「python」の検索結果

Use this when creating, editing, or reviewing Python code — including type hints, docstrings, naming conventions, imports, error handling, and code structure.

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Use this when managing Python dependencies with uv, running tests with pytest, linting with ruff, formatting code, type checking with mypy, or executing notebooks.

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Reviews Python code for type safety, async patterns, error handling, and common mistakes. Use when reviewing .py files, checking type hints, async/await usage, or exception handling.

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Comprehensive Python/FastAPI backend code review with optional parallel agents

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エラーハンドリングのベストプラクティスを適用するスキル。回復可能性を基準にしたエラー設計、 Either/Result型の使用、ドメインエラーとシステムエラーの適切な分類を支援する。コードレビュー、 新規実装、リファクタリング時にエラー処理パターンの改善が必要な場合に使用。対象言語: Go, Rust, Scala, Java, TypeScript, JavaScript, Python。トリガー：「エラー処理を改善して」 「Result型を使いたい」「例外設計をレビューして」「回復可能なエラーの設計」といった エラーハンドリング関連リクエストで起動。

Domain PrimitivesとAlways-Valid Domain Modelの設計原則に基づき、ドメインモデルの型安全性と不変条件を 保証する設計・実装を支援する。プリミティブ型の濫用を防ぎ、構築時検証・不変性・自己完結性を備えた ドメイン固有の型を設計する。コードレビュー、新規実装、リファクタリング時に使用。 対象言語: Rust, TypeScript, Java。他の言語（Kotlin, Scala, Go, Python等）にも応用可能。 トリガー：「ドメインプリミティブを作りたい」「Always-Validなモデルを設計」「プリミティブ型をラップしたい」 「構築時に検証したい」「無効な状態を型で防ぎたい」「Smart Constructorパターン」等のリクエストで起動。

各プログラミング言語の既存リンターエコシステムを活用してカスタムlintルールを作成するスキル。 人間向けではなくAIエージェント向けのリンターであり、エラーメッセージはAIに対する修正指示プロンプトとして機能する。 Rust(dylint)、TypeScript/JavaScript(ESLint)、Python(pylint)、Go(golangci-lint)等、 言語ごとの標準的な方法でカスタムルールを `lints/` ディレクトリに作成する。 以下の場合に使用する: (1) プロジェクト固有のコーディングルールをAIに強制させたいとき、 (2) 違反時にAIが読める修正指示を出力するlintルールを作りたいとき、 (3) 命名規則・構造パターン・一貫性ルールをAI駆動のリンティングで強制したいとき。 トリガー: 「リンタールールを作成」「lintルールを追加」「このパターンを強制」 「AIリンター」「カスタムlint」「コードルール」「命名ルール」「構造ルール」 「create a linter rule」「add a lint rule」「enforce this pattern」「AI linter」。

CQRS（Command Query Responsibility Segregation）における一貫性・可用性・スケーラビリティの トレードオフ分析と設計判断を支援する。CAP定理に基づくCQRSの評価軸、イベントソーシングとの 組み合わせによる影響、読み書きモデルの分離戦略を提供する。アーキテクチャ設計、技術選定、 既存システムのCQRS導入検討時に使用。 対象言語: 言語非依存（Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて）。 トリガー：「CQRSを採用すべきか」「読み書き分離の設計」「結果整合性の判断」 「イベントソーシングを組み合わせるべきか」「CQRSのトレードオフ」「CQRSの可用性」 「CQRSのスケーラビリティ」「書き込みモデルと読み込みモデルの分離」 といったCQRS設計判断関連リクエストで起動。

後方互換性がゴミコードを量産する構造を検出し、互換性を「契約と撤去計画」として管理する ガバナンスを支援するスキル。公開API境界の明確化、非推奨化サイクル（deprecation cycle）の 制度化、互換層の局所化（Adapter/Strangler Fig）、契約テスト（CDC）による互換性検証、 AI生成コードの互換性ゲート設計を含む。コードレビュー、API設計、リファクタリング、 レガシー移行時に互換性起因の技術的負債を防ぐために使用。 対象言語: 言語非依存（Java, TypeScript, Go, Python, Rust等すべて）。 トリガー：「後方互換性を保ちたい」「非推奨APIをどうする」「互換層が増えてきた」 「レガシー移行の戦略」「API設計レビュー」「互換性のためのコードが多い」 「deprecation policyを作りたい」「破壊的変更の管理」といった互換性管理関連リクエストで起動。

