python-foundational

作成者: microsoft

Pythonの基礎的なベストプラクティス、イディオム、コード品質の基礎 - microsoft/hve-core提供

npx skills add https://github.com/microsoft/hve-core --skill python-foundational

Python Foundational Coding Standards Skill

Overview

Foundational Python excellence that every diff must satisfy. This skill is loaded first for any .py change. All higher-order skills build on it.

This content is a skill rather than an instructions file for three reasons: skills are distributed through the CLI plugin and VS Code extension without requiring consumers to copy files into their repo; new language skills can be added without modifying the review agent itself; and skills are loaded on demand, keeping the context window small when the diff contains no Python.

Core Checklist

1. Readability & Style

  • Use Python naming: PascalCase classes, snake_case functions/variables, UPPER_SNAKE_CASE constants, _ private members.
  • Group imports: stdlib → third-party → local (blank line between groups, no trailing whitespace).

2. Pythonic Idioms

  • Prefer comprehensions for simple transforms; use explicit loops for complex logic/side-effects.
  • Always use with for files, locks, DB connections.
  • Prefer dataclass / NamedTuple / Enum for data holders.
  • Use pathlib over os.path; timezone-aware datetime when relevant.
  • Use * keyword-only arguments for multi-optional functions.
  • Never use mutable defaults or global/nonlocal unless strictly required.

3. Function & Class Design

  • Keep functions small and single-responsibility.
  • Add docstrings to all public APIs (follow repo style).
  • Document unavoidable side-effects.
  • Follow codebase’s class-member ordering (if defined).

4. Type Safety Foundations

  • Add type hints to all public APIs, module vars, and class attributes.
  • Use PEP 695 (3.12+) or TypeVar for generics.
  • Avoid Any except in thin wrappers.

5. Error Handling

  • Raise specific exceptions; never bare except: (broad except Exception: only at app boundaries with logging).
  • No silent failures or generic error messages.
  • Provide context, expected state, and guidance in every exception.

6. Anti-Patterns to Avoid

  • Never use eval, exec, or pickle on untrusted data.
  • Never hard-code secrets.

7. Maintainability

  • Prefer self-documenting code; comments only for "why".
  • Use structured logging instead of print.
  • Flag overly long/complex functions that resist testing.

8. Architectural Fit

  • Align with existing patterns; do not re-implement shared functionality or bypass established layers.
  • Place code in the correct module/package.

9. Design Principles

  • Eliminate duplication: extract repeated logic into a shared helper so fixes propagate automatically.
  • Prefer the simplest implementation that satisfies current requirements. Introduce abstractions only when a second concrete use case appears.
  • Limit change breadth: every modified line should trace to the stated purpose of the change.
  • Before flagging seemingly unused code, verify it is not a protocol implementation, framework hook, public API, or entry point invoked externally.
  • Match solution complexity to problem complexity. A duplicated function warrants a shared helper, not an event-driven architecture.

References

FileCoversPurpose
design-principles.mdSection 9Rationale and examples for the design principles
code-style-patterns.mdSections 1–5Concrete code examples for style, idioms, type safety, class design, and error handling

Severity Rubric

SeverityDefinition
HighCauses incorrect behavior, data loss, or security exposure at runtime
MediumDegrades maintainability, readability, or violates a project convention with no immediate runtime impact
LowCosmetic, stylistic, or minor improvement opportunity

Troubleshooting

SymptomCheck
Skill not loadedConfirm the diff contains .py files. The agent selects skills by matching file types in the changed files against skill descriptions.
No findings generatedVerify the Skills Loaded footer in the review output lists python-foundational. If listed but no findings appear, the diff may already satisfy the checklist.
Severity seems miscalibratedCompare against the Severity Rubric above. High requires runtime impact; medium is maintainability-only.

Contributing

Follow these conventions when extending this skill:

  • Checklist items belong in SKILL.md. Each bullet is a single, actionable check an agent or reviewer can apply to a diff. Keep bullets concise: one sentence, no code.
  • Reference files live in references/ and provide examples or rationale for the covered checklist items. Each reference file covers a contiguous range of sections. Update the References table when adding a new file.
  • Before adding a new checklist item, confirm it does not duplicate an existing bullet in any section. Place it in the section that matches its primary concern. If it spans concerns, prefer the more specific section.
  • Name new reference files after the topic they cover (e.g., async-patterns.md). Include a frontmatter description that states which sections the file supports. Add a row to the References table in SKILL.md.
  • Checklist items and examples must be portable across codebases. Use generic module names and describe anti-patterns by their behavior, not by specific directory or file names.

