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Agent Skill · 研究检索

python-env(Python ENV 测试)

用于辅助 Python 项目开发、测试、依赖管理和常见框架工作流。它适合让 Agent 阅读 Python 代码、定位测试问题、整理运行命令、生成脚本或分析数据处理逻辑。使用时需要确认项目虚拟环境、依赖版本和测试入口;涉及执行脚本、读写文件、访问数据库或调用外部 API 时,应先明确运行目录和输入输出范围,避免误改生产数据。

python-env 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证为 MIT,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 73,397。

总安装 94周安装 4GitHub Stars 公开资料未说明下载 33核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:python-env(Python ENV 测试)
来源仓库:https://github.com/aiskillstore/marketplace
仓库路径:skills/python-env
安装命令:
npx skills add aiskillstore/marketplace --skill "python-env"
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add aiskillstore/marketplace --skill "python-env"

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

发现并安装 AI 代理的技能。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

python-env 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/python-env

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add aiskillstore/marketplace --skill "python-env";命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

python-env 怎么安装?

在终端执行 npx skills add aiskillstore/marketplace --skill "python-env"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

python-env 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

python-env 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

python-env 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

python-env 用的人多吗?

公开数据是累计安装 94 次,近一周安装 4 次,下载 33 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

python-env 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
python-env

Python ENV 测试 · 本页

94—需要联网MIT未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
python-env
description
Fast Python environment management with uv (10-100x faster than pip). Triggers on: uv, venv, pip, pyproject, python environment, install package, dependencies.
compatibility
Requires uv CLI tool. Install: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
allowed-tools
Bash
depends-on
[]
related-skills
[]

Python Environment

Fast Python environment management with uv.

Quick Commands

TaskCommand
Create venvuv venv
Install packageuv pip install requests
Install from requirementsuv pip install -r requirements.txt
Run scriptuv run python script.py
Show installeduv pip list

Virtual Environment

# Create venv (instant)
uv venv

# Create with specific Python
uv venv --python 3.11

# Activate (or use uv run)
source .venv/bin/activate  # Unix
.venv\Scripts\activate     # Windows

Package Installation

# Single package
uv pip install requests

# Multiple packages
uv pip install flask sqlalchemy pytest

# With extras
uv pip install "fastapi[all]"

# Version constraints
uv pip install "django>=4.0,<5.0"

# Uninstall
uv pip uninstall requests

Minimal pyproject.toml

[project]
name = "my-project"
version = "0.1.0"
requires-python = ">=3.10"
dependencies = [
    "httpx>=0.25",
    "pydantic>=2.0",
]

[project.optional-dependencies]
dev = [
    "pytest>=7.0",
    "ruff>=0.1",
]

Project Setup Checklist

mkdir my-project && cd my-project
uv venv
# Create pyproject.toml
uv pip install -e ".[dev]"
uv pip list

Troubleshooting

IssueSolution
"No Python found"uv python install 3.11
Wrong Python versionuv venv --python 3.11
Conflicting depsuv pip compile --resolver=backtracking
Cache issuesuv cache clean

When to Use

  • Always use uv over pip for speed
  • Creating virtual environments
  • Installing packages
  • Managing dependencies
  • Running scripts in project context

Additional Resources

For detailed patterns, load:

  • ./references/pyproject-patterns.md - Full pyproject.toml examples, tool configs
  • ./references/dependency-management.md - Lock files, workspaces, private packages
  • ./references/publishing.md - PyPI publishing, versioning, CI/CD

See Also

This is a foundation skill with no prerequisites.

Build on this skill:

  • python-typing-patterns - Type hints for projects
  • python-pytest-patterns - Testing infrastructure
  • python-fastapi-patterns - Web API development

平台分布

OpenCode

91.32%
按下载量换算30

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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