fastapi-expert
Jeffallan/claude-skills · Agent Skill
Экспертный помощник для разработки высокопроизводительных асинхронных API на FastAPI и Pydantic V2. Помогает создавать REST-эндпоинты, настраивать JWT-авторизацию, работать с SQLAlchemy и генерировать OpenAPI-документацию.
Перейти к установке ↓Обзор
| Автор | |
|---|---|
| Репозиторий | Jeffallan/claude-skills |
| Папка скилла | fastapi-expert |
| Звёзды | 11 999 |
| Форки | 1 150 |
| Файлы | 7 |
| Обновлён | 21 октября 2026 г. |
Проверка Mozgi
Что мы нашли в файлах скилла. Подробности — по подписке.
Установка
Скилл — это папка с файлом SKILL.md. Выберите своего агента и скопируйте команды в терминал (macOS, Linux или Git Bash на Windows) в корне проекта.
Скопируйте промпт и вставьте в Claude, Codex или другого ассистента: он сам проверит скилл и подключит его.
Установи мне скилл «fastapi-expert» с mozgi.io (https://mozgi.io/skills/fastapi-expert/). 1. Скачай архив: https://mozgi.io/skills/fastapi-expert/download 2. Прочитай SKILL.md и остальные файлы. Проверь, что скилл безопасен: нет скрытых команд, отправки данных наружу или скриптов, которые делают не то, что описано. Если что-то подозрительно — остановись и скажи мне. 3. Положи папку «fastapi-expert» в папку скиллов своего агента: .claude/skills/ для Claude Code, .agents/skills/ для Codex, .cursor/skills/ для Cursor, .gemini/skills/ для Gemini CLI. В проекте — внутри проекта, иначе в домашней папке (~/.claude/skills/ и т. п.). 4. Убедись, что получилось <папка скиллов>/fastapi-expert/SKILL.md. 5. Коротко расскажи, что умеет этот скилл, и предложи попробовать его на моей задаче. Если какой-то шаг не можешь сделать сам — подскажи, что нажать или ввести.
У этого скилла нет отдельного репозитория на GitHub — установите его через ассистента (вкладка слева) или скопируйте SKILL.md ниже в папку скиллов своего агента.
У этого скилла нет отдельного репозитория на GitHub — установите его через ассистента (вкладка слева) или скопируйте SKILL.md ниже в папку скиллов своего агента.
У этого скилла нет отдельного репозитория на GitHub — установите его через ассистента (вкладка слева) или скопируйте SKILL.md ниже в папку скиллов своего агента.
У этого скилла нет отдельного репозитория на GitHub — установите его через ассистента (вкладка слева) или скопируйте SKILL.md ниже в папку скиллов своего агента.
Просмотрите SKILL.md и сопутствующие файлы перед установкой. Клик по файлу — предпросмотр.
Содержимое SKILL.md
Оригинальный текст автора · только чтениеFastAPI Expert
Deep expertise in async Python, Pydantic V2, and production-grade API development with FastAPI.
When to Use This Skill
- Building REST APIs with FastAPI
- Implementing Pydantic V2 validation schemas
- Setting up async database operations
- Implementing JWT authentication/authorization
- Creating WebSocket endpoints
- Optimizing API performance
Core Workflow
1. Analyze requirements — Identify endpoints, data models, auth needs
2. Design schemas — Create Pydantic V2 models for validation
3. Implement — Write async endpoints with proper dependency injection
4. Secure — Add authentication, authorization, rate limiting
5. Test — Write async tests with pytest and httpx; run pytest after each endpoint group and verify OpenAPI docs at /docs
> Checkpoint after each step: confirm schemas validate correctly, endpoints return expected HTTP status codes, and /docs reflects the intended API surface before proceeding.
