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Django AI 插件与后端 Agent 技能库

 
  release ·  2026-03-02 20:06:21 · 5 次点击  · 0 条评论  

Django Agent Skills

一套专为 Django 后端开发设计的 AI 编程助手技能与智能体集合。

可用技能与智能体

django-expert (技能)

来自 Vinta Software 的全面 Django 开发指南。包含构建健壮 Django 应用程序的跨多个类别的最佳实践。

适用场景:
- 构建新的 Django 模型、视图或 API
- 实现认证或授权
- 设置 Django REST Framework 端点
- 审查 Django 代码是否符合最佳实践
- 优化数据库查询和性能

涵盖类别:
- 项目结构与配置
- 模型与数据库设计
- 视图与 URL 路由
- Django REST Framework 集成
- 安全最佳实践
- 测试策略
- 性能优化
- 生产环境部署

django-celery-expert (技能)

针对使用 Celery 进行异步任务处理的 Django 应用程序的专家指导。融合了 Vinta Software 生产环境经验中的最佳实践。

适用场景:
- 为邮件、通知或数据处理创建后台任务
- 配置 Celery Worker 和消息代理
- 实现重试逻辑和错误处理
- 使用 Celery Beat 设置周期性/定时任务
- 监控和调试 Celery 任务
- 将 Celery 部署到生产环境

涵盖类别:
- Django-Celery 集成模式(transaction.on_commit、恢复任务)
- 任务设计模式(幂等性、工作流、原子性)
- 代理配置(Redis、RabbitMQ、SQS)
- 错误处理与重试策略
- 周期性任务与调度
- 监控与可观测性(Flower、Prometheus)
- 生产环境部署与扩展

cdrf-expert (技能)

使用 Classy DRF 为 Django REST Framework 类视图提供的专家指导。专注于基于 MRO 推理选择正确的 DRF 视图类和重写钩子。

适用场景:
- 在 APIView、通用视图、GenericViewSetModelViewSet 之间进行选择
- 调试 DRF 类视图行为
- 确定重写位置(perform_createperform_updateget_queryset 等)
- 追踪方法解析顺序和方法来源类
- 比较不同 DRF 版本的行为

涵盖类别:
- DRF 类选择矩阵
- 请求生命周期与重写策略
- MRO 调试工作流
- DRF 版本比较工作流

django-reviewer (智能体)

自主代码审查智能体,用于优化 Django/Python 代码的清晰度、一致性和可维护性。专注于最近修改的代码,在不改变功能的前提下应用 Django 最佳实践。

适用场景:
- 审查最近修改的 Django 代码是否存在反模式
- 优化模型、视图、序列化器或 ORM 查询
- 强制执行 PEP 8 和 Django 编码风格一致性
- 检测 N+1 查询和性能问题
- 简化过于复杂的视图或序列化器逻辑

审查内容:
- N+1 查询(缺少 select_related/prefetch_related
- 业务逻辑放置位置(胖模型、瘦视图)
- ORM 使用与原始 SQL
- 导入组织与命名约定
- DRF 序列化器和视图集模式
- 数据库约束与索引使用
- 测试结构与覆盖率模式

安装

Codex

此仓库在以下位置公开了一个本地 Codex 市场:

.agents/plugins/marketplace.json

每个插件目录现在也包含一个位于 .codex-plugin/plugin.json 的 Codex 清单。在 Codex 中注册这些插件时,请使用上面的市场文件或单个插件清单:

  • django-expert
  • django-celery-expert
  • cdrf-expert
  • django-reviewer

通用 Open-Plugin 安装器

如果您使用社区的 plugins CLI,也可以从仓库根目录或 GitHub URL 安装此仓库:

npx plugins add vintasoftware/django-ai-plugins
npx plugins add https://github.com/vintasoftware/django-ai-plugins

截至 2026 年 3 月 18 日,plugins 包的文档明确列出了 Claude Code 和 Cursor 作为支持的安装目标。除非您已在您的环境中确认,否则请将通过该工具获得的 Codex 支持视为未经验证。

使用方法

技能在安装后自动可用。当检测到相关任务时,智能体会使用它们。

示例:

创建一个用于用户资料的新 Django 模型
设置一个带认证的 REST API 端点
我应该在这个 DRF ViewSet 中重写 create 还是 perform_create?
审查这个 Django 视图是否存在安全问题
使用 django-reviewer 智能体来审查我最近的更改

插件结构

每个插件包含技能或智能体:

  • Codex 清单 (.codex-plugin/plugin.json) — Codex 插件元数据
  • Claude 清单 (.claude-plugin/plugin.json) — Claude 元数据
  • 技能 (skills/SKILL.md) — 按需加载的指令和参考文档
  • 智能体 (agents/<name>.md) — 主动审查和优化代码的自主专家

与 django-ai-boost MCP 服务器集成

此技能可与 django-ai-boost MCP 服务器 无缝协作,后者提供了额外的 Django 特定工具和功能。

要同时使用两者:

  1. 按照其文档安装 django-ai-boost MCP 服务器
  2. 使用上述说明安装此技能
  3. 这些技能将利用 MCP 服务器提供的工具来增强 Django 开发能力

其他说明

技能遵循 Agent Skills 格式,可与任何兼容的 AI 编程助手配合使用。

许可证

MIT @ Vinta Software

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