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Backend Python Expert

Backend Python Expert

github.com/boshi-xixixiDevelopment28038 installsUpdated 24w ago
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About Backend Python Expert

A Skill for Python backend developers covering FastAPI, performance optimization, asynchronous programming, and testing. It includes a FastAPI project initializer and recommends using database and feedback MCP tools alongside it.

Key features

  1. 01FastAPI templates and project initialization
  2. 02Python profiling and performance optimization
  3. 03asyncio and asynchronous I/O patterns
  4. 04Pytest testing patterns
  5. 05Recommended database and feedback MCP tools

Use cases

  1. 01Create a FastAPI microservice or API gateway
  2. 02Optimize high-concurrency or compute-intensive code
  3. 03Write asynchronous logic for I/O-heavy services
  4. 04Build unit and integration tests

MCP support

The Skill recommends PostgreSQL/MySQL MCP for live schema information and SQL validation, and mcp-feedback-enhanced to clarify requirements during API or database design.

Install

Copy the command and run it in a terminal.

$npx skills add https://github.com/boshi-xixixi/traeskill --skill backend-python-expert

After installing, type/backend-python-expertin Claude Code to confirm it loaded.

Bundled files

References and scripts installed along with SKILL.md.

metadata.json
AGENTS.md
references/
FastAPI模板.md
Python测试模式.md
Python性能优化.md
异步Python模式.md
scripts/
init_fastapi_project.py

Details

From the project README

Backend Python Skills

提供 Python 后端开发的全栈能力支持。

🤖 智能体与 MCP 增强 (Agent & MCP Enhancements)

本 Skill 支持并推荐配合特定的智能体角色和 MCP 工具使用，以获得最佳效果。

推荐智能体角色
  • Python Backend Expert: 详见 AGENTS.md。
    • 该角色专注于 FastAPI、异步编程和性能优化。
    • 启用后，AI 将优先使用 Pydantic 进行类型验证，关注异步性能。
推荐 MCP 工具
  • PostgreSQL/MySQL MCP: 直接执行 SQL 查询验证，获取实时 Schema 信息。
  • mcp-feedback-enhanced: 在设计 API 或数据库结构时，主动向用户确认业务需求。

包含的技能模块

1. FastAPI 模板
  • 核心价值: 快速构建高性能的现代 Web API。
  • 关键技术: Pydantic 验证, 依赖注入, OpenAPI 文档。
  • 使用场景: 微服务开发、API 网关构建。
2. Python 性能优化
  • 核心价值: 提升 Python 代码的执行效率。
  • 关键技术: Profiling, 多进程/多线程, 算法优化。
  • 使用场景: 计算密集型任务、高并发服务。
3. 异步 Python 模式
  • 核心价值: 掌握 asyncio，编写高效的非阻塞代码。
  • 关键技术: async/await, 协程管理, 异步 I/O。
  • 使用场景: I/O 密集型服务、实时通信。
4. Python 测试模式
  • 核心价值: 建立稳固的自动化测试体系。
  • 关键技术: Pytest, Mocking, Fixtures。
  • 使用场景: 单元测试、集成测试编写。

实用脚本

初始化 FastAPI 项目
# 创建新项目
python scripts/init_fastapi_project.py my_project --path ./projects

# 生成的目录结构:
# my_project/
# ├── app/
# │   ├── api/v1/endpoints/
# │   ├── core/config.py
# │   ├── models/
# │   ├── schemas/
# │   ├── services/
# │   └── main.py
# ├── tests/
# ├── requirements.txt
# └── pyproject.toml

如何使用

  • API 开发: "请使用 FastAPI 模板帮我创建一个用户注册接口。"
  • 并发优化: "请参考异步 Python 模式，帮我优化这个爬虫脚本。"
  • 项目初始化: "帮我初始化一个 FastAPI 项目，项目名叫 user_service。"

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