add-python-microservice
/add-python-microservice
Tworzy mikroserwis wywołujący Pythona, uruchamiający wnioskowanie ML lub używający bibliotek takich jak PyTorch, pandas, sentence-transformers i numpy.
- Autor
- microbus-io ↗
- Repozytorium
- fabric ↗
- Licencja
- Apache-2.0
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 23.10.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 4
- Skrypty
- 2
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 0
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 23.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
Apache-2.0, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem licencji i informacji o zmianach.
- 2 skrypty w paczce. Przejrzyj je przed instalacją, bo Claude może je uruchomić.
Skrypty: python.go, service.py
Co robi i kiedy
Tworzy mikroserwis wywołujący Pythona, uruchamiający wnioskowanie ML lub używający bibliotek takich jak PyTorch, pandas, sentence-transformers i numpy.
Oryginalny opis (EN)
TRIGGER when user asks to create a microservice that calls Python, runs ML inference, or uses Python libraries (PyTorch, pandas, sentence-transformers, numpy) for its core compute.
Jak działa
- Workflow
Podgląd SKILL.md
---
name: add-python-microservice
description: TRIGGER when user asks to create a microservice that calls Python, runs ML inference, or uses Python libraries (PyTorch, pandas, sentence-transformers, numpy) for its core compute.
---
**CRITICAL**: Read `.claude/rules/python.txt` before proceeding.
**CRITICAL**: Do NOT explore or analyze other microservices unless explicitly instructed to do so.
## Workflow
This skill works in two modes:
- **New microservice**: starts at Step 1, runs the standard `add-microservice` scaffold first.
- **Extend existing microservice**: skips Step 1; the target package already exists and may have business logic. Every subsequent step is additive (it appends, never overwrites).
Copy this checklist and track your progress:
```
Adding Python support to a microservice:
- [ ] Step 1: Run add-microservice (skip when extending an existing service)
- [ ] Step 2: Add Python source files
- [ ] Step 3: Add python.go
- [ ] Step 4: Extend the Service fields
- [ ] Step 5: Add MaxWorkers config
- [ ] Step 6: Wire OnStartup and OnShutdown
- [ ] Step 7: Housekeeping
```
#### Step 1: Run `add-microservice`
Skip this step when extending an existing microservice.
Otherwise, run the `add-microservice` skill, skipping its housekeeping step (housekeeping runs once at the end of this skill instead). When it finishes, return here. The remaining steps assume `myservice/` is the microservice directory.
#### Step 2: Add Python Source Files
Refuse to overwrite if either file already exists. Copy the template files to the microservice's root:
```shell
test -e myservice/service.py || cp .claude/skills/python/add-python-microservice/service.py myservice/service.py
test -e myservice/requirements.txt || cp .claude/skills/python/add-python-microservice/requirements.txt myservice/requirements.txt
```
#### Step 3: Add `python.go`
Refuse to overwrite if the file already exists:
```shell
test -e myservice/python.go || cp .claude/skills/python/add-python-microservice/python.go myservice/python.go
```
Change `package myservice` to match the microservice's package name. Leave the rest unchanged.
#### Step 4: Extend the Service Fields
In `service.go`, append the `venv` field to the existing `Service` struct, preserving any fields already there:
```go
type Service struct {
*Intermediate // IMPORTANT: Do not remove
// ...existing fields...
venv *pyvenv.Venv
}
```
Add these imports to `service.go` if they're not already there:
```go
import (
// ...
"github.com/microbus-io/fabric/connector"
"github.com/microbus-io/pyvenv"
)
```
#### Step 5: Add `MaxWorkers` Config
Run `add-config`:
- **Name**: `MaxWorkers`
- **Type**: `int`
- **Validation**: `int [1,]`
- **Default**: match the workload (e.g. `1` for LLM inference, `4` for I/O, `8` for parallel numpy/pandas)
- **Description**: `MaxWorkers caps how many calls into the Python venv may run concurrently.`
#### Step 6: Wire `OnStartup` and `OnShutdown`
Add the Python lifecycle wiring to the existing `OnStartup` and `OnShutdown` bodies. Do **not** delete any existing code; append the new lines around it.
In `OnStartup`, add this block (anywhere in the body, but conventionally at the end so any earlier setup is in place before the venv goroutine launches):
```go
sources, err := readPythonSources()
if err != nil {
return errors.Trace(err)
}
svc.venv, err = pyvenv.New(pyvenv.Config{
Sources: sources,
Requirements: parseRequirements(pythonRequirements),
MaxWorkers: svc.MaxWorkers(),
Logger: svc,
LivenessCallback: svc.onVenvLiveness,
})
if err != nil {
return errors.Trace(err)
}
// Start the venv in the background. Auto-start is gated on deployment; in TESTING the
// venv is left dormant (parallels how tickers don't run in TESTING).
if svc.Deployment() != connector.TESTING {
// Tests opt-in by calling svc.StartPyVenv(ctx)
svc.Go(ctx, svc.venv.Start)
}
```
In `OnShutdown`, add this block (conventionally at the start, so the venv is released before any downstream resources the service shuts down later):
```go
if svc.venv != nil {
err := svc.venv.Close(ctx)
if err != nil {
svc.LogError(ctx, "Closing python venv failed", "error", err)
}
}
```
#### Step 7: Housekeeping
Follow the `housekeeping` skill.
Pliki w paczce (4)
- SKILL.md 4 KB
- python.go 4 KB
- requirements.txt 1 KB
- service.py 1 KB
Wersje
W bazie nie ma innych skilli o nazwie add-python-microservice.
Migawka bazy z 13.11.2026 · wersja paczki 5f0f2194d86b (skrót SHA-256 całej paczki)
Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking
Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.
Podobne skille
- 100add-python-task
Dodaje zadanie workflow wspierane przez Pythona do istniejącego mikroserwisu opartego na Pythonie. - 90name-microservice
Wyjaśnia, jak wybrać nazwę hosta nowego mikroserwisu Microbus, do wykorzystania przy szkieletowaniu mikroserwisów. - 100python-data
Pomaga w czyszczeniu, łączeniu i agregacji danych w pandas i numpy, także przy strefach czasowych i dużych zbiorach. - 100local-embeddings-sentence-transformers
Generuje lokalnie gęste osadzenia zdań i dokumentów przez Sentence Transformers na urządzeniach brzegowych. - 90analysis
Prowadzi powtarzalną analizę danych i wizualizacje w Pythonie: wykresy, statystyki, numpy, pandas i matplotlib. - 100python-expert
Pomaga pisać i refaktoryzować kod w Pythonie, diagnozować wydajność i dobierać biblioteki, z typami, asyncio i pandas.