ファーストクラスコレクションパターンの設計・実装を支援。コレクションをラップする専用クラスの 設計、ドメインロジックの集約、不変性の確保をガイド。コードレビュー、新規実装、リファクタリング 時にコレクション操作ロジックが散在している場合に使用。 対象言語: Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Python, Ruby, Go, Rust。 トリガー：「コレクションをラップしたい」「リストのロジックを集約」「ファーストクラスコレクション」 「コレクション操作が散在」「List<Order>をOrdersクラスに」といったコレクション設計関連リクエストで起動。

DDDにおけるリポジトリの設計ルールとアンチパターンを提供する。集約単位の命名規則、 CQS（Command Query Separation）に基づくメソッド設計、入出力の型制約をチェックする。 コードレビュー、新規実装、リファクタリング時にリポジトリ設計の問題を検出する場合に使用。 対象言語: 言語非依存（Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて）。 トリガー：「リポジトリの設計をレビュー」「Repository名がおかしい」「findByIdの戻り値」 「リポジトリがDTOを返している」「テーブル名でリポジトリを作ってしまった」 「集約単位のリポジトリ」「リポジトリのアンチパターン」「リポジトリのCQS」 といったリポジトリ設計関連リクエストで起動。

字面の同一性ではなく意図（目的）の同一性に基づいてコードの共通化を判断するスキル。 DRY原則の誤適用（字面が同じだが意図が異なるコードの共通化）を検出し、正しい共通化判定を 支援する。コードレビュー、リファクタリング、新規実装時に重複コードの扱いを判断する場合に使用。 対象言語: 言語非依存（Rust, Java, TypeScript, Go, Python, Kotlin, Scala等すべて）。 トリガー：「重複コードを共通化したい」「DRYに従いたい」「似たコードがある」 「この2つの関数をまとめたい」「コードの重複を減らしたい」「共通化すべきか」 「リファクタリングで共通関数にしたい」といった重複コード・共通化関連リクエストで起動。

getterの濫用を防ぐための命名規約スキル。ドメインモデルでgetterが必要な場合（永続化、JSON変換など）に `breachEncapsulationOf` プレフィックスを付与することで、カプセル化を破っていることを明示する。 これにより、Tell Don't Ask原則の違反を未然に防ぎ、getterの意図しない使用を抑制する。 コードレビュー、新規実装、リファクタリング時にgetter設計が必要な場合に使用。 対象言語: Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Python, Go, Rust。 トリガー：「getterの命名規約」「カプセル化を破るgetter」「永続化用のgetter」 「breachEncapsulation」「getterを作りたいが濫用を防ぎたい」といったgetter命名関連リクエストで起動。

プリミティブ型をドメイン固有型でラップすべきか否かの判断を支援する。 Primitive Obsession（プリミティブ型の過剰使用）と Value Object Obsession（過剰なラップ）の 両極端を避け、投資対効果に基づく合理的な判断基準を提供する。 Value Objectの定義が文脈（PofEAA/DDD/一般）で異なることによる用語混乱の防止も含む。 コードレビュー、新規実装、設計議論時にプリミティブ型のラップ判断が必要な場合に使用。 対象言語: 言語非依存（Rust, TypeScript, Java, Kotlin, Scala, Go, Python等すべて）。 トリガー：「この値をラップすべきか」「プリミティブ型のままでいいか」 「Value Objectにすべきか」「型を作りすぎでは」「Primitive Obsession」 「ラップしすぎ」「型が多すぎる」「Stringのままでいいか」 といったプリミティブ型ラップ判断関連リクエストで起動。

「Tell, Don't Ask」原則に基づくコードレビューと設計支援。オブジェクトの状態を問い合わせて 外部で判断するパターンを、オブジェクトに直接命じるパターンに変換する。カプセル化を強化し、 責任をデータを持つオブジェクトに集約する設計を促進する。コードレビュー、新規実装、 リファクタリング時にgetterの乱用やFeature Envyの改善が必要な場合に使用。 対象言語: Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Python, Ruby, Go, Rust。 トリガー：「getterを減らしたい」「カプセル化を改善して」「Feature Envyを直して」 「オブジェクトに責任を持たせたい」「デメテルの法則」といったOOP設計関連リクエストで起動。

