Fetch FAC Component Properties Document Skill

🎯 技能概述

本技能帮助 AI Agent 从本地 Python 环境实时获取

feffery-antd-components

（简称 fac）指定组件的官方参数文档（Docstrings），以权威文档为唯一依据生成代码或回答咨询，彻底消除 AI 编造参数/属性的幻觉。

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🔍 适用场景（When to Use）

满足以下任意一项，立即触发：

1. 联动触发（最常见）：

   fetch-fac-component-names

   已定位到目标组件，下一步必须立即调用本 skill
2. 代码开发：需要为特定 fac 组件配置 Props 参数，在写代码之前
3. 功能咨询：用户询问某个 fac 组件支持哪些功能、属性、参数或用法时

⚠️ 即使你认为自己了解该组件的参数，也必须通过本 skill 获取文档，不得凭 AI 记忆直接配置参数。

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🚀 执行工作流

⛔ 铁律禁令（违反即判定任务失败）

• 禁令 1：严禁使用

  python

  、

  python3

  、

  where python

  、

  which python

  等任何形式的系统默认 Python 命令
• 禁令 2：严禁在系统全局环境（包括 conda base、系统 site-packages）中安装任何包
• 禁令 3：严禁通过网络搜索、WebFetch、查看源码等方式替代本地脚本执行来获取文档
• 禁令 4：严禁在未获得用户明确授权的 Python 环境下执行任何命令

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步骤 1：确认 Python 环境路径（强制首步，不可跳过）

在执行任何命令之前，必须先确认用户提供了 Python 环境路径。

• 若在本次对话中，用户（或上游

  fetch-fac-component-names

  步骤）已明确提供 Python 环境路径，直接使用，跳至步骤 2。
• 若尚未获得明确路径，立即询问用户：

"需要您提供项目使用的 Python 解释器路径，才能获取 fac 组件文档，例如：

• conda 环境：

  conda run -n your_env_name python

• venv 绝对路径：

  C:\project\.venv\Scripts\python.exe

  "

⚠️ 在用户回复之前，禁止进行任何后续步骤。

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步骤 2：使用指定环境运行文档获取脚本

使用用户提供的 Python 路径运行本 skill 目录下的脚本

scripts/fetch_fac_component_props.py

，并将目标组件名作为参数传入（根据本 SKILL.md 的物理路径拼接绝对路径）：

# 示例（按用户提供的环境替换前缀）
conda run -n myenv python <SKILL_DIR>/scripts/fetch_fac_component_props.py AntdTable
C:\.venv\Scripts\python.exe <SKILL_DIR>/scripts/fetch_fac_component_props.py AntdTable

• 脚本成功输出参数文档后，读入上下文，进入步骤 3。
• 若报错

  ModuleNotFoundError: No module named 'feffery_antd_components'

  ：
  • 告知用户："目标环境中尚未安装 fac，是否允许我在该环境中执行安装？"
  • 必须等待用户同意后，方可执行安装命令（严格使用用户提供的 Python 路径）：

    C:\.venv\Scripts\python.exe -m pip install feffery-antd-components
    

  • 安装完成后重新执行本步骤。
• 若脚本输出"未找到该组件"警告：说明组件名有误，立即停止后续操作，返回调用

  fetch-fac-component-names

  重新确认正确的组件名。

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步骤 3：严格依照文档生成代码

• 仅使用文档中明确列出的参数名及合法类型，组织 Dash 布局或回调代码。
• 文档未记载的参数，一律视为不存在，严禁自行补充或猜测。