用途：为 Python 代码与 Jupyter notebook 的编写、修改和评审提供统一规范，涵盖代码质量、错误处理、测试与环境管理；在编写新代码、更新 notebook、搭建开发环境、编写测试或做代码评审时适用。
主要能力与规范要点： 代码质量——遵循 DRY、组合优于继承、尽量使用纯函数、优先简单可读方案、先解决常见用例；类型提示必填，变量函数模块用 snake_case，文档使用 Google 风格 docstring，函数保持小而单一职责，保留并更新已有注释。 错误处理与效率——捕获具体异常类型而非裸 except，函数入口尽早校验输入；字符串用 f-string，优先推导式，用 with 管理资源。 测试——仅使用 pytest（不用 unittest），测试统一放在 ./tests/ 目录且含 init.py，采用 TDD，新改代码都要有测试，任务完成前须全部测试通过。 环境管理——只用 uv 处理打包、环境与脚本执行，不使用 pip、python3 -m venv 或 conda；依赖以 pyproject.toml 为准而非 requirements.txt。
必要用法命令（保持原样）： uv sync uv sync --extra dev uv run python script.py uv run pytest uv add requests uv remove requests uv run ruff check . uv run ruff check --fix . uv run ruff format . uv run ruff format --check . uv run pyright
限制：仅依据上述资料整理，未提供该技能的适用平台、收费方式、安装之外的版本要求及具体效果说明。