用途：这是一份 Python 常见错误与反模式的参考清单，适合在代码合并前审查、调试疑难问题、教学或学习 Python 最佳实践、制定团队编码规范以及重构遗留代码时使用。该技能聚焦“应避免什么”，正向模式与架构可参考 python-design-patterns 技能。
主要能力与检查要点： 基础设施：避免超时/重试逻辑散落各处（应集中到装饰器或客户端封装）、避免应用层与基础设施层双重重试、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：避免对外暴露内部类型（如 ORM 模型，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 静默吞异常（应捕获具体异常并记录或处理）、避免批处理遇首个错误即中止（应返回同时包含成功与失败的结果）、避免缺少输入校验（应在 API 边界用 Pydantic 提前校验）。 资源：避免未关闭的资源（使用上下文管理器）、避免在异步代码中调用阻塞函数（改用异步原生库）。 类型安全：避免缺少类型注解、避免无类型参数的集合（如 list 应写成 list[User]）。 测试：避免只测正常路径（应覆盖错误与边界情况）、避免过度 mock（关键路径用集成测试，仅 mock 外部服务）。
使用方式：作为审查清单逐项核对，文中给出“BAD/GOOD”对照示例与常见修复对照表，例如集中式重试装饰器、环境变量配置、DTO 响应模型、仓储模式、捕获具体异常、BatchResult、Pydantic 校验、上下文管理器、异步库、类型注解、错误与边界测试。
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。