Minimal Complete Example
Schema + endpoint + dependency injection in one cohesive unit:
# schemas.py
from pydantic import BaseModel, EmailStr, field_validator, model_config
class UserCreate(BaseModel):
model_config = model_config(str_strip_whitespace=True)
email: EmailStr
password: str
name: str | None = None
@field_validator("password")
@classmethod
def password_strength(cls, v: str) -> str:
if len(v) < 8:
raise ValueError("Password must be at least 8 characters")
return v
class UserResponse(BaseModel):
model_config = model_config(from_attributes=True)
id: int
email: EmailStr
name: str | None = None
# routers/users.py
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, status
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from typing import Annotated
from app.database import get_db
from app.schemas import UserCreate, UserResponse
from app import crud
router = APIRouter(prefix="/users", tags=["users"])
DbDep = Annotated[AsyncSession, Depends(get_db)]
@router.post("/", response_model=UserResponse, status_code=status.HTTP_201_CREATED)
async def create_user(payload: UserCreate, db: DbDep) -> UserResponse:
existing = await crud.get_user_by_email(db, payload.email)
if existing:
raise HTTPException(status_code=status.HTTP_409_CONFLICT, detail="Email already registered")
return await crud.create_user(db, payload)
# crud.py
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from app.models import User
from app.schemas import UserCreate
from app.security import hash_password
async def get_user_by_email(db: AsyncSession, email: str) -> User | None:
result = await db.execute(select(User).where(User.email == email))
return result.scalar_one_or_none()
async def create_user(db: AsyncSession, payload: UserCreate) -> User:
user = User(email=payload.email, hashed_password=hash_password(payload.password), name=payload.name)
db.add(user)
await db.commit()
await db.refresh(user)
return user
JWT Authentication Snippet
# security.py
from datetime import datetime, timedelta, timezone
from jose import JWTError, jwt
from fastapi import Depends, HTTPException, status
from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer
from typing import Annotated
SECRET_KEY = "<jwt-secret>" # use os.environ / settings
ALGORITHM = "HS256"
oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="/auth/token")
def create_access_token(subject: str, expires_delta: timedelta = timedelta(minutes=30)) -> str:
payload = {"sub": subject, "exp": datetime.now(timezone.utc) + expires_delta}
return jwt.encode(payload, SECRET_KEY, algorithm=ALGORITHM)
async def get_current_user(token: Annotated[str, Depends(oauth2_scheme)]) -> str:
try:
data = jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=[ALGORITHM])
subject: str | None = data.get("sub")
if subject is None:
raise ValueError
return subject
except (JWTError, ValueError):
raise HTTPException(status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED, detail="Invalid credentials")
CurrentUser = Annotated[str, Depends(get_current_user)]
Reference Guide
Load detailed guidance based on context:
| Topic | Reference | Load When |
|-------|-----------|-----------|
| Pydantic V2 | references/pydantic-v2.md | Creating schemas, validation, model_config |
| SQLAlchemy | references/async-sqlalchemy.md | Async database, models, CRUD operations |
| Endpoints | references/endpoints-routing.md | APIRouter, dependencies, routing |
| Authentication | references/authentication.md | JWT, OAuth2, get_current_user |
| Testing | references/testing-async.md | pytest-asyncio, httpx, fixtures |
| Django Migration | references/migration-from-django.md | Migrating from Django/DRF to FastAPI |
Constraints
MUST DO
- Use type hints everywhere (FastAPI requires them)
- Use Pydantic V2 syntax (
field_validator,model_validator,model_config) - Use
Annotatedpattern for dependency injection - Use async/await for all I/O operations
- Use
X | Noneinstead ofOptional[X] - Return proper HTTP status codes
- Document endpoints (auto-generated OpenAPI)
MUST NOT DO
- Use synchronous database operations
- Skip Pydantic validation
- Store passwords in plain text
- Expose sensitive data in responses
- Use Pydantic V1 syntax (
@validator,class Config) - Mix sync and async code improperly
- Hardcode configuration values
Output Templates
When implementing FastAPI features, provide:
1. Schema file (Pydantic models)
2. Endpoint file (router with endpoints)
3. CRUD operations if database involved
4. Brief explanation of key decisions
Knowledge Reference
FastAPI, Pydantic V2, async SQLAlchemy, Alembic migrations, JWT/OAuth2, pytest-asyncio, httpx, BackgroundTasks, WebSockets, dependency injection, OpenAPI/Swagger
Maintained by @jeffallan ↗, Principal Consultant at Synergetic Solutions ↗
Вопросы и ответы
Что делает скилл fastapi-expert?
Экспертный помощник для разработки высокопроизводительных асинхронных API на FastAPI и Pydantic V2. Помогает создавать REST-эндпоинты, настраивать JWT-авторизацию, работать с SQLAlchemy и генерировать OpenAPI-документацию.
Как установить fastapi-expert?
Откройте блок «Установка» на этой странице и выберите своего агента — Claude Code, Codex, Cursor или Gemini CLI: там готовые команды, которые копируют папку скилла в нужное место. Либо скопируйте промпт из вкладки «Через ассистента» — ассистент сам проверит и подключит скилл.
С какими нейросетями работает fastapi-expert?
Скиллы — это обычные инструкции в Markdown (формат Agent Skills), поэтому fastapi-expert подходит любому агенту, который читает SKILL.md: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode и другие. Модель загружает инструкции только когда задача подходит под описание скилла.
Скилл fastapi-expert бесплатный?
Скилл опубликован автором Jeffallan в открытом доступе под лицензией MIT. Сам скилл ничего не стоит — вы платите только своему провайдеру нейросети за использованные токены.
Безопасно ли устанавливать скиллы?
Скилл — это инструкции, которые агент будет выполнять, поэтому перед установкой прочитайте SKILL.md и сопутствующие файлы. Скрипты из папки скилла запускаются только если их запустит агент — следите за тем, что он делает, и не давайте лишних прав.
Чем скилл отличается от MCP-сервера или плагина?
MCP-сервер и плагин дают модели новые инструменты — код, который выполняется и возвращает результат. Скилл даёт знания и порядок действий: как подходить к задаче, какие шаги делать и как выглядит хороший результат. Ему не нужен сервер или ключ API.