优化skill提示词

skills/lyxy-runner-python/SKILL.md

@@ -38,55 +38,7 @@ description: Any task that requires Python processing should use this skill.
 - ✗ 需要命令行参数
 - ✗ 需要从stdin读取
 
-## Automatic Dependency Parsing
-
-分析import语句，提取外部包名，排除标准库。
-
-### 标准库（排除）
-**核心**: os, sys, pathlib, shutil, json, csv, re, datetime, math
-**网络**: http.client, urllib, socket, io, logging
-**高级**: itertools, functools, typing, dataclasses, enum
-
-### 解析规则
-1. 提取：`import pandas` → `pandas`, `from numpy import array` → `numpy`
-2. 排除标准库
-3. 去重
-
-### 示例
-```python
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import json  # 标准库，排除
-from pathlib import Path  # 标准库，排除
-
-# 结果: [pandas, numpy]
-```
-
-## Smart Project Detection
-
-### 检测命令
-```bash
-uv sync --dry-run
-```
-
-### 判断逻辑
-- Exit code 0 → uv项目
-- 非零退出码 → 非uv项目
-- 失败 → 回退到非uv项目模式（使用`--with`），不阻塞执行
-
-## Path Handling
-
-### 三层逻辑
-1. **用户指定存储路径** → 写入指定路径
-2. **用户指定现有脚本** → 直接执行
-3. **未指定** → 临时文件
-
-```bash
-# 临时文件获取
-temp_file_path=$(uv run ./scripts/get_temp_path.py)
-```
-
-## Execution Commands
+## Quick Reference
 
 | 场景 | 命令 |
 |------|------|
@@ -94,154 +46,20 @@ temp_file_path=$(uv run ./scripts/get_temp_path.py)
 | 非uv+有依赖 | `uv run --with pkg1 --with pkg2 <script_path>` |
 | 非uv+无依赖 | `uv run <script_path>` |
 
-**特点**:
-- uv项目：使用项目环境，无`--with`
-- 非uv有依赖：每个`--with`创建隔离环境
-- 非uv无依赖：使用标准Python环境
-
 ## Workflow
 
-**步骤1**: 解析依赖（见"Automatic Dependency Parsing"）
+1. **解析依赖**：分析import语句，提取外部包名（排除标准库）
+2. **检测项目**：执行`uv sync --dry-run`判断是否为uv项目
+3. **确定路径**：用户指定路径 → 现有脚本 → 临时文件
+4. **构造命令**：根据项目类型和依赖构造执行命令
+5. **执行脚本**：运行并捕获输出
 
