Configuration Claude Code pour un projet Python
# Configuration Claude Code pour un projet Python code: 10nrfop | type: harness | language: fr | licence: MIT | version: v1 description: Configuration Claude Code pour un projet Python avec uv, pytest et ruff : conventions, commandes autorisées, fichiers protégés. page: https://contextetech.com/harness/harness-projet-python-10nrfop mcp: connect https://contextetech.com/mcp then call load_resource with code "10nrfop" (or ask "load 10nrfop") json: https://contextetech.com/api/resources/contextetech--harness-projet-python python: pip install contexte && contexte get 10nrfop citation (required by the licence): contextetech. (2026). Configuration Claude Code pour un projet Python (Version 1) [Harness]. Contexte Tech. https://contextetech.com/harness/harness-projet-python-10nrfop
Configuration Claude Code pour un projet Python avec uv, pytest et ruff : conventions, commandes autorisées, fichiers protégés.
Accès Élevé
- Lire des fichiers ou des données
- Modifier ou supprimer des fichiers
- Envoyer des données sur Internet : Non
- Lancer des commandes sur la machine
Instructions de l'agent
# Projet Python - Environnement géré par uv : `uv run` pour lancer, `uv add` pour ajouter une dépendance. - Avant de proposer un commit : `uv run ruff check .` et `uv run pytest` doivent passer. - Code annoté (types) et testé ; un test pour chaque bug corrigé. - Ne jamais modifier `.env` ni les fichiers de `secrets/`.
Permissions
| Autorisé | Bash(uv run pytest:*) |
|---|---|
| Autorisé | Bash(uv run ruff check:*) |
| Autorisé | Bash(uv run ruff format:*) |
| Autorisé | Bash(git status) |
| Autorisé | Bash(git diff:*) |
| Autorisé | Read |
| Autorisé | Edit |
| Interdit | Read(.env) |
| Interdit | Read(secrets/**) |
| Interdit | Bash(git push:*) |
| Interdit | Bash(rm -rf:*) |
- Identifiant
- contextetech--harness-projet-python
- Fichier
- settings.json
- Format
- JSON (application/json)
- Taille
- 344 octets
- Encodage
- UTF-8
- Tokens estimés
- ≈ 96
- Usage commercial
- Autorisé
- Données personnelles
- Aucune
- Publié le
- 26 septembre 2026 à 18:12
- Mis à jour le
- 10 octobre 2026 à 18:25
- Stockage
- en base
Statistiques
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Cliquez sur un compteur pour l’afficher ou le masquer, survolez le graphique pour le détail. Une vue par visiteur et par jour, robots exclus ; décompte commencé le 30 septembre 2026.
Coût estimé
- Tokens d'entrée par appel
- ≈ 318
| Modèle | Par appel | Par mois |
|---|---|---|
| GPT-6 Luna · OpenAImeilleur prix | 0,00003 € | 0,03 € |
| DeepSeek Flash · DeepSeek | 0,00008 € | 0,08 € |
| Mistral Large · Mistral AI | 0,00014 € | 0,14 € |
| DeepSeek V4 Pro · DeepSeek | 0,00037 € | 0,37 € |
| GPT-6 Sol · OpenAI | 0,00056 € | 0,56 € |
| Claude Sonnet 5.5 · Anthropic | 0,00056 € | 0,56 € |
| Claude Opus 5.5 · Anthropic | 0,00112 € | 1,12 € |
| Modèle open source hébergé chez soi (Ollama, vLLM) | 0 € d'API (coût du serveur seulement) | |
Coût d'entrée seulement, sans la réponse du modèle. Prix publics des fournisseurs (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic), tarif standard en dollars converti en euros au taux BCE du 13 octobre 2026. Estimation : 1 token ≈ 3,6 caractères.
Commun aux 3 régions
Contenu créé par l'auteur, sans source extérieure.
Usage commercial autorisé · citer l'auteur · modifications permises.
Accès déclarés : lancer des commandes, lire des fichiers, modifier des fichiers.
Hébergé en France (Scaleway, Paris). Aucun transfert hors UE.
Union européenne · 5/5
Aucune donnée personnelle.
Pas de données d'entraînement : pas de résumé à fournir.
États-Unis · 5/5
Aucune donnée personnelle.
Pas de données d'entraînement : pas de documentation à publier.
Chine · 5/5
Aucune donnée personnelle.
Pas de données d'entraînement ; les contenus générés par IA diffusés en Chine doivent être marqués (2025).
Synthèse indicative au 30/09/2026, sans valeur de certification juridique. Méthode et sources →
Qualité du contenu
Le détail des critères est réservé aux membres.
Chaque critère, les points retirés et un conseil pour corriger.
Analyse du contenu
Le détail des critères est réservé aux membres.
Chaque critère, les points retirés et un conseil pour corriger.
Calculé à partir du contenu de la fiche, par règles, sans IA. La note est dans l'onglet Qualité.
MCP contexte
https://contextetech.com/mcp
charge 10nrfop
Ajoutez l'adresse comme connecteur dans les pages des applications d'IA, puis envoyez la demande ci-dessus.
API
import json, urllib.request url = "https://contextetech.com/api/resources/contextetech--harness-projet-python" fiche = json.load(urllib.request.urlopen(url)) print(fiche["title"] or fiche["name"])
settings.json
{
"permissions": {
"allow": [
"Bash(uv run pytest:*)",
"Bash(uv run ruff check:*)",
"Bash(uv run ruff format:*)",
"Bash(git status)",
"Bash(git diff:*)",
"Read",
"Edit"
],
"deny": [
"Read(.env)",
"Read(secrets/**)",
"Bash(git push:*)",
"Bash(rm -rf:*)"
]
}
}CLAUDE.md
# Projet Python - Environnement géré par uv : `uv run` pour lancer, `uv add` pour ajouter une dépendance. - Avant de proposer un commit : `uv run ruff check .` et `uv run pytest` doivent passer. - Code annoté (types) et testé ; un test pour chaque bug corrigé. - Ne jamais modifier `.env` ni les fichiers de `secrets/`.
.claude/settings.json
{
"permissions": {
"allow": [
"Bash(uv run pytest:*)",
"Bash(uv run ruff check:*)",
"Bash(uv run ruff format:*)",
"Bash(git status)",
"Bash(git diff:*)",
"Read",
"Edit"
],
"deny": [
"Read(.env)",
"Read(secrets/**)",
"Bash(git push:*)",
"Bash(rm -rf:*)"
]
}
}
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