server-skills

Server-specific best practices for FastAPI, Celery, and Pydantic. Extends python-skills with framework-specific patterns.

1. Zainstaluj skill w swoim projekcie LlamaFarm, umieszczając go w katalogu .claude/skills/ obok pozostałych umiejętności. Skill rozszerza istniejące Python Skills, dlatego upewnij się, że masz dostęp do dokumentacji shared skills (Python Patterns, Async Patterns, Typing Patterns, Testing Patterns, Error Handling, Security Patterns).

2. Zapoznaj się z checklist'ami dla poszczególnych frameworków: otwórz fastapi.md aby przejrzeć wytyczne dotyczące routów, dependencji, middleware i obsługi wyjątków; celery.md dla wzorców zadań i retry'e; pydantic.md dla walidacji modeli v2 i serializacji; performance.md dla optymalizacji async i connection pooling.

3. Podczas code review lub pisania nowego kodu serwera odwołuj się do odpowiedniej sekcji checklist'a. Na przykład, jeśli tworzysz nowy endpoint FastAPI, przejrzyj punkty z fastapi.md dotyczące poprawnej struktury routów i dependency injection.

4. Wykorzystaj linki do shared skills, aby pogłębić wiedzę na temat konkretnych tematów — np. jeśli pracujesz z async/await, przejdź do async.md w Python Skills, aby zobaczyć pełne wzorce concurrency.

5. Skill wspiera Python 3.12+, FastAPI 0.116+, Celery 5.5+ i Pydantic 2.x — upewnij się, że twoje środowisko spełnia te wymagania. Logging odbywa się przez structlog z FastAPIStructLogger, co jest już skonfigurowane w architekturze LlamaFarm Server.