用途：分析并改进 Python 代码风格，使其更符合 Python 语言特性与最佳实践。由智能体以自然语言指导完成，无需脚本执行。
主要能力：识别非 Pythonic 模式并给出改进建议；讲解列表推导、生成器、上下文管理器、装饰器、元类等惯用法；应用 SOLID 原则、描述符协议、迭代器协议等设计模式；提供内存、计算、I/O、并发、缓存等性能优化方向；给出代码异味检测与重构指导；附 140+ 可直接使用的模板。
触发场景：用户展示代码询问如何更 Pythonic、判断代码是否 Pythonic、需要代码审查与风格改进、询问 Python 语法最佳实践、需要性能优化或重构建议、请求高级模式或设计模式。
使用方式：按“理解需求与现有代码 → 分析风格问题 → 应用惯用法与设计模式 → 对照审查清单检查 → 优化细节并给出替代方案与权衡”的流程进行；参考 references 下的 friendly-patterns、python-rules、variables-naming、control-flow、data-types、container-types、functions、exceptions、decorators、cyclic-imports、file-operations、solid-principles、advanced-patterns、performance-tips、refactoring-guide、edge-cases 等文档，以及 assets/templates 中的基础、高级、性能模板。输出采用 Summary、Changes Made、Design Decisions、Review Checklist、Suggestions 格式。
核心理念：Friendly Python = 用户友好 + 维护友好；遵循 Python 之禅，推荐注册表模式、上下文管理器、classmethod 构造器、描述符、官方扩展点，避免大量 if-else、init 标志分支、getattr 回退、过度元类、裸 except、全局状态、过度继承与硬编码配置。
限制：资料未提供该技能的具体安装方式、收费与价格、支持的平台或版本信息，暂未提供。