用途：这是一个 Python 反模式（anti-pattern）参考清单，用于在最终确定实现前、代码评审时或调试疑难问题时对照排查常见错误。它聚焦“应避免什么”，正向模式与架构可参考 python-design-patterns 技能。
主要能力与检查项： 基础设施：避免超时/重试逻辑分散（应集中到装饰器或客户端封装）、避免多层重复重试、避免硬编码配置与密钥（改用环境变量配合 pydantic-settings 等类型化设置）。 架构：避免暴露内部类型（如 ORM 模型直接作为 API 返回，应使用 DTO/响应模型）、避免 I/O 与业务逻辑混杂（可用仓储模式保持业务逻辑纯粹）。 错误处理：避免裸 except Exception: pass 吞掉异常（应捕获具体异常并记录或处理）、避免批量处理遇首个错误即中止（应返回包含成功与失败的 BatchResult）、避免缺少输入校验（应在边界用 Pydantic 提前校验）。 资源：避免未关闭资源（用上下文管理器 with）、避免在异步代码中阻塞事件循环（用 asyncio.sleep、httpx.AsyncClient 等异步原生库）。 类型安全：避免缺少类型注解、避免无类型参数的集合（用 list[User] 而非 list）。 测试：避免只测正常路径（应覆盖错误与边界）、避免过度 Mock（关键路径用集成测试，只 Mock 外部服务）。
使用方式：在合并前、调试或重构遗留代码时逐项对照清单。清单按优先级分为：红色关键项（合并前必须修复，如吞异常、硬编码密钥、缺校验、异步阻塞）、黄色需关注项（分散重试、双重重试、暴露内部类型、I/O 与逻辑混杂、忽略部分失败、未关闭资源）、绿色良好实践（公共函数类型注解、集合带类型参数、测试错误路径与边界）。
适用场景：Python 代码评审、实现收尾自查、疑难问题排查、遗留代码重构。
限制：资料未提供安装命令、运行方式、平台支持、收费或价格信息，暂未提供。