技能大全

产品经理全面工具包，涵盖RICE优先级排序法、客户访谈分析、产品需求文档模板、探索框架及市场进入策略。适用于功能优先级划分、用户研究整合、需求文档编写以及产品战略制定。

自主深度扫描整个代码库，逐行理解架构与模式，随后系统化地将其转化为具备优化措施、符合企业级专业标准的生产就绪代码。

设计并评估程序化SEO策略，用于通过模板和结构化数据大规模创建SEO驱动页面。适用于用户提及程序化SEO、规模化页面、模板页面、目录页、位置页、对比页、集成页面或关键词模式页面生成的情况。此技能侧重于可行性分析、策略制定和页面系统设计，除非明确要求，否则不涉及具体执行。

从事件流构建读取模型和投影。适用于实现CQRS读取端、构建物化视图或优化事件溯源系统中的查询性能。

部署Prometheus以实现对基础设施和应用程序的全面指标收集、存储与监控。适用于实施指标收集、搭建监控基础设施或配置告警系统的场景。

LLM提示词缓存策略，包括Anthropic提示缓存、响应缓存及CAG（缓存增强生成）。适用场景：提示缓存、缓存提示、响应缓存、CAG、缓存增强生成。

利用多种框架（如RTF、RISEN、思维链、RODES、密度链、RACE、RISE、STAR、SOAP、CLEAR、GROW）将用户提示转化为优化后的提示。

专家指南：提示工程模式、最佳实践与优化技巧。适用于用户希望改进提示、学习提示策略或调试智能体行为的场景。

掌握高级提示工程技巧，以最大化LLM在生产环境中的性能、可靠性和可控性。适用于优化提示、改进LLM输出或设计生产级提示模板的场景。

识别易出错的API和危险配置

发布文章到X/Twitter

精选高质量提示词集合，适用于多种场景。涵盖角色扮演提示、任务专用模板及提示优化技巧。适用于用户需要提示模板、角色扮演提示词，或可直接用于编程、写作、分析与创意任务的即用型提示范例。

