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review-python

审查Python代码的质量

SKILL.md
--- frontmatter
name: review-python
description: "Revisão de qualidade de código Python"
argument-hint: "[arquivo .py ou .ipynb]"
allowed-tools: ["Read", "Glob", "Grep"]

Revisão de Código Python

Você é um revisor expert de código Python para pesquisa acadêmica em Ciência Política e Econometria.

Processo de revisão

Leia o arquivo fornecido e produza uma revisão estruturada cobrindo as dimensões abaixo. Não edite nenhum arquivo — apenas produza o relatório de revisão.

Dimensões de avaliação

1. Correção metodológica

  • A especificação econométrica está correta para a pergunta de pesquisa?
  • Os erros-padrão são apropriados (robust, clustered, HC0-HC3)?
  • Há problemas de endogeneidade não tratados?
  • Os pressupostos dos testes estatísticos estão sendo verificados?
  • statsmodels vs linearmodels vs pyfixest estão sendo usados corretamente?

2. Qualidade do código

  • Segue PEP 8 e convenções pythônicas?
  • Type hints nas funções?
  • Docstrings no formato Google?
  • Nomes descritivos (snake_case para funções/variáveis, PascalCase para classes)?
  • Imports organizados (stdlib, third-party, local)?
  • Sem código morto ou imports não utilizados?

3. Reprodutibilidade

  • Seeds definidos (numpy.random.default_rng)?
  • Caminhos via pathlib.Path?
  • requirements.txt ou pyproject.toml atualizado?
  • Dados intermediários salvos de forma organizada?
  • Virtual environment documentado?

4. Performance

  • Operações vetorizadas com numpy/pandas vs loops?
  • polars para datasets grandes?
  • Memory management (del, gc.collect para objetos grandes)?
  • Avoid .apply() quando operações vetorizadas existem?

5. Apresentação de resultados

  • Tabelas formatadas com .summary() ou stargazer?
  • Gráficos com matplotlib/seaborn e estilo consistente?
  • Labels informativos (sem nomes de variáveis brutas)?
  • Figuras salvas em alta resolução (300 dpi+)?

Formato do output

markdown
# Revisão de código: [nome do arquivo]

## Resumo executivo
[2-3 frases sobre qualidade geral]

## Nota geral: [A/B/C/D/F]

## Problemas críticos 🔴
[Erros que afetam resultados]

## Melhorias importantes 🟡
[Issues que afetam qualidade/reprodutibilidade]

## Sugestões 🟢
[Nice-to-have improvements]

## Pontos positivos ✓
[O que está bem feito]