-**步骤2**: 检测项目（见"Smart Project Detection"）
+## References
 
-**步骤3**: 确定路径（见"Path Handling"）
+详细文档请参阅 `references/` 目录：
 
-**步骤4**: 构造并执行命令（见"Execution Commands"）
-
-执行命令并捕获输出。
-
-## Error Handling
-
-### uv未安装
-
-**检测**: `uv`命令失败
-
-**错误消息**:
-```
-uv not found
-
-此skill依赖uv工具运行Python脚本。
-
-请安装uv: https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/
-
-安装命令示例：
-  curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh    # Linux/macOS
-  powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"  # Windows
-```
-
-**重要提示**:
-- **立即停止任务**，等待用户安装uv后再继续
-- **不要尝试使用**：python, pip, poetry, venv, virtualenv等
-- **不要自动安装**uv
-- 用户安装uv完成后，可以重新执行任务
-
-**操作**: 立即停止所有执行，等待用户安装uv
-
-### 其他错误
-
-| 场景 | 错误消息 | 操作 |
-|------|---------|------|
-| 项目检测失败 | 回退到非uv模式，使用`--with` | 警告后继续 |
-| 依赖解析不准确 | 依赖可能不完整<br>Traceback: [traceback] | 停止，保留脚本调试 |
-| 语法错误 | Python语法错误: [描述]<br>文件: <path><br>行号: <line> | 停止 |
-| 路径权限问题 | 无法写入: <path><br>建议: 使用临时文件模式 | 回退到临时文件 |
-
-## Examples
-
-### 示例1: 数据分析
-```python
-import pandas as pd
-import numpy as np
-
-df = pd.read_csv('data.csv')
-print(f"形状: {df.shape}")
-print(df.describe())
-```
-**执行**: `uv run --with pandas --with numpy /tmp/script_xxx.py`
-
-### 示例2: API交互
-```python
-import requests
-
-resp = requests.get('https://api.github.com/repos/python/cpython')
-data = resp.json()
-print(f"仓库: {data['full_name']}, Stars: {data['stargazers_count']}")
-```
-**执行**: `uv run --with requests /tmp/script_xxx.py`
-
-### 示例3: 文件操作
-```python
-import os
-import glob
-
-for i, file in enumerate(glob.glob('*.txt')):
-    os.rename(file, f"file_{i:03d}.txt")
-```
-**执行**: `uv run /tmp/script_xxx.py`（无依赖）
-
-### 示例4: uv项目内执行
-```python
-import pandas as pd
-from my_project import helper
-
-df = pd.read_csv('data.csv')
-result = helper.process(df)
-print(result)
-```
-**执行**: `uv run scripts/data_process.py`（使用项目环境）
-
-### 示例5: 用户指定路径
-```python
-import requests
-
-resp = requests.get('https://api.example.com/data')
-print(f"处理完成: {len(resp.json())} 条")
-```
-**执行**: `uv run --with requests scripts/api_analyzer.py`（写入指定路径）
-
-## Notes
-
-### 为什么使用uv？
-| 特性 | 优势 |
+| 文件 | 内容 |
 |------|------|
-| 环境隔离 | 不污染系统Python |
-| 自动依赖 | `--with`语法，无需pip install |
-| 快速启动 | 比venv快10-100倍 |
-| 项目集成 | 自动检测uv项目 |
-| 零配置 | 开箱即用，无需PEP 723 |
-
-### 最佳实践
-1. **依赖解析**: 排除标准库；失败时检查遗漏依赖；复杂项目用uv项目模式
-2. **路径**: 用户指定优先；临时文件用于自主生成；跨平台由辅助脚本保证
-3. **错误**: 预期错误脚本内处理；意外错误立即停止；检测失败自动回退
-4. **清理**: 临时文件使用系统目录，自动清理，失败时手动删除
-
-### 限制
-- ✗ 不支持命令行参数、stdin输入、持久化环境
-- ✗ 使用uv默认Python版本（项目可在pyproject.toml指定）
-- ✗ 依赖解析可能不完整（动态导入、条件导入可能遗漏）
-- ✗ 项目检测可能误判（网络问题导致回退）
-
-### uv工具要求
-
-- **uv是此skill的必需依赖，不可替代**
-- **不支持**: python, pip, poetry, venv, virtualenv
-- 如果检测到uv未安装，必须停止任务并引导用户安装
-- 不要尝试使用替代方案或自动安装uv
-
-## Workflow Summary
-
-**完整流程**:
-1. 解析import语句，提取外部包名（排除标准库）
-2. 执行`uv sync --dry-run`检测项目
-3. 确定脚本路径（用户指定/现有脚本/临时文件）
-4. 构造执行命令（根据项目类型和依赖）
-5. 执行并捕获输出
-
-**关键特点**:
-- 自动依赖解析：分析import自动提取
-- 智能项目检测：自动识别uv项目
-- 灵活路径：支持指定/现有/临时三种模式
-- 跨平台：自动适配Windows/macOS/Linux
-- 环境隔离：独立虚拟环境
+| `references/examples.md` | 数据分析、API交互、文件操作等完整示例 |
+| `references/error-handling.md` | uv未安装、依赖解析失败等错误处理指南 |
+| `references/best-practices.md` | 依赖解析、路径处理、项目检测等最佳实践 |