优化python-runner
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,2 @@
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schema: spec-driven
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created: 2026-02-06
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@@ -0,0 +1,254 @@
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## Context
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当前python-runner skill要求用户在Python脚本顶部添加PEP 723元数据块来声明依赖，这需要修改用户现有的脚本文件，降低了使用便利性。此外，现有实现总是使用临时文件，即使在用户明确指定路径时也是如此。
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该skill目前的工作流程：
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1. 要求LLM生成包含PEP 723元数据的Python脚本
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2. 使用辅助脚本创建临时文件
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3. 写入脚本内容（包含元数据块）
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4. 使用`uv run <temp_file_path>`执行
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现有实现的限制：
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- 用户必须修改现有脚本以添加PEP 723元数据
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- 总是使用临时文件，即使用户指定了存储路径
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- 无法智能识别uv项目，每次都创建新的虚拟环境
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## Goals / Non-Goals
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**Goals:**
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- 无需修改用户现有Python脚本即可使用uv执行
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- 自动解析脚本依赖并使用`--with`语法传递
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- 智能检测uv项目，复用项目虚拟环境
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- 尊重用户指定的脚本路径，仅在未指定时使用临时文件
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- 保持跨平台兼容性（Windows/macOS/Linux）
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- 保持严格错误处理和调试支持
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**Non-Goals:**
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- 不修改用户现有的脚本文件
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- 不实现复杂版本约束或依赖冲突解决（交给uv）
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- 不支持命令行参数或stdin输入（保持现有限制）
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- 不持久化虚拟环境（每次执行都是新的）
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## Decisions
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### 决策1：项目检测方法
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**选择：** 使用`uv sync --dry-run`命令检测当前目录是否为uv项目
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**原因：**
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- `uv sync --dry-run`是uv提供的官方方法，能准确判断目录是否为有效的uv项目
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- 不仅检查pyproject.toml存在性，还验证项目配置的有效性
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- 如果命令成功退出（exit code 0），则目录是有效的uv项目
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- 如果命令失败（非零退出码），则目录不是uv项目或配置无效
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**替代方案考虑：**
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1. 仅检查pyproject.toml文件存在
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- 优点：简单快速
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- 缺点：无法验证文件有效性，可能误判
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- **拒绝理由**：不够可靠，可能导致误判
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2. 检查.venv目录存在
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- 优点：可以检测已初始化的虚拟环境
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- 缺点：uv项目可能尚未运行过sync，没有.venv目录
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- **拒绝理由**：对未初始化的uv项目不友好
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**实现细节：**
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```bash
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# 检测当前目录是否为uv项目
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if uv sync --dry-run > /dev/null 2>&1; then
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# 是uv项目，使用项目环境
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uv run <script_path>
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else
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# 不是uv项目，使用--with语法
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uv run --with package1 --with package2 <script_path>
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fi
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```
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### 决策2：依赖解析策略
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**选择：** 使用大模型的分析能力直接从脚本内容提取import语句，而非使用外部工具
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**原因：**
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- 大模型已经理解脚本内容，可以直接提取import语句
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- 避免引入新的依赖（如ast模块解析工具）
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- 大模型可以理解各种import语法变体（import x, from x import y, import x as z等）
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- 可以排除Python标准库模块，只需检查是否为常见标准库名称
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**实现细节：**
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1. 大模型分析脚本中的所有import语句
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2. 提取包名（import pandas → pandas, from numpy import array → numpy）
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3. 排除已知的标准库名称（os, sys, json, pathlib, re等）
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4. 去重后生成依赖列表
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**限制：**
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- 大模型需要维护标准库列表（可基于Python 3.10+标准库）
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- 对于动态导入（__import__）和条件导入，可能无法识别
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- 不支持解析requirements.txt或其他依赖文件（只解析脚本内容）
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### 决策3：路径处理策略
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**选择：** 三层路径处理逻辑（用户指定 → 现有脚本 → 临时文件）
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**原因：**
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- 优先尊重用户明确指定的路径
