Detected existing .venv/ directory
→ Activate: source .venv/bin/activate
→ Run: uv pip install <package>

Python 环境管理技能

核心原则

1. 1. 复用现有环境 - 不要重新创建，复用已有的虚拟环境
2. 基于项目类型决策 - 根据锁定文件自动选择
3. 按流行度推荐 - uv > pip > conda > venv
4. 最小化中断 - 仅在必要时询问

---

工具流行度排名

优先级	工具	最佳适用场景
🥇	uv	新项目，快速安装
🥈

pip | 兼容性优先 | | 🥉 | conda | 数据科学，特定版本 | | 4 | venv | 内置，无需额外安装 | | 5 | poetry | 存在 poetry.lock | | 6 | pipenv | 存在 Pipfile（逐渐淘汰） |

---

决策流程

┌─────────────────────────────────────┐
│ 检测项目依赖文件 │
└─────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────┴─────────┐
↓ ↓
明确决策 不明确
↓ ↓
直接使用 检测现有环境
↓
┌─────┴─────┐
↓ ↓
有环境 无环境
↓ ↓
复用 评估复杂度
↓
┌─────────┴─────────┐
↓ ↓
简单任务 需要依赖
↓ ↓
系统 Python 推荐 uv/conda

---

1. 明确决策（直接执行，无需询问）

检测到以下文件时，直接使用对应工具：

检测到的文件	执行操作
存在 uv.lock	uv sync 或 uv pip install -r requirements.txt
存在 poetry.lock

poetry install |
| 存在 environment.yml | conda env create -f environment.yml |
| 存在 Pipfile.lock | pipenv install |

---

2. 检测现有环境（优先复用）

bash

优先级：uv venv > conda > venv

2.1 检测 uv 虚拟环境

ls -la .venv/ 2>/dev/null && uv pip list 2>/dev/null | head -3

2.2 检测 conda 环境

conda info --envs 2>/dev/null | grep * || echo $CONDA_PREFIX

2.3 检测标准 venv

ls -la venv/ .venv/ env/ 2>/dev/null

2.4 如果存在 → 复用（激活并运行命令）

复用示例：

检测到现有 .venv/ 目录
→ 激活：source .venv/bin/activate
→ 运行：uv pip install

---

3. 不明确时（评估复杂度）

场景	操作
仅标准库，无第三方库	系统 Python（python3）
简单的 pip 安装测试

系统 Python（临时） |
| 存在 requirements.txt | 推荐 uv > pip > venv |
| 存在 pyproject.toml | 推荐 uv > pip |
| 多文件项目，需要隔离 | 推荐 uv |

---

4. 何时询问用户（仅这些情况）

✅ 询问：

1. 1. 空项目 + 首次安装依赖 → 询问使用哪个工具
2. 同时存在 requirements.txt 和 pyproject.toml → 询问使用哪个
3. 用户明确要求不同工具 → 例如：我要用 conda

❌ 不询问：

• - 存在 uv.lock 但用户未指定
• 存在 .venv/ 目录
• 常规 pip 安装任务

---

5. 推荐工具（无明确指令时）

首选：uv
├── uv venv（创建）
├── uv pip install（安装）
└── uv sync（同步）

备选：pip
├── python3 -m venv .venv
└── pip install

特殊：conda
├── conda create -n envname python=x.x
└── conda env create

---

检测命令

bash

检查可用工具

which uv
which conda
which pip
which python3

检查项目文件

ls -la *.lock pyproject.toml requirements.txt environment.yml Pipfile 2>/dev/null

检查现有环境

ls -la .venv/ venv/ env/ 2>/dev/null conda info --envs 2>/dev/null

检查当前环境

echo $VIRTUAL_ENV echo $CONDA_PREFIX

---

交互示例（仅在需要时）

🔍 检测结果：

• - 项目文件：pyproject.toml
• 现有环境：无
• 推荐工具：uv（最快）

正在运行：uv pip install

🔍 检测结果：

• - 项目文件：requirements.txt
• 现有环境：无
• 推荐工具：uv

可用选项：
1) uv（推荐）- 更快
2) pip - 兼容性更好
3) venv - 使用标准库
4) conda - 如需特定版本

输入选项或按回车使用推荐工具：

---

快速命令参考

操作	uv	pip	conda	venv
创建环境	uv venv	-	conda create	python3 -m venv
安装包

uv pip install | pip install | conda install | pip install |
| 安装依赖 | uv sync | pip install -r | conda env create | pip install -r |
| 激活环境 | （自动） | （自动） | conda activate | source venv/bin/activate |

---

核心原则

多做事，少询问 - 能确定时直接执行，只有真正不明确时才询问。