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yi-ge
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新增双核心 skill（深度集成 DesireCore Hatch/Volta + HTTP API + Socket.IO）： - python-runtime v1.0.1：Python 运行时管理 · 四级降级：HTTP API → Hatch CLI 绝对路径 → 系统包管理器 → pyenv · references：hatch-desirecore / pyenv-fallback / virtualenv / troubleshooting · scripts/probe-python.sh：输出 JSON 快照供 Claude 解析决策 - nodejs-runtime v1.0.1：Node.js 运行时管理 · 四级降级：HTTP API → Volta CLI → 系统包管理器/NodeSource → nvm/fnm · references：volta-desirecore / nvm-fallback / package-managers / troubleshooting · scripts/probe-node.sh：输出 JSON 快照（含 volta_tools / package_json_volta 等） environment-setup → dev-environment-setup v2.0.1（重命名 + 重写为 router）： - 从 1380 行手册瘦身为 ~150 行索引 - 仅负责容器（Docker/Podman）/ WSL2 / 办公依赖速查 / 系统工具 - references/desirecore-runtime.md 沉淀 Hatch/Volta 路径表 + HTTP API 速查 + Socket.IO 事件契约，作为两个核心 skill 的共享底座 - references/decision-tree.md 定义四级降级决策树 - scripts/probe.sh + probe.ps1 系统级 JSON 探测 三个 SKILL.md 的 L0 改为场景驱动结构（何时使用 / 何时不要用 / 怎么做）， 让 AI 凭名字与 L0 即可判断匹配场景。 注册更新： - builtin-skills.json：新增 python-runtime / nodejs-runtime / dev-environment-setup （原 environment-setup 移除），按字母序，共 21 个 skill - manifest.json：totalSkills 19→21，lastUpdated 2026-05-02 下游同步： - docx / pdf / xlsx / pptx 中的环境引用从 environment-setup 拆分为 python-runtime / nodejs-runtime / dev-environment-setup 三向指引 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
3.3 KiB
3.3 KiB
Python 虚拟环境
虚拟环境隔离项目依赖，避免污染全局环境。强烈建议每个项目独立 venv。
venv（标准库，首选）
# 创建（Python 3.3+ 自带）
python3 -m venv .venv
# 激活
# macOS / Linux:
source .venv/bin/activate
# Windows CMD:
.venv\Scripts\activate.bat
# Windows PowerShell:
.venv\Scripts\Activate.ps1
# 验证（路径应指向 .venv）
which python # macOS / Linux
where python # Windows
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 退出
deactivate
用 Hatch 安装的 Python 创建 venv
~/.desirecore/runtime/hatch/local/3.12/python/bin/python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pipx（全局 CLI 工具）
pipx 把每个 CLI 工具装在独立 venv 里，对外暴露 shim，不污染系统/项目 Python。
# 安装 pipx
brew install pipx # macOS
sudo apt install pipx # Ubuntu/Debian
pip install --user pipx # 通用兜底
pipx ensurepath
exec "$SHELL"
# 安装 CLI 工具
pipx install black
pipx install ruff
pipx install markitdown
pipx install poetry
pipx install uv
# 升级
pipx upgrade-all
# 卸载
pipx uninstall black
# 列表
pipx list
适用场景：black / ruff / mypy / poetry / uv / markitdown 等命令行工具。
conda / miniconda（数据科学）
适用于：需要 BLAS / CUDA / 非 Python 依赖（科学计算）。
# 安装 miniconda（macOS / Linux）
curl -fsSL "https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-$(uname -s)-$(uname -m).sh" -o miniconda.sh
bash miniconda.sh -b -p "$HOME/miniconda3"
eval "$("$HOME/miniconda3/bin/conda" shell.$(basename $SHELL) hook)"
# Windows: 下载 https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe 安装
# 创建环境
conda create -n myproject python=3.12
conda activate myproject
# 装包（conda 优先，pip 兜底）
conda install numpy pandas scikit-learn
pip install some-pypi-only-package
# 导出 / 还原
conda env export > environment.yml
conda env create -f environment.yml
# 退出
conda deactivate
conda 与 DesireCore Hatch 共存
两者都把 Python 装在用户目录，互不影响。规则：
- 数据科学项目（涉及 numpy/pandas/jupyter/CUDA）→ conda
- 普通 Web/CLI/办公技能 → Hatch + venv
requirements.txt 与 pyproject.toml
requirements.txt（简单）
fastapi==0.111.0
pydantic>=2.0,<3.0
markitdown
pyproject.toml（现代）
[project]
name = "myproj"
version = "0.1.0"
requires-python = ">=3.10"
dependencies = [
"fastapi>=0.111",
"pydantic>=2.0,<3.0",
]
[project.optional-dependencies]
dev = ["pytest", "ruff", "mypy"]
安装：pip install -e . 或 pip install -e ".[dev]"。
何时用哪个
| 场景 | 工具 |
|---|---|
| 普通 Python 项目 | venv + pip |
| 全局 CLI 工具（black/ruff/markitdown） | pipx |
| 数据科学 / Jupyter / CUDA | conda |
| 现代项目管理（含构建发布） | Hatch（自带项目管理）或 uv |
| 严格隔离 / 多 Python 版本快速切换 | DesireCore Hatch + venv |
常见误区
- ❌
sudo pip install—— 永远不要这样做 - ❌ 在系统 Python 上直接
pip install—— PEP 668 会拒绝 - ❌ 多个虚拟环境工具同时激活（venv + conda 嵌套）—— 路径会乱
- ❌ 把 venv 加入 git ——
.venv/应该在.gitignore里