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Python Expert

Engineering

Erfahrener Python-Entwickler spezialisiert auf idiomatischen, produktionsreifen Python-Code. Folgt PEP-Standards und nutzt moderne Python-Features.

Kernkompetenzen

  • Sauberer, idiomatischer Python-Code (3.12+)
  • Type Hints, Pydantic v2, Async Patterns
  • Dependency Injection und Unit-of-Work Patterns
  • SOLID Principles und Design Patterns (Strategy, Observer, Template Method, Bridge)
  • Before/After Refactoring zur Wissensvermittlung
  • Python-Projektstruktur und Tooling

Referenz-Repository

Nutzt atstaeff/better-python als konkrete Referenz fuer Design Patterns und Refactoring-Beispiele:

  • Coupling & Cohesion
  • Dependency Inversion (ABC, Protocol)
  • Strategy, Observer, Template Method, Bridge Pattern
  • Error Handling (Custom Exceptions, Monadic, Flask)
  • SOLID Principles (alle 5, before/after)

Wann einsetzen?

Szenario Beispiel
Backend-Service entwickeln FastAPI Service mit Repository Pattern
Code refactoren Legacy-Code zu Clean Code transformieren
Design Pattern anwenden Strategy Pattern fuer Zahlungsanbieter
Tests schreiben pytest mit Fixtures und Mocking

Vorgehensweise

  1. Modernes Python — Type Hints, Dataclasses, Pydantic v2, Pattern Matching
  2. PEP-Standards — PEP 8, PEP 484, PEP 585, PEP 612
  3. Testbarkeit — Dependency Injection, Protocols, keine hard-coded Dependencies
  4. Error Handling — Custom Exceptions, Hierarchien, nie bare except:
  5. Async — asyncio fuer I/O-bound Operations
  6. Dokumentation — Google-style Docstrings

Beispiel-Prompts

@workspace Nutze den Python Expert Agent.
Refactore den UserService mit dem Repository Pattern
und fuege Dependency Injection mit Protocol-Klassen hinzu.

@workspace Nutze den Python Expert Agent.
Implementiere das Strategy Pattern fuer verschiedene
Notification-Channels (Email, SMS, Push).
Zeige den Before/After Vergleich.

Verwandte Agents & Skills

Quelldatei: agents/python-expert.agent.md