pytorch/pyrefly-type-coverage

Migre un fichier pour utiliser une vérification de types Pyrefly plus stricte, avec des annotations requises pour toutes les fonctions, classes et attributs.

Qu'est-ce que pyrefly-type-coverage ?

Cette compétence permet de migrer un fichier Python afin d'appliquer une vérification de types Pyrefly plus rigoureuse, en exigeant des annotations de type explicites pour toutes les fonctions, classes et attributs. Elle est particulièrement utile pour les développeurs utilisant Pyrefly comme outil de typage statique, car elle garantit une couverture complète des types et améliore la fiabilité du code. La compétence modifie automatiquement les fichiers sources en ajoutant les annotations manquantes selon les directives de configuration de Pyrefly. Elle est conçue pour être utilisée avec des environnements comme Claude Code, Cursor ou Codex, et fonctionne en analysant le code source, en détectant les déclarations non typées, puis en insérant les annotations appropriées (par exemple, `int`, `str`, `List[...]`). Le processus préserve la logique métier existante et respecte les conventions de codage du projet.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/pytorch/pytorch/tree/main/skills/pyrefly-type-coverage

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Documentation

Que fait pyrefly-type-coverage ?

Migre un fichier pour utiliser une vérification de types Pyrefly plus stricte avec des annotations requises pour toutes les fonctions, classes et attributs.

Aperçu

Cette compétence automatise l'ajout d'annotations de type manquantes dans un fichier Python afin de satisfaire les exigences de couverture de types de Pyrefly. Elle s'adresse aux développeurs souhaitant renforcer la sécurité de typage de leur codebase.

Utilisation

  1. Exécutez la compétence sur le fichier cible.
  2. La compétence analyse le fichier et identifie les fonctions, classes et attributs sans annotation de type.
  3. Elle ajoute automatiquement des annotations de type appropriées en se basant sur les inférences et les conventions du projet.
  4. Après la migration, le fichier respecte les règles strictes de Pyrefly.

Plateformes supportées

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex

Exemple

# Avant
def add(a, b):
    return a + b

# Après
def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

Individual skills in this repo

This repo contains 8 individual skills — each has its own dedicated page.

pytorch/add-uint-support

Add unsigned integer (uint) type support to PyTorch operators by updating AT_DISPATCH macros. Use when adding support for uint16, uint32, uint64 types to operators, kernels, or when user mentions enabling unsigned types, barebones unsigned types, or uint support.

pytorch/aoti-debug

Debug AOTInductor (AOTI) errors and crashes. Use when encountering AOTI segfaults, device mismatch errors, constant loading failures, or runtime errors from aot_compile, aot_load, aoti_compile_and_package, or aoti_load_package.

pytorch/at-dispatch-v2

Convert PyTorch AT_DISPATCH macros to AT_DISPATCH_V2 format in ATen C++ code. Use when porting AT_DISPATCH_ALL_TYPES_AND*, AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES*, or other dispatch macros to the new v2 API. For ATen kernel files, CUDA kernels, and native operator implementations.

pytorch/docstring

Write docstrings for PyTorch functions and methods following PyTorch conventions. Use when writing or updating docstrings in PyTorch code.

pytorch/metal-kernel

Write Metal/MPS kernels for PyTorch operators. Use when adding MPS device support to operators, implementing Metal shaders, or porting CUDA kernels to Apple Silicon. Covers native_functions.yaml dispatch, host-side operators, and Metal kernel implementation.

pytorch/pr-review

Review PyTorch pull requests for code quality, test coverage, security, and backward compatibility. Use when reviewing PRs, when asked to review code changes, or when the user mentions "review PR", "code review", or "check this PR".

pytorch/skill-writer

Guide users through creating Agent Skills for Claude Code. Use when the user wants to create, write, author, or design a new Skill, or needs help with SKILL.md files, frontmatter, or skill structure.

pytorch/triaging-issues

Triages GitHub issues by routing to oncall teams, applying labels, and closing questions. Use when processing new PyTorch issues or when asked to triage an issue.

Skills associés