microsoftのその他のスキル

oss-growth
microsoft
OSS成長ハッカーのペルソナ
official
microsoft-foundry
microsoft
Foundryエージェントのエンドツーエンドでのデプロイ、評価、管理:Dockerビルド、ACRプッシュ、ホスト型/プロンプトエージェント作成、コンテナ起動、バッチ評価、継続的評価、プロンプト最適化ワークフロー、agent.yaml、トレースからのデータセットキュレーション。用途:エージェントをFoundryにデプロイ、ホスト型エージェント、エージェント作成、エージェント呼び出し、エージェント評価、バッチ評価実行、継続的評価、継続的モニタリング、継続的評価ステータス、プロンプト最適化、プロンプト改善、プロンプトオプティマイザー、エージェント指示最適化、エージェント改善...
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
Azure AI向けに使用:Search、Speech、OpenAI、Document Intelligence。検索、ベクター/ハイブリッド検索、音声認識、音声合成、文字起こし、OCRを支援。使用時:AI Search、クエリ検索、ベクター検索、ハイブリッド検索、セマンティック検索、音声認識、音声合成、文字起こし、OCR、テキスト読み上げ。
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
既存の.azure/deployment-plan.mdとインフラストラクチャファイルを持つ、すでに準備済みのアプリケーションに対してAzureデプロイを実行します。ユーザーが新しいアプリケーションの作成を依頼した場合はこのスキルを使用せず、代わりにazure-prepareを使用してください。このスキルは、azd up、azd deploy、terraform apply、az deploymentコマンドを組み込みのエラーリカバリ機能付きで実行します。azure-prepareからの.azure/deployment-plan.mdと、azure-validateからの検証済みステータスが必要です。使用タイミング:「azd upを実行」、「azd deployを実行」、「デプロイを実行」...
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
Azure Storage Servicesには、Blob Storage、File Shares、Queue Storage、Table Storage、Data Lakeが含まれます。ストレージアクセス層(ホット、クール、コールド、アーカイブ)について、各層の使用タイミングや比較に関する質問に回答します。オブジェクトストレージ、SMBファイル共有、非同期メッセージング、NoSQLキーバリュー、ビッグデータ分析を提供します。ライフサイクル管理を含みます。使用用途:ブロブストレージ、ファイル共有、キューストレージ、テーブルストレージ、データレイク、ファイルアップロード、ブロブダウンロード、ストレージアカウント、アクセス層、...
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
Azure上でAppLens、Azure Monitor、リソースヘルス、安全なトリアージを使用して、Azureの本番環境の問題をデバッグします。使用時:本番環境の問題のデバッグ、App Serviceのトラブルシューティング、App Serviceの高CPU、App Serviceのデプロイ障害、コンテナアプリのトラブルシューティング、Functionsのトラブルシューティング、AKSのトラブルシューティング、kubectlが接続できない、kube-system/CoreDNSの障害、PodがPending状態、CrashLoop、ノードがReadyにならない、アップグレード障害、ログの分析、KQL、インサイト、イメージプル障害、コールドスタート問題、ヘルスプローブ障害、...
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
Azureアプリのデプロイ準備(インフラBicep/Terraform、azure.yaml、Dockerfiles)。新規作成/モダナイズ、または作成+デプロイに使用。クロスクラウド移行には非対応(azure-cloud-migrateを使用)。使用禁止:copilot-sdkアプリ(azure-hosted-copilot-sdkを使用)。対象:「アプリ作成」「Webアプリ構築」「API作成」「サーバーレスHTTP API作成」「フロントエンド作成」「バックエンド作成」「サービス構築」「アプリケーションのモダナイズ」「アプリケーション更新」「認証追加」「キャッシュ追加」「Azureへのホスティング」「作成および...」
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
Azureへの準備が整っているかを確認するためのデプロイ前検証。構成、インフラストラクチャ(BicepまたはTerraform)、RBACロールの割り当て、マネージドIDの権限、前提条件について詳細なチェックを実行します。使用場面:アプリの検証、デプロイ準備状況の確認、事前チェックの実行、構成の確認、デプロイ可能かの確認、azure.yamlの検証、Bicepの検証、デプロイ前のテスト、デプロイエラーのトラブルシューティング、Azure Functionsの検証、関数アプリの検証、サーバーレスの検証...
officialdevopstesting