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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. Use PROACTIVELY for Python development, optimization, or advanced Python patterns.
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Build high-performance async APIs with FastAPI, SQLAlchemy 2.0, and Pydantic V2. Master microservices, WebSockets, and modern Python async patterns. Use PROACTIVELY for FastAPI development, async optimization, or API architecture.
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INVOKE THIS SKILL when you need human-in-the-loop approval, custom middleware, or structured output. Covers HumanInTheLoopMiddleware for human approval of dangerous tool calls, creating custom middleware with hooks, Command resume patterns, and structured output with Pydantic/Zod.
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Refactor code to improve structure and maintainability
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Create new reusable skills from conversation context
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Systematic approach to diagnosing and fixing errors
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Best practices for creating research diagrams with Excalidraw MCP tools
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Writing efficient code that handles large data and tight constraints
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Comprehensive data analysis skill for CSV files using Python and pandas
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Git operations: commits, branches, PRs, and conflict resolution
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Generate comprehensive test suites for existing code
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Systematic exploration of unknown environments before starting work
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Working with diverse data formats: binary, text, structured, and custom
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Systematic code review for bugs, security, style, and performance
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Best practices for systematic research, source evaluation, and evidence gathering
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Review Python code for quality, security, and best practices
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Building, compiling, and resolving dependency issues across languages
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Guidelines for writing well-structured, cited research reports
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Generate pytest test cases for Python functions and classes
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Thorough verification of completed work before declaring done
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Finds secrets, tokens, passwords, and API keys that can leak through generated serialization: Python dataclass repr and asdict, attrs, pydantic model_dump, NamedTuple, JavaScript JSON.stringify and util.inspect, structured logs, tracing spans, and error reports. Use when asked to "check for secret serialization", "credential in repr", "repr=False audit", "secret in spans", "token in logs", or when a change adds a credential field to a dataclass, model, or config object, or adds code that stringifies whole objects or every kwarg into telemetry.
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Builds high-performance async Python APIs with FastAPI and Pydantic V2 including REST endpoints, authentication flows, async SQLAlchemy, and WebSocket endpoints.
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Server-specific best practices for FastAPI, Celery, and Pydantic. Extends python-skills with framework-specific patterns.
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Configuration module patterns for LlamaFarm. Covers Pydantic v2 models, JSONSchema generation, YAML processing, and validation.
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