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- 对现有脚本直接执行，无需修改
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- 仅在大模型自主生成且未指定路径时使用临时文件
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**决策树：**
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```
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用户是否指定脚本存储路径？
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├─ 是：写入用户指定路径 → 执行
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└─ 否：
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├─ 用户是否指定现有脚本路径？
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│ ├─ 是：直接执行该脚本
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│ └─ 否：创建临时文件 → 执行
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```
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**实现细节：**
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- 用户指定路径示例："在scripts/data.py中写入" → 写入`scripts/data.py`
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- 用户指定现有脚本："运行analyze.py" → 执行`analyze.py`（读取内容解析依赖）
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- 大模型自主生成：使用`get_temp_path.py`辅助脚本创建临时文件
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### 决策4：执行命令构造
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**选择：** 根据项目检测和依赖解析结果动态构造`uv run`命令
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**命令模式：**
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| 场景 | 命令格式 |
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|------|----------|
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| uv项目内脚本 | `uv run <script_path>` |
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| 非uv项目，有依赖 | `uv run --with pkg1 --with pkg2 <script_path>` |
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| 非uv项目，无依赖 | `uv run <script_path>` |
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**原因：**
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- uv项目：依赖已在pyproject.toml中管理，不需要`--with`
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- 非uv项目：使用`--with`逐个指定依赖，uv自动处理隔离环境
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- 无依赖：不需要`--with`，使用标准库环境
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### 决策5：不使用辅助脚本进行项目检测
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**选择：** 直接使用大模型的命令行工具执行`uv sync --dry-run`进行项目检测
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**原因：**
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- 大模型可以直接执行bash命令，无需额外的辅助脚本
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- 简化实现，减少维护成本
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- 避免辅助脚本的版本管理问题
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**实现细节：**
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```bash
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# 使用大模型的命令行工具执行项目检测
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uv sync --dry-run
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```
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- 如果命令返回exit code 0，则当前目录是有效的uv项目
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- 如果命令返回非零退出码，则当前目录不是uv项目
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- 检测结果直接由大模型判断，无需解析辅助脚本输出
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## Risks / Trade-offs
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### 风险1：uv项目检测失败
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**描述：** `uv sync --dry-run`在某些情况下可能误判（如网络问题、依赖解析错误）
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**缓解措施：**
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- 检测失败时回退到非uv项目模式（使用`--with`语法）
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- 记录检测失败日志，但不阻塞脚本执行
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- 用户可以手动指定使用项目环境（通过注释或显式指令）
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### 风险2：依赖解析不完整
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**描述：** 大模型可能遗漏某些import语句或误判标准库模块
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**缓解措施：**
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- 在SKILL.md中提供常见标准库列表供参考
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- 当脚本执行失败时，检查是否为缺失依赖，提示用户
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- 允许用户手动指定依赖（通过参数或注释）
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### 风险3：路径冲突和权限问题
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**描述：** 用户指定的路径可能不存在、无写入权限或与现有文件冲突
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**缓解措施：**
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- 写入前检查目录是否存在，不存在则创建（如果允许）
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- 写入前检查文件权限，失败时提示用户
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- 支持覆盖提示（如果文件已存在）
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### 风险4：跨平台路径处理复杂
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**描述：** Windows和Unix系统的路径分隔符、路径长度限制不同
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**缓解措施：**
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- 使用Python的`pathlib`或`os.path`处理路径，而非字符串拼接
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- 保持辅助脚本使用标准库路径处理函数
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- 测试覆盖Windows、macOS、Linux三个平台
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### 权衡1：自动依赖解析 vs 用户显式声明
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**当前选择：** 自动解析import语句
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**权衡：**
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- 优点：用户无需手动声明依赖，开箱即用
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- 缺点：可能遗漏某些隐式依赖（如动态导入）
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**缓解：** 支持用户通过参数或注释显式指定依赖
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### 权衡2：项目检测成本 vs 准确性
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**当前选择：** 使用`uv sync --dry-run`（准确但较慢）
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**权衡：**
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- 优点：准确判断uv项目，避免误判
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- 缺点：每次执行都需要运行检测命令（约几百毫秒）
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**缓解：** 可以考虑缓存检测结果（在同一工作目录内）
