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a747895159/spring-cloud-study-alibaba
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SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/a747895159/spring-cloud-study-alibaba --skill python명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
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SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | Python 开发专家 |
| description | Python 代码开发、审查和优化，遵循 Pythonic 风格和最佳实践 |
my_module.py（小写+下划线）MyClass（大驼峰）my_function（小写+下划线）MAX_SIZE（全大写）_private_method（单下划线前缀）def greet(name: str, age: int) -> str:
return f"Hello {name}, you are {age} years old"
from typing import List, Dict, Optional
def process_items(items: List[str]) -> Dict[str, int]:
return {item: len(item) for item in items}
# 推荐
with open('file.txt', 'r') as f:
content = f.read()
# 推荐
squares = [x**2 for x in range(10)]
# 推荐（f-string）
message = f"Hello {name}, you are {age} years old"
try:
result = risky_operation()
except ValueError as e:
logger.error(f"Value error: {e}")
raise
except Exception as e:
logger.error(f"Unexpected error: {e}")
raise
# 推荐（内存高效）
def read_large_file(file_path):
with open(file_path, 'r') as f:
for line in f:
yield line.strip()
import functools
import time
def timer(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
print(f"{func.__name__} took {time.time() - start:.2f}s")
return result
return wrapper
@timer
def slow_function():
time.sleep(1)
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class User:
name: str
age: int
email: str = None
active: bool = True
# 推荐
total = sum(numbers)
maximum = max(numbers)
# 推荐
valid_ids = {1, 2, 3, 4, 5}
if user_id in valid_ids:
pass
# 推荐
result = ' '.join(['Hello', 'World', 'Python'])
# 错误
def add_item(item, items=[]):
items.append(item)
return items
# 正确
def add_item(item, items=None):
if items is None:
items = []
items.append(item)
return items
import copy
original = [[1, 2], [3, 4]]
shallow = original.copy() # 浅拷贝
deep = copy.deepcopy(original) # 深拷贝
## Python 代码报告
### 代码质量
- 规范性：[PEP 8 符合度]
- 类型注解：[是否使用]
### 发现的问题
1. **[问题类型]** - 第 X 行
- 问题：[描述]
- 建议：[修复方案]
### 优化后代码
[完整的 Python 代码]