Python project audit

Skill goldenprofile/llm-skills/python-project-audit

«Проверка на блуд»: фреймворк-независимый аудит Python-бэкенда (FastAPI, Django, Flask) на готовность к продакшену — статанализ (pylint, bandit, mypy, radon, vulture), ручной review по чек-листу и отчёт с балльной оценкой. Используй когда пользователь говорит «проверка на блуд», «аудит проекта», «готов ли к продакшену», «production readiness», «оцени качество кода», «можно ли деплоить», или перед релизом. Только проектный уровень — не для единичных файлов и диффов (techlead-ai / code-review). Для Django-разбора по линзам (ORM, Celery, шаблоны, settings) — см. django-audit.From its SKILL.md

Install

npx -y skills add goldenprofile/llm-skills --skill python-project-audit

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

1 stars1 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

SKILL.md

6.9 KB, ~1.7k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

Python Project Audit — «Проверка на блуд»

Полный pipeline аудита Python-бэкендов: статический анализ → ручной review → отчёт с баллами.

Это статический аудит: код только читается и анализируется инструментами. НЕ запускай тесты, python manage.py или приложение — не нужно для аудита.

Шаг 0. Разведка

Собери контекст перед анализом. На Windows используй инструменты Grep/Glob/Read вместо POSIX-bash:

Структура и размер: Glob по **/*.py — посчитай количество файлов.
Фреймворк: Grep по fastapi|FastAPI, django|Django, flask|Flask (output_mode: files_with_matches).
Зависимости: Read для requirements.txt, pyproject.toml или Pipfile.
Инфраструктура: Glob по Dockerfile, docker-compose.yml, .github/workflows/*, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile.
Тесты: Glob по **/test_*.py, **/conftest.py.
Конфиги/ENV: Glob по .env*, *.ini, *.cfg, alembic.ini.

Определи: фреймворк (FastAPI / Django / Flask), размер (файлы, строки), зрелость (тесты, CI, Docker, миграции). Затем прочитай ключевые файлы: точка входа (main.py / app.py / manage.py), конфигурация, роутинг, модели.

Шаг 1. Автоматический статический анализ

Запусти анализаторы: pylint, bandit, mypy, radon, vulture, safety. Каждый инструмент — отдельное «испытание».

Установка — только с согласия пользователя. Никогда не используй pip install --break-system-packages (ломает системный Python). Предпочитай:

запуск через uvx (uvx pylint ..., uvx bandit -r .) — без установки;
или pipx run <tool>;
или установку в venv проекта (.venv), если он есть.

Подробные команды (PowerShell + cross-platform) и разбор вывода — в references/static-analysis.md.

Если инструмент не установился или упал — не останавливайся, отметь в отчёте и двигайся дальше.

Шаг 2. Ручной review — 8 испытаний

Прочитай код и оцени каждую категорию по шкале 0-10. Для каждой находки указывай: файл, строку, что не так, как исправить.

Категории: Архитектура, Обработка ошибок, Безопасность, Производительность/Highload, Тестирование, Инфраструктура/деплой, Качество кода и стиль, Документация/DX.

Полный чек-лист по каждому испытанию с антипаттернами — в references/manual-review-checklist.md.

Для оценки тестового покрытия (Испытание 5) полезен связанный навык test-coverage-auditor.

Шаг 3. Подсчёт баллов

Испытание	Вес	Баллы (0-10)	Взвешенный
Архитектура	15%	?	?
Обработка ошибок	10%	?	?
Безопасность	20%	?	?
Производительность	15%	?	?
Тестирование	15%	?	?
Инфраструктура	10%	?	?
Качество кода	10%	?	?
Документация	5%	?	?
ИТОГО	100%		?/10

Градации

9-10 — Production-ready, можно деплоить под нагрузку
7-8 — Хороший проект, нужны точечные улучшения
5-6 — MVP-уровень, серьёзная доработка перед продом
3-4 — Прототип, много работы впереди
0-2 — Нужен рефакторинг с нуля

Шаг 4. Генерация отчёта

Сохрани в docs/audit-YYYY-MM-DD.md. Шаблон отчёта — в references/report-template.md.

Шаг 5. Презентация результатов

После генерации отчёта:

Покажи итоговый балл и таблицу прямо в чате.
Выдели топ-3 критичных проблемы с конкретными решениями.
Предложи: «Хочешь, чтобы я исправил критичные проблемы прямо сейчас?»

Адаптация под фреймворки

Дополнительные проверки для FastAPI / Django / Flask — в references/framework-specifics.md.

Важные принципы

Конкретика: «В файле X, строка Y, вот проблема, вот решение» — не «улучшите безопасность».
Приоритизация: критичное → важное → nice-to-have.
Контекст: учитывай стадию проекта (MVP vs зрелый прод).
Баланс: обязательно отмечай сильные стороны, не только проблемы.
Actionable: каждая находка = конкретное действие, которое можно выполнить.

What ships with it: 4 files

11.8 KB alongside SKILL.md