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为 Python 代码库提供设计模式生成、识别、校验与反模式重构能力。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"python-patterns-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请用 Python 实现观察者模式，包含简洁但规范的类结构、类型注解和一个可运行示例，并说明各角色职责。
一份可运行的观察者模式示例代码，并附带模式角色说明与实现要点。
分析下面这段 Python 代码，识别它使用了哪些 GoF 设计模式；如果有，请指出对应类、判断依据，以及是否存在实现偏差。
识别出的设计模式列表、对应代码位置、判定理由，以及规范性评估。
这段 Python 代码存在大量条件分支和对象创建耦合，请判断是否适合重构为工厂方法、策略或状态模式，并给出重构后的代码与迁移说明。
针对现有反模式的重构建议、推荐设计模式、改造后代码及迁移步骤。
检索并获取多语言可运行实现模式与代码示例，辅助开发参考落地。
深度解析 Python 数据与科研代码库，生成架构、依赖和测试上下文
安全执行 Python 代码，并结合 AI 与 MCP 工具完成分析和自动化任务
支持多语言代码结构搜索、规则匹配与批量转换，提升分析和重构效率。
分析 Python 项目结构、文档大纲与 OpenAPI 规范，帮助快速理解代码库。
为代码库提供实时架构模型，辅助根因分析、影响范围评估与依赖追踪。