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## Migration Plan
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### 步骤1：更新SKILL.md文档
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1. 移除PEP 723相关内容
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2. 添加依赖解析指导
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3. 添加项目检测流程
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4. 更新路径处理说明
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5. 更新执行命令示例
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6. 保持错误处理和调试支持部分
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### 步骤2：更新工作流示例
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在SKILL.md中提供新的工作流示例：
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- uv项目内执行脚本
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- 非uv项目执行脚本（有依赖）
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- 非uv项目执行脚本（无依赖）
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- 用户指定路径的执行流程
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### 步骤4：测试验证
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在三个平台（Windows/macOS/Linux）上测试：
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1. uv项目检测
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2. 依赖解析准确性
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3. 路径处理（临时/指定/现有）
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4. 跨平台兼容性
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5. 错误处理
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### 回滚策略
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如果新实现存在问题，可以直接回退到旧版SKILL.md内容（从git历史恢复）。
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## Open Questions
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1. **依赖解析准确性：** 是否需要维护一个更完整的Python标准库模块列表，以减少误判？
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- 建议：基于Python 3.10+标准库文档维护列表
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2. **项目检测缓存：** 是否需要在同一工作目录内缓存项目检测结果，避免重复运行`uv sync --dry-run`？
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- 建议：初期不实现，观察性能影响后再决定
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3. **隐式依赖处理：** 如何处理通过`__import__()`或动态加载的隐式依赖？
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- 建议：暂不支持，在SKILL.md中说明限制
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4. **用户干预机制：** 是否提供机制让用户在脚本中显式声明额外依赖（如通过特殊注释）？
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- 建议：初期不实现，通过错误提示引导用户
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5. **Windows路径长度限制：** Windows路径最大260字符限制如何处理？
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- 建议：使用长路径前缀（\\?\）或尽量使用相对路径
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@@ -0,0 +1,41 @@
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## Why
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当前python-runner skill要求使用PEP 723规范在脚本顶部添加内联元数据块来声明依赖，这需要修改用户现有的Python脚本，降低了使用便利性。通过改用`uv run --with`语法并自动解析脚本内容中的依赖，可以在不改动用户脚本的情况下利用uv的隔离环境直接运行脚本，提升用户体验和灵活性。
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## What Changes
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- **BREAKING**: 移除对PEP 723规范的依赖，不再要求脚本顶部包含`# /// script`元数据块
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- **BREAKING**: 不再保持对包含PEP 723元数据的旧脚本的兼容性
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- 新增依赖解析功能：通过分析脚本内容自动识别所需的Python包
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- 新增智能执行逻辑：
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- 使用`uv sync --dry-run`检测当前目录是否为uv项目
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- 如果是uv项目，直接使用`uv run script.py`执行
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- 如果不是uv项目，使用`uv run --with package1 --with package2 script.py`执行
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- 新增路径处理逻辑：
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- 当用户指定脚本存储路径时，将脚本写入指定目录
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- 仅在用户未指定路径或由大模型自主生成脚本时，才使用临时脚本
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- 更新执行命令模式，统一使用`--with`语法传递依赖
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- 简化实现：直接使用大模型命令行工具执行项目检测，无需新增辅助脚本
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## Capabilities
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### New Capabilities
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- `uv-run-with-syntax`: 使用`uv run --with`语法执行Python脚本的能力，包括自动依赖解析和智能项目检测
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### Modified Capabilities
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- `uv-python-runner`: 现有spec需要更新以反映新的执行流程，包括：移除PEP 723要求、新增依赖解析逻辑、新增智能路径和项目检测
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## Impact
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- **代码影响**：
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- 修改`skills/python-runner/SKILL.md`，更新执行工作流和示例
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- 保留现有的`get_temp_path.py`辅助脚本
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- 不新增辅助脚本，项目检测直接使用命令行工具
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- **行为影响**：
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- 不再支持PEP 723元数据格式
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- 新版工作流可以不经修改直接运行用户现有的Python脚本
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- 改进了与现有uv项目的集成体验
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- **依赖影响**：无新增依赖，继续使用uv作为核心依赖
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- **兼容性**：
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- 保持跨平台兼容性（Windows/macOS/Linux）
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- 不保持对旧版PEP 723格式的兼容性（BREAKING CHANGE）
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@@ -0,0 +1,113 @@
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# UV Python Runner Spec (Delta)
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## Purpose
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This is a delta spec documenting changes to the existing uv-python-runner capability to support `uv run --with` syntax and smart project detection.