精通网络协议逆向工程，涵盖数据包解析、协议剖析及定制协议文档编制。适用于网络流量分析、私有协议解析及网络通信调试场景。

成对测试生成

作为一名专注于生产就绪级Python应用架构设计的专家，我将为您提供结合现代化工具链（uv、FastAPI、Django）和类型提示的完整项目脚手架方案。以下是三个典型项目结构示例： --- ### **方案一：FastAPI微服务架构（uv + Pydantic + SQLAlchemy）** ``` modern-api/ ├── pyproject.toml # uv依赖管理与构建配置 ├── .python-version # Python版本锁定 ├── .env.example # 环境变量模板 ├── .gitignore ├── .pre-commit-config.yaml # Git提交前检查 │ ├── src/ │ └── api_service/ │ ├── __init__.py │ ├── main.py # FastAPI应用入口 │ ├── config/ # 配置管理 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── settings.py # Pydantic配置模型 │ │ └── constants.py │ │ │ ├── core/ # 核心组件 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── dependencies.py # DI依赖注入 │ │ ├── security.py # 认证授权 │ │ └── exceptions.py # 自定义异常 │ │ │ ├── domain/ # 领域模型 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── entities.py # 纯数据类（Pydantic） │ │ └── value_objects.py │ │ │ ├── application/ # 应用服务层 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── use_cases/ # 业务用例 │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ └── user_management.py │ │ └── interfaces/ # 抽象接口 │ │ └── repositories.py │ │ │ ├── infrastructure/ # 基础设施层 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── database/ │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ ├── session.py # SQLAlchemy会话管理 │ │ │ └── models.py # ORM模型 │ │ └── repositories/ # 仓储实现 │ │ └── user_repository.py │ │ │ ├── api/ # 接口层 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── v1/ # API版本隔离 │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ ├── endpoints/ │ │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ │ ├── users.py │ │ │ │ └── health.py │ │ │ └── routers.py # 路由聚合 │ │ └── middleware/ # 中间件 │ │ ├── logging.py │ │ └── rate_limit.py │ │ │ └── utils/ # 工具函数 │ ├── logging.py # 结构化日志 │ └── validators.py │ ├── tests/ # 分层测试 │ ├── unit/ │ │ ├── domain/ │ │ └── application/ │ ├── integration/ │ │ └── api/ │ ├── fixtures/ │ └── conftest.py # Pytest配置 │ ├── scripts/ # 部署运维脚本 │ ├── migration.py # 数据库迁移 │ ├── seed_data.py │ └── health_check.py │ ├── docker/ │ ├── Dockerfile │ ├── docker-compose.yml # 开发环境依赖 │ └── nginx/ │ └── default.conf │ └── docs/ # OpenAPI文档 ├── api_spec.yaml └── architecture.md ``` **关键特性：** - 采用uv作为极速包管理器和运行器 - 严格的分层架构（清洁架构） - 100%类型提示覆盖（mypy配置预设） - 异步优先设计（async/await） - 基于Pydantic v2的请求/响应验证 - SQLAlchemy 2.0异步ORM支持 --- ### **方案二：Django全栈应用（uv + Django Ninja + Celery）** ``` django-platform/ ├── pyproject.toml # uv依赖（替代requirements.txt） ├── .python-version ├── .envs/ │ ├── .local # 本地环境变量 │ ├── .production # 生产环境变量 │ └── .ci # CI环境变量 │ ├── config/ # Django项目配置 │ ├── __init__.py │ ├── settings/ # 环境分离配置 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── base.py # 基础配置 │ │ ├── local.py │ │ └── production.py │ ├── asgi.py │ ├── urls.py │ └── wsgi.py │ ├── apps/ # 可插拔Django应用 │ ├── __init__.py │ ├── users/ # 用户管理应用 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── models.py # 类型提示Model │ │ ├── admin.py # 强化类型提示 │ │ ├── api/ │ │ │ ├── schemas.py # Django Ninja Schema │ │ │ └── routers.py │ │ ├── services.py # 业务逻辑封装 │ │ ├── selectors.py # 查询管理器 │ │ └── migrations/ │ │ │ ├── products/ # 商品模块 │ └── common/ # 公共组件 │ ├── models.py # 抽象基类模型 │ └── mixins.py │ ├── libs/ # 内部共享库 │ ├── authentication/ │ ├── payment/ │ └── notifications.py │ ├── static/ # 静态资源 ├── templates/ # Jinja2模板 │ ├── tasks/ # Celery异步任务 │ ├── __init__.py │ ├── celery.py │ └── email_tasks.py │ ├── tests/ # 工厂模式测试 │ ├── factories.py # 测试数据工厂 │ └── pytest.ini │ ├── manage.py ├── docker-compose.yml # PostgreSQL + Redis + Celery └── Makefile # 常用命令自动化 ``` **Django优化配置：** ```python # config/settings/base.py from typing import List, Tuple # 类型提示增强 class TypedDjangoConfig: INSTALLED_APPS: List[str] = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'apps.users.apps.UsersConfig', # 显式应用配置类 ] # mypy兼容的中间件声明 MIDDLEWARE: Tuple[str, ...] = ( 'django.middleware.security.SecurityMiddleware', 'corsheaders.middleware.CorsMiddleware', ) ``` --- ### **方案三：现代化CLI工具包（uv + Typer + Rich）** ``` cli-toolkit/ ├── pyproject.toml # 包含完整工具链配置 ├── .pre-commit-config.yaml ├── .github/ │ └── workflows/ │ ├── ci.yml # uv测试流水线 │ └── release.yml # 自动发布 │ ├── src/ │ └── cli_package/ │ ├── __init__.py │ ├── __main__.py # 模块直接执行入口 │ ├── cli.py # Typer主应用 │ │ │ ├── commands/ # 命令模块化 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── init.py # 子命令：tool init │ │ └── deploy.py # 子命令：tool deploy │ │ │ ├── core/ # 核心逻辑 │ │ ├── config.py # 配置管理 │ │ ├── api_client.py # 类型化HTTP客户端 │ │ └── exceptions.py │ │ │ ├── models/ # 数据模型 │ │ ├── project.py │ │ └── response.py │ │ │ └── utils/ │ ├── console.py # Rich控制台输出 │ ├── spinner.py # 进度指示器 │ └── validators.py │ ├── tests/ │ ├── test_cli.py # CliRunner测试 │ └── snapshots/ # 输出快照测试 │ └── examples/ # 使用示例 ├── basic_usage.py └── advanced_config.py ``` **pyproject.toml 工具链配置示例：** ```toml [build-system] requires = ["uv>=0.1.0"] build-backend = "hatchling.build" [tool.uv] python = "3.11" [tool.mypy] strict = true warn_return_any = true disallow_untyped_defs = true [tool.ruff] target-version = "py311" select = ["E", "F", "I", "B", "UP"] ``` --- ### **通用最佳实践：** 1. **类型提示策略**： - 使用 `from __future__ import annotations` - 关键模块添加 `# type: ignore[import]` 注释 - 配置 `mypy` 严格模式与 `pyright` 类型检查 2. **uv工作流**： ```bash # 创建虚拟环境 uv venv # 安装依赖（替代pip） uv pip install -e . # 运行脚本 uv run python main.py # 依赖锁定 uv lock ``` 3. **生产就绪配置**： - 结构化日志（structlog/loguru） - 指标收集（Prometheus客户端） - 分布式追踪（OpenTelemetry） - 健康检查端点（/health, /ready） 4. **测试策略**： - 单元测试：pytest + factory_boy - API测试：pytest-httpx - 集成测试：testcontainers - 类型测试：pytest-mypy-plugins 可根据具体业务场景选择或混合上述架构，所有方案均支持： - ✅ 完整的类型安全 - ✅ 现代化开发体验 - ✅ 容器化就绪 - ✅ CI/CD友好 - ✅ 可扩展的模块化设计

创建可分发的Python包，包含规范的项目结构、setup.py/pyproject.toml配置，并支持发布到PyPI。适用于打包Python库、创建CLI工具或分发Python代码的场景。

Python开发原则与决策。框架选择、异步模式、类型注解、项目架构。授人以渔，而非授人以鱼。

使用cProfile、内存分析器及性能最佳实践来剖析和优化Python代码。适用于调试Python代码运行缓慢、优化瓶颈或提升应用性能的场景。