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yi-ge 1a50969b93 feat: 拆分 environment-setup 为 Python/Node.js 运行时双核心 + 父级路由

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>

2026-05-02 13:30:23 +08:00

7.2 KiB

Raw Blame History

name, description, version, type, risk_level, status, disable-model-invocation, tags, metadata, market

name

description

version

type

risk_level

status

disable-model-invocation

python-runtime 技能

L0：一句话摘要

何时使用：用户需要安装 Python / 升级 Python / 切换 Python 多版本 / 配置 pip / 创建虚拟环境（venv / pipx / conda）/ 排查 python: command not found、 pip: command not found、PEP 668 "externally-managed"、SSL 证书、import 失败、 PATH 异常等 Python 运行时问题，或其他 skill（docx / pdf / xlsx / pptx）报告 "Python 不可用" 时。

怎么做：优先使用 DesireCore 内置 Hatch，按四级降级（HTTP API → Hatch CLI → 系统包管理器 brew/apt/dnf/winget → 社区方案 pyenv）执行。

L1：概述与使用场景

能力描述

procedural skill。每次执行 Python 环境操作前，先运行 scripts/probe-python.sh 取 JSON 快照，再按 references/decision-tree（→ ../dev-environment-setup/references/decision-tree.md）四级降级选择路径。

使用场景

"python not found" / "pip not found"
用户要求安装/升级 Python
用户要求多版本管理（3.10/3.11/3.12 切换）
创建/激活/调试虚拟环境（venv/pipx/conda）
"externally-managed-environment"（PEP 668）报错
import 失败、PATH 问题、SSL 证书错误
其他 skill（docx/pdf/xlsx/pptx）报告 Python 不可用

核心价值

DesireCore 优先：Hatch + HTTP API 作为强制 L1/L2，避免污染系统 Python
JSON 决策：probe 脚本输出结构化数据，Claude 可直接解析
跨平台一致：macOS / Linux / Windows 统一 4 级降级

L2：详细规范

第一步：环境探测（必须）

bash skills/python-runtime/scripts/probe-python.sh > /tmp/py-probe.json
cat /tmp/py-probe.json | jq .

输出字段含义见 ../dev-environment-setup/references/probe-snapshot.md。

第二步：选择执行路径

按 ../dev-environment-setup/references/decision-tree.md 判断：

条件	路径
`desirecore_api` 非空	L1 HTTP API
`desirecore_api` 空，`hatch_path` 非空	L2 Hatch CLI
上述都不满足	L3 系统包管理器（brew/apt/dnf/winget）
L1–L3 全部失败或用户明示	L4 社区方案（pyenv）

第三步：执行（仅展示主路径，详见各 references）

L1：HTTP API（→ `references/hatch-desirecore.md`）

PORT=$(cat ~/.desirecore/agent-service.port)
BASE="https://127.0.0.1:${PORT}/api/runtime"

# 列出可装版本
curl -sk "${BASE}/python/available"

# 触发安装（异步，订阅 runtime:terminal 看进度）
curl -sk -X POST "${BASE}/python/install" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"version":"3.12"}'

# 安装完成后强制刷新缓存
curl -sk -X POST "${BASE}/environment/refresh"

L2：Hatch CLI 绝对路径（→ `references/hatch-desirecore.md`）

HATCH=~/.desirecore/runtime/hatch/hatch
export HATCH_HOME=~/.desirecore/runtime/hatch

"$HATCH" python install 3.12
"$HATCH" python show           # 列出已安装/可装版本

# 直接使用 Hatch 安装的 Python
~/.desirecore/runtime/hatch/local/3.12/python/bin/python3 -m venv .venv

Windows：%USERPROFILE%\.desirecore\runtime\hatch\hatch.exe。

L3：系统包管理器

平台	命令
macOS	`brew install python3`
Debian/Ubuntu	`sudo apt install python3 python3-pip python3-venv`
Fedora/RHEL	`sudo dnf install python3 python3-pip`
Arch	`sudo pacman -S python python-pip`
Windows	`winget install Python.Python.3`

L4：pyenv（→ `references/pyenv-fallback.md`）

仅在用户明示或上述失败时启用。

第四步：虚拟环境

虚拟环境策略详见 references/virtualenv.md：

venv（推荐，标准库）
pipx（全局 CLI 工具如 black/ruff/markitdown）
conda / miniconda（数据科学场景）

第五步：故障排查

报错时按 references/troubleshooting.md 查表：

"python: command not found" / "pip: command not found"
PEP 668 "externally-managed-environment"
SSL/TLS 证书错误
import 失败（包名 vs import 名差异）
macOS xcrun / Xcode CLI 缺失
Windows PowerShell 执行策略阻止脚本
代理环境配置

重要约束

绝不 sudo pip install：始终用虚拟环境或 pipx。
修改了环境后必须刷新：L1 调 POST /api/runtime/environment/refresh；L2/L3/L4 重新跑 probe。
跨 skill 协作：docx / pdf / xlsx / pptx 报"Python 不可用"时，进入 L1/L2 安装；办公依赖速查见 ../dev-environment-setup/references/office-deps.md。
不污染系统 Python：项目级别一律使用 venv，全局 CLI 用 pipx。

引用关系

决策树：../dev-environment-setup/references/decision-tree.md
DesireCore 底座：../dev-environment-setup/references/desirecore-runtime.md
探测协议：../dev-environment-setup/references/probe-snapshot.md
办公依赖：../dev-environment-setup/references/office-deps.md
系统工具：../dev-environment-setup/references/system-tools.md

7.2 KiB Raw Blame History Unescape Escape