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## REMOVED Requirements
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### 需求：生成符合PEP 723规范的Python脚本
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**Reason**: 已迁移至使用`uv run --with`语法和自动依赖解析，不再需要PEP 723内联元数据。用户可以直接运行标准Python脚本，无需修改脚本内容。
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**Migration**: 现有包含PEP 723元数据的脚本仍可正常运行，但不再要求使用该格式。新的工作流使用自动依赖解析和`--with`语法。
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## MODIFIED Requirements
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### 需求：在隔离的uv环境中执行脚本
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Skill SHALL指导LLM使用`uv run`命令执行Python脚本，并根据脚本位置和项目类型选择执行策略。Skill SHALL支持临时文件和用户指定路径两种模式。Skill SHALL使用`--with`语法传递依赖或利用项目现有依赖配置。
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#### 场景：成功执行独立脚本（无uv项目）
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- **WHEN** LLM生成有效的Python脚本且当前目录不是uv项目
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- **THEN** skill SHALL解析脚本内容获取依赖列表
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- **THEN** skill SHALL在用户指定路径或临时目录创建/使用脚本文件
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- **THEN** skill SHALL使用`uv run --with package1 --with package2 <script_path>`执行脚本
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- **THEN** uv SHALL自动创建隔离的虚拟环境，安装依赖，并执行脚本
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- **THEN** skill SHALL捕获并返回stdout/stderr输出
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#### 场景：成功执行uv项目内的脚本
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- **WHEN** LLM执行位于uv项目内的脚本（存在pyproject.toml）
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- **THEN** skill SHALL识别为uv项目
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- **THEN** skill SHALL使用`uv run <script_path>`执行脚本（相对路径）
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- **THEN** uv SHALL使用项目的虚拟环境和依赖配置
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- **THEN** skill SHALL捕获并返回stdout/stderr输出
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#### 场景：脚本执行失败
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- **WHEN** 脚本执行失败（运行时错误、依赖解析失败等）
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- **THEN** skill SHALL保留脚本文件用于调试（临时或指定路径）
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- **THEN** skill SHALL显示包含traceback的完整错误消息
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- **THEN** skill SHALL显示脚本文件路径
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- **THEN** skill SHALL停止任务（严格错误处理模式）
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### 需求：跨平台路径支持
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Skill SHALL支持Windows、macOS、Linux三个平台的路径处理，包括临时文件和用户指定路径。Skill SHALL在需要时使用辅助脚本获取平台特定的临时目录。
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#### 场景：创建临时脚本文件
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- **WHEN** LLM需要创建临时Python脚本且用户未指定路径
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- **THEN** skill SHALL指导LLM调用辅助脚本获取临时目录
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- **THEN** skill SHALL在临时目录创建唯一的Python文件
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- **THEN** 辅助脚本SHALL使用`tempfile.gettempdir()`自动返回平台特定的路径
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#### 场景：使用用户指定路径
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- **WHEN** 用户明确指定脚本存储或执行路径
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- **THEN** skill SHALL使用用户指定的完整路径或相对路径
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- **THEN** skill SHALL不创建临时文件
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- **THEN** skill SHALL确保路径在不同平台（Windows/macOS/Linux）上的有效性
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#### 场景：Windows平台路径处理
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- **WHEN** 在Windows平台创建或执行脚本
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- **THEN** skill SHALL正确处理Windows路径分隔符（`\`）
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- **THEN** 辅助脚本SHALL返回Windows临时目录（例如：`C:\Users\<username>\AppData\Local\Temp`）
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- **THEN** skill SHALL确保大模型不需要硬编码Windows路径
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#### 场景：macOS/Linux平台路径处理
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- **WHEN** 在macOS或Linux平台创建或执行脚本
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- **THEN** skill SHALL正确处理Unix路径分隔符（`/`）
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- **THEN** 辅助脚本SHALL返回`/tmp`路径
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- **THEN** skill SHALL确保大模型不需要硬编码Unix路径
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## ADDED Requirements
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### 需求：自动依赖解析
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Skill SHALL自动分析Python脚本内容以识别所需的Python包，排除Python标准库模块。
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#### 场景：解析import语句提取依赖
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- **WHEN** Skill分析Python脚本的import语句
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- **THEN** Skill SHALL提取外部包名
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- **THEN** Skill SHALL排除Python标准库模块
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- **THEN** Skill SHALL生成用于`--with`参数的依赖列表
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### 需求：智能项目检测
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Skill SHALL检测当前工作目录是否为uv项目（存在pyproject.toml），并据此选择执行策略。
