ELF binaries, executables, and firmware images to understand behavior without source code; coordinates sub-skills binary-re:triage, binary-re:static-analysis, binary-re:dynamic-analysis, binary-re:synthesis, and binary-re:tool-setup. Use when working with a binary, executable, or ELF file; asked to reverse engineer, disassemble, decompile, or figure out what something does; targeting ARM64, ARMv7, x86_64, or MIPS; or analyzing Python bytecode (.pyc, marshal). For Python bytecode analysis, see docs/python-bytecode-re.md.

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Develop AI-powered applications using Genkit in Python. Use when the user asks about Genkit, AI agents, flows, or tools in Python, or when encountering Genkit errors, import issues, or API problems.

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Apply these opinionated Python 3.11+ conventions when writing Python in this codebase: type hints with mypy, async/await, pytest fixtures, dataclasses, Poetry packaging, production patterns.

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Appwrite Python SDK skill. Use when building server-side Python applications with Appwrite, including Django, Flask, and FastAPI integrations. Covers user management, database/table CRUD, file storage, and functions via API keys.

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Diagnose and safely document Hermes cron script interpreter mismatches, especially when shell scripts are executed as Python or Python wrappers are executed as shell.

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Appwrite Python SDK skill. Use when building server-side Python applications with Appwrite, including Django, Flask, and FastAPI integrations. Covers user management, database/table CRUD, file storage, and functions via API keys.

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FastAPI service setup: app/main.py, API routers, pydantic-settings, lifespan/app.state services, middleware, health checks, pytest/TestClient, Uvicorn, Gunicorn/uvicorn-worker, Docker/Compose. Use for scaffolding or modernizing Python API services; skip for Flask/Django-only, frontend-only, non-Python APIs, or Supabase-specific work.

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Python のスクリプト作成・依存管理・環境構築を行うときに使う。uv 優先の実行方法、PEP 723 インライン依存、uv add / uv run --with の使い分けを定める。

Submission-grade remote-sensing Nature/high-impact journal figure workflow for Python or R. Use whenever the user asks to create, revise, audit, or polish manuscript figures, multi-panel scientific plots, map-led composites, remote-sensing image plates, sensor/product workflow figures, validation/error/uncertainty panels, or journal-ready SVG/PDF/TIFF outputs, especially for Nature-family, Remote Sensing of Environment, ISPRS, IEEE TGRS, or other high-impact venues. Before plotting, define the figure's conclusion, evidence logic, export needs, and review risks. If the user has not chosen Python or R, ask "Python or R?" and stop. Use only the selected backend for figure generation, previewing, exporting, and QA. Supports matplotlib/seaborn and ggplot2/patchwork/ComplexHeatmap. Not for dashboards or Illustrator/Figma-first infographics. Also trigger on general academic-writing figure needs even without the word "Nature", such as making figures/plots for a paper, scientific/academic plotting, data visualization for a manuscript, and Chinese phrasings like 遥感论文配图、学术写作配图、科研绘图、科研作图、地图出图、论文图表、可视化.

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How to author one new tdmcp MCP tool the house way — the file shape (XImpl + registerX), the Python-bridge pattern (buildPayloadScript/parsePythonReport over executePythonScript), the result helpers (errorResult/guardTd/jsonResult/structuredResult), fail-forward error handling, ESM/.js + Biome style, and the offline msw unit test that proves it. Load this whenever building, extending, reviewing, or testing a tdmcp tool file under src/tools/** (and its test under tests/unit/**). Use it for every Phase-13 / v0.5.0 feature-build tool and any re-run after a gate failure.

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pytest、フィクスチャ、モッキング、テスト駆動開発を使用した包括的なテスト戦略を実装。Pythonテストの記述、テストスイートのセットアップ、テストベストプラクティスの実装時に使用。

Profile and optimize Python code using cProfile, memory profilers, and performance best practices. Use when debugging slow Python code, optimizing bottlenecks, or improving application performance.

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Comprehensive guidance for implementing asynchronous Python applications using asyncio, concurrent programming patterns, and async/await for building high-performance, non-blocking systems.

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Python research assistant with Context7 MCP. Use for Python library research, evaluating packages, enforcing strict Python coding standards, or fetching up-to-date library docs via Context7.

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Backend Python v2 — FastAPI, SQLAlchemy, async, Pydantic, deployment

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Master Python 3.12+ with modern features, async programming, performance optimization, and production-ready practices. Expert in the latest Python ecosystem including uv, ruff, pydantic, and FastAPI.

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Profile and optimize Python code using cProfile, memory profilers, and performance best practices. Use when debugging slow Python code, optimizing bottlenecks, or improving application performance.

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Biopython is a comprehensive set of freely available Python tools for biological computation. It provides functionality for sequence manipulation, file I/O, database access, structural bioinformatics, phylogenetics, and many other bioinformatics tasks.

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Generate Python/pytest unit test skeletons from specifications.

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Python development best practices: clean code, patterns, type hints, decorators, context managers, and architecture. Trigger: When writing Python code anywhere in the project.

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Biopython is a comprehensive set of freely available Python tools for biological computation. It provides functionality for sequence manipulation, file I/O, database access, structural bioinformatics, phylogenetics, and many other bioinformatics tasks.

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Pythonコードのリーダブルコード原則に基づくレビュー・改善・リファクタリングを行う際に使用。「コードレビュー」「コードを読みやすくして」「リーダブルコードの観点でチェック」「命名を改善して」「保守性を向上」「可読性を改善」「リファクタリング」「ベストプラクティスを適用」という依頼で起動。AI駆動開発時代における「理解速度最大化」を重視し、命名・制御フロー・コメント・構造・責務分離の改善を提案。