python-backend 是做什么的？
Python 后端开发专家，专注于 FastAPI、安全模式、数据库操作、Upstash 集成和代码质量。适用于以下场景： (1) 使用 FastAPI 构建 REST API， (2) 实现 JWT/OAuth2 认证， (3) 配置 SQLAlchemy/异步数据库， (4) 集成 Redis/Upstash 缓存， (5) 重构 AI 生成的 Python 代码（去 AI 化）， (6) 设计 API 模式，或 (7) 优化后端性能。
Python 后端开发专家，专注于 FastAPI、安全模式、数据库操作、Upstash 集成和代码质量。适用于构建 REST API、实现 JWT/OAuth2 认证、设置 SQLAlchemy/异步数据库、集成 Redis/Upstash 缓存、重构 AI 生成的 Python 代码等场景。
该技能（jiatastic/python-backend）为开发者提供了在 FastAPI 框架下构建高性能 Python 后端的专业能力。它涵盖了从 REST API 开发、JWT/OAuth2 认证实现到 SQLAlchemy/异步数据库配置的全链路支持，并且深度集成 Upstash 缓存解决方案。此外，该技能还特别关注代码质量，能够帮助开发者重构 AI 生成的 Python 代码（即“去 AI 化”），优化 API 设计模式和性能。支持平台包括任何使用 Claude Code、Cursor 或 Codex 等 AI 代理的环境。核心机制是通过读取 `SKILL.md` 中的详细指导，在对话中根据用户需求提供针对性的代码示例、架构建议和最佳实践，从而显著提升 Python 后端开发的效率与质量。
npx skills add https://github.com/jiatastic/open-python-skills/tree/main/skills/python-backendPython 后端开发专家，专注于 FastAPI、安全模式、数据库操作、Upstash 集成和代码质量。适用于以下场景： (1) 使用 FastAPI 构建 REST API， (2) 实现 JWT/OAuth2 认证， (3) 配置 SQLAlchemy/异步数据库， (4) 集成 Redis/Upstash 缓存， (5) 重构 AI 生成的 Python 代码（去 AI 化）， (6) 设计 API 模式，或 (7) 优化后端性能。
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".