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#### 场景：检测到uv项目
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- **WHEN** 当前工作目录包含`pyproject.toml`文件
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- **THEN** Skill SHALL使用项目依赖配置执行脚本
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- **THEN** Skill SHALL不添加`--with`参数
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#### 场景：非uv项目环境
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- **WHEN** 当前工作目录不包含`pyproject.toml`文件
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- **THEN** Skill SHALL使用`--with`语法传递解析的依赖
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### 需求：灵活脚本路径处理
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Skill SHALL支持用户指定脚本路径、现有脚本文件和临时脚本三种模式。
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#### 场景：用户指定脚本存储路径
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- **WHEN** 用户明确指定脚本存储路径
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- **THEN** Skill SHALL将脚本写入用户指定的路径
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- **THEN** Skill SHALL不使用临时文件
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#### 场景：用户指定现有脚本路径
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- **WHEN** 用户指定要运行的现有Python脚本
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- **THEN** Skill SHALL直接在指定路径执行
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- **THEN** Skill SHALL不修改用户脚本内容
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#### 场景：自主生成脚本且未指定路径
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- **WHEN** 大模型自主生成脚本且用户未指定存储路径
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- **THEN** Skill SHALL使用临时文件路径
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- **THEN** Skill SHALL允许系统自动清理临时文件
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@@ -0,0 +1,111 @@
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# UV Run With Syntax Spec
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## Purpose
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Define requirements for using `uv run --with` syntax to execute Python scripts with automatic dependency parsing, smart project detection, and flexible path handling.
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## Requirements
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### 需求：自动解析脚本依赖
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Skill SHALL自动分析Python脚本内容以识别所需的Python包。Skill SHALL解析import语句并提取外部包名，排除Python标准库模块。
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#### 场景：解析包含外部依赖的脚本
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- **WHEN** Skill分析包含import语句的Python脚本（例如：`import pandas as pd`）
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- **THEN** Skill SHALL提取包名（pandas）
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- **THEN** Skill SHALL排除Python标准库模块（os、sys、json等）
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- **THEN** Skill SHALL生成依赖列表，用于`--with`参数
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#### 场景：解析多个import来源
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- **WHEN** 脚本包含多种import语句（`import pandas`, `from numpy import array`, `import requests as req`）
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- **THEN** Skill SHALL正确提取所有外部包名（pandas, numpy, requests）
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- **THEN** Skill SHALL处理`import ... as`和`from ... import`语法
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- **THEN** Skill SHALL去重依赖列表
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#### 场景：仅使用标准库的脚本
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- **WHEN** 脚本只使用Python标准库（os、sys、json、pathlib等）
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- **THEN** Skill SHALL生成空的依赖列表
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- **THEN** Skill SHALL不添加任何`--with`参数到执行命令中
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### 需求：智能项目检测
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Skill SHALL检测当前工作目录是否为uv项目，并据此选择执行策略。
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#### 场景：检测到uv项目
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- **WHEN** 当前工作目录包含`pyproject.toml`文件
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- **THEN** Skill SHALL识别为uv项目
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- **THEN** Skill SHALL对当前目录下的脚本使用`uv run script.py`直接执行
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- **THEN** Skill SHALL不添加`--with`参数（依赖由项目pyproject.toml管理）
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#### 场景：非uv项目环境
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- **WHEN** 当前工作目录不包含`pyproject.toml`文件
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- **THEN** Skill SHALL识别为非uv项目
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- **THEN** Skill SHALL对脚本使用`uv run --with package1 --with package2 script.py`执行
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- **THEN** Skill SHALL根据解析的依赖列表动态构建`--with`参数
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#### 场景：脚本位于工作目录外
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- **WHEN** 用户指定的脚本路径不在当前工作目录下
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- **THEN** Skill SHALL按独立脚本处理
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- **THEN** Skill SHALL使用`uv run --with package1 --with package2 <script_path>`执行
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- **THEN** Skill SHALL解析脚本内容以获取依赖列表
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### 需求：灵活路径处理
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Skill SHALL根据用户指定和上下文灵活处理脚本路径，支持用户指定路径、现有脚本文件和临时脚本。
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#### 场景：用户指定脚本存储路径
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- **WHEN** 用户明确指定脚本存储路径（例如："在scripts/data_processing.py中写入脚本"）
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- **THEN** Skill SHALL将脚本内容写入用户指定的路径
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- **THEN** Skill SHALL不使用临时文件
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- **THEN** Skill SHALL在指定路径执行脚本
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#### 场景：用户指定现有脚本路径
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- **WHEN** 用户指定要运行的现有Python脚本（例如："运行scripts/my_script.py"）
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- **THEN** Skill SHALL读取该脚本内容（如需解析依赖）
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- **THEN** Skill SHALL直接在指定路径执行脚本
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- **THEN** Skill SHALL不修改用户脚本内容
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#### 场景：大模型自主生成脚本且未指定路径
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- **WHEN** 大模型自主生成Python脚本且用户未指定存储路径
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- **THEN** Skill SHALL使用辅助脚本获取临时文件路径
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- **THEN** Skill SHALL将脚本内容写入临时文件
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- **THEN** Skill SHALL在临时路径执行脚本
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- **THEN** Skill SHALL允许系统自动清理临时文件
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### 需求：使用--with语法执行
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Skill SHALL使用`uv run --with`语法将依赖传递给uv，替代PEP 723内联元数据方式。
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#### 场景：有外部依赖的脚本执行
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- **WHEN** 脚本解析结果包含依赖列表[package1, package2]
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- **THEN** Skill SHALL构造命令：`uv run --with package1 --with package2 <script_path>`
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- **THEN** uv SHALL为每个`--with`指定的包创建隔离环境
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- **THEN** Skill SHALL捕获并返回脚本输出
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#### 场景：无外部依赖的脚本执行
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- **WHEN** 脚本解析结果为空依赖列表
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- **THEN** Skill SHALL构造命令：`uv run <script_path>`
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- **THEN** Skill SHALL不包含任何`--with`参数
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- **THEN** uv SHALL使用隔离的Python标准库环境执行
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#### 场景：uv项目内的脚本执行
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- **WHEN** 脚本位于检测到的uv项目内
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- **THEN** Skill SHALL构造命令：`uv run <script_path>`（相对路径）
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- **THEN** Skill SHALL不包含`--with`参数
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- **THEN** uv SHALL使用项目的虚拟环境和依赖配置
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### 需求：向后兼容性
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Skill SHALL保持对包含PEP 723元数据的旧脚本的兼容性，但不再要求使用该格式。
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#### 场景：执行包含PEP 723元数据的脚本
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- **WHEN** 用户提供的脚本顶部包含PEP 723元数据块
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- **THEN** Skill SHALL正常执行脚本（PEP 723元数据将被uv忽略）
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- **THEN** Skill SHALL仍使用`--with`语法传递解析出的依赖
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- **THEN** 脚本SHALL成功执行
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#### 场景：新工作流执行标准Python脚本
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- **WHEN** 用户提供的标准Python脚本无任何元数据
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- **THEN** Skill SHALL自动解析import语句
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- **THEN** Skill SHALL使用`--with`语法传递依赖
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- **THEN** 脚本SHALL在不修改的情况下成功执行
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@@ -0,0 +1,93 @@
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## 1. 文档准备
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- [x] 1.1 备份现有 SKILL.md 文件为 SKILL.md.backup
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- [x] 1.2 阅读 python-runner skill 文档结构，了解现有内容组织方式
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## 2. 移除PEP 723相关内容
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- [x] 2.1 移除"生成符合PEP 723规范的Python脚本"相关章节
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- [x] 2.2 移除所有PEP 723元数据块的示例代码
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- [x] 2.3 移除`# /// script`、`# dependencies = []`等PEP 723语法说明
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- [x] 2.4 更新Purpose部分，移除对PEP 723的提及
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## 3. 添加依赖解析指导
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- [x] 3.1 添加"自动解析脚本依赖"章节，说明如何从import语句提取依赖
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- [x] 3.2 添加常见Python标准库模块列表（os、sys、json、pathlib等）
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- [x] 3.3 添加依赖解析示例（pandas、numpy、requests等外部包）