デメテルの法則（最小知識の原則）に基づくコードレビューと設計支援。オブジェクトの連鎖呼び出し （Train Wreck）を検出し、直接の友人とのみ会話する設計へ変換する。結合度の低減と 変更容易性の向上を促進する。コードレビュー、新規実装、リファクタリング時に オブジェクト間の結合が深い場合に使用。 対象言語: Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Python, Ruby, Go, Rust。 トリガー：「デメテルの法則」「連鎖呼び出しを減らしたい」「Train Wreckを直して」 「結合度を下げたい」「ドット連鎖が多い」「最小知識の原則」「Law of Demeter」 といったオブジェクト間結合関連リクエストで起動。

集約とトランザクション境界の関係を明確化し、複数集約を単一トランザクションに含めるアンチパターンを 検出・是正する。集約は強い整合性境界であり、ユースケースで複数集約を更新する場合は結果整合性を 使うべきという原則を適用する。コードレビュー、ユースケース設計、リファクタリング時に トランザクション境界の問題を検出する場合に使用。 対象言語: 言語非依存（Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて）。 トリガー：「複数集約を同じトランザクションで更新している」「ユースケースに@Transactionalがある」 「集約間の整合性をどう取るか」「Sagaパターンを使うべきか」「トランザクション境界の設計」 「1トランザクション1集約」「結果整合性の実装」「集約をまたぐトランザクション」 といったトランザクション境界関連リクエストで起動。

「Parse, don't validate」原則に基づくコードレビューと設計支援。validateパターン（チェックして結果を捨てる） をparseパターン（チェック結果を型で保持）に変換し、型システムで不変式を強制する設計を促進する。 コードレビュー、新規実装、リファクタリング時にvalidation関数の改善が必要な場合に使用。 対象言語: Rust, Haskell, TypeScript, Scala, Java, Go, Python。 トリガー：「バリデーションを改善して」「型で保証したい」「shotgun parsingを直して」 「不正な状態を型で防ぎたい」「Maybeを減らしたい」といった型安全性関連リクエストで起動。

Expert guide for type-safe Python AI agent development with Pydantic AI — dependency injection, structured outputs, model-agnostic routing, and graph workflows / Panduan ahli pengembangan agen AI Python type-safe dengan Pydantic AI.

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Ultimate guide for designing, building, and security-hardening modern AI Tools/Bots via Model Context Protocol (MCP v1.x) in TypeScript and Python / Panduan utama merancang, membangun, dan mengamankan AI Tools/Bots modern melalui Model Context Protocol (MCP) dalam TypeScript dan Python.

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Foundry hosted agent を Agent 365 Autopilot として発行し、自分のメールアドレス・予定表・権限で働く『デジタルな同僚』を Teams / Microsoft 365 Copilot に公開する。初回 scaffold で AI チームメイト評価Hub（Code Apps）、通常会話を採点する Python EvaluationWorker、回帰テストを同時生成し、publish 時に Foundry Monitor/Evaluations の日次評価も自動構成する。複数 Autopilot は共通 Dataverse Hub を agentkey で安全に共有する。メール応対 / Dataverse 検索 / Web 検索 / 定期実行 / コード実行 / 成果物共有 / Teams プレゼンスの機能ブロックに対応し、自己ホスト経路も互換用途として残す。CI/CD・レビューゲートは alm スキルに委譲する。

Dataverse テーブル設計・構築・デモデータ投入・セキュリティロール作成。ソリューション作成からテーブル・リレーション・ローカライズ・権限設定まで Python スクリプトで一括構築する。

Copilot Studio の「全く新しいアーキテクチャ」（cliagent テンプレート）を開発標準の第一候補として構築・公開・連携する。Bot 作成、Instructions/モデル/メモリ、フラット Python スキル、アイコン、公開に加え、ブラウザで観測した private API による承認付き初回ツール・接続参照追加、Code Apps iframe、Agent flows を扱う。

Add runtime UI options (select/checkbox/switch/input) to MaaFramework option surfaces such as `assets/interface.json` or `assets/resource/tasks/**/*.json`. Use when adding a user-facing toggle, selector, checkbox, or input; wiring options to `pipeline_override`; aligning option paths with Python `context.get_node_data()` or CustomAction params; or reviewing option behavior across Pipeline JSON and Python.

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