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- [x] 3.4 说明去重逻辑和过滤标准库的规则
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## 4. 添加项目检测流程
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- [x] 4.1 添加"智能项目检测"章节，说明使用`uv sync --dry-run`检测uv项目
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- [x] 4.2 说明检测逻辑：exit code 0为uv项目，非零为非uv项目
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- [x] 4.3 添加项目检测失败的处理说明（回退到非uv项目模式）
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## 5. 更新路径处理说明
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- [x] 5.1 添加路径处理三层逻辑说明（用户指定 → 现有脚本 → 临时文件）
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- [x] 5.2 更新临时文件获取流程，保留`get_temp_path.py`辅助脚本的使用
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- [x] 5.3 添加用户指定路径的处理说明和示例
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- [x] 5.4 添加现有脚本直接执行的说明
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## 6. 更新执行命令示例
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- [x] 6.1 添加uv项目内执行命令示例：`uv run script.py`
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- [x] 6.2 添加非uv项目有依赖执行命令示例：`uv run --with pandas --with numpy script.py`
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- [x] 6.3 添加非uv项目无依赖执行命令示例：`uv run script.py`
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- [x] 6.4 移除所有使用PEP 723元数据的执行示例
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## 7. 更新工作流章节
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- [x] 7.1 重写工作流步骤，移除"步骤1：生成符合PEP 723的Python脚本"
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- [x] 7.2 新增"步骤1：解析脚本依赖"（读取或生成脚本后分析import语句）
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- [x] 7.3 新增"步骤2：检测是否为uv项目"（执行`uv sync --dry-run`）
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- [x] 7.4 更新"步骤3：根据用户需求确定脚本路径"
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- [x] 7.5 更新"步骤4：根据检测结果构造执行命令"
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- [x] 7.6 更新完整工作流示例，包含三种场景（uv项目、非uv项目有依赖、非uv项目无依赖）
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## 8. 更新错误处理章节
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- [x] 8.1 添加项目检测失败的场景和错误处理
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- [x] 8.2 添加依赖解析不准确导致执行失败的处理说明
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- [x] 8.3 更新现有错误处理场景，移除对PEP 723的引用
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- [x] 8.4 添加路径权限问题的错误处理
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## 9. 更新示例章节
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- [x] 9.1 重写"示例1：数据分析"，使用标准Python脚本（无PEP 723）
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- [x] 9.2 重写"示例2：API交互"，使用标准Python脚本（无PEP 723）
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- [x] 9.3 重写"示例3：文件操作"，使用标准Python脚本（无PEP 723）
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- [x] 9.4 新增"示例4：uv项目内执行"，展示在uv项目中的执行流程
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- [x] 9.5 新增"示例5：用户指定路径"，展示指定存储路径的执行流程
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## 10. 更新说明和最佳实践
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- [x] 10.1 更新"为什么使用uv？"表格，移除PEP 723相关说明
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- [x] 10.2 更新"最佳实践"部分，移除PEP 723相关内容
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- [x] 10.3 添加新的最佳实践：依赖解析的准确性注意事项
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- [x] 10.4 更新"限制"部分，移除PEP 723相关限制
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- [x] 10.5 添加新的限制说明：项目检测失败、动态导入等
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## 11. 更新Workflow Summary
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- [x] 11.1 重写完整工作流示例，反映新的执行流程
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- [x] 11.2 更新关键特点说明，移除PEP 723相关内容
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- [x] 11.3 添加项目检测和依赖解析的特点说明
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## 12. 验证和测试
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- [x] 12.1 在Windows平台测试uv项目检测
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- [x] 12.2 在macOS平台测试uv项目检测
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- [x] 12.3 在Linux平台测试uv项目检测
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- [x] 12.4 测试依赖解析准确性（包含标准库和外部包）
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- [x] 12.5 测试三种路径模式（用户指定、现有脚本、临时文件）
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- [x] 12.6 测试错误处理场景（uv未安装、语法错误、依赖失败等）
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- [x] 12.7 验证SKILL.md文档的完整性和一致性
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## 13. 清理和提交
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- [x] 13.1 删除备份文件 SKILL.md.backup（如果一切正常）
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- [x] 13.2 验证修改后的SKILL.md符合所有spec要求
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- [x] 13.3 确认辅助脚本 `get_temp_path.py` 仍然可用
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- [x] 13.4 确认无需新增辅助脚本（项目检测直接使用命令行工具）
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@@ -2,64 +2,105 @@
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## Purpose
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## Purpose
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Define requirements for the python-runner skill, which enables execution of Python scripts with PEP 723 metadata using uv for isolated dependency management and cross-platform temporary file handling.
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Define requirements for the python-runner skill, which enables execution of Python scripts using uv with automatic dependency parsing, smart project detection, and flexible path handling.
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## Requirements
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## Requirements
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### 需求：生成符合PEP 723规范的Python脚本
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Skill SHALL指导LLM生成符合PEP 723内联元数据规范的Python脚本。脚本SHALL在顶部包含`# /// script`块，使用`dependencies`字段声明所有外部依赖。依赖SHALL使用不带版本约束的包名，允许uv选择兼容的最新版本。没有依赖的脚本SHALL声明空的依赖列表。
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#### 场景：包含外部依赖的脚本
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- **WHEN** LLM需要执行需要外部包的Python代码（例如：pandas、requests、numpy）
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- **THEN** skill SHALL指导LLM包含列出所有必需包的PEP 723元数据块
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- **THEN** 依赖列表SHALL只包含包名，不带版本约束
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- **THEN** 脚本SHALL是有效的Python代码，顶部包含元数据块
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#### 场景：仅使用标准库的脚本
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- **WHEN** LLM需要执行只使用标准库模块的Python代码
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- **THEN** skill SHALL指导LLM包含空依赖的PEP 723元数据块：`# dependencies = []`
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- **THEN** 脚本SHALL是有效的Python代码，顶部包含元数据块
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### 需求：在隔离的uv环境中执行脚本
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### 需求：在隔离的uv环境中执行脚本
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Skill SHALL指导LLM在系统临时目录中创建临时Python文件，并使用`uv run`命令执行它们。临时文件SHALL使用包含时间戳和随机标识符的唯一名称创建。Skill SHALL确保所有脚本参数和逻辑都嵌入在脚本本身中，没有命令行参数或stdin输入。
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Skill SHALL指导LLM使用`uv run`命令执行Python脚本，并根据脚本位置和项目类型选择执行策略。Skill SHALL支持临时文件和用户指定路径两种模式。Skill SHALL使用`--with`语法传递依赖或利用项目现有依赖配置。
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#### 场景：成功执行脚本
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#### 场景：成功执行独立脚本（无uv项目）
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- **WHEN** LLM生成符合PEP 723的有效Python脚本
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- **WHEN** LLM生成有效的Python脚本且当前目录不是uv项目
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- **THEN** skill SHALL指导LLM在`/tmp/uv_script_<timestamp>_<random>.py`创建临时文件
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- **THEN** skill SHALL解析脚本内容获取依赖列表
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- **THEN** skill SHALL指导LLM使用`uv run /tmp/uv_script_XXX.py`执行脚本
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- **THEN** skill SHALL在用户指定路径或临时目录创建/使用脚本文件
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- **THEN** skill SHALL使用`uv run --with package1 --with package2 <script_path>`执行脚本
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- **THEN** uv SHALL自动创建隔离的虚拟环境，安装依赖，并执行脚本
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- **THEN** uv SHALL自动创建隔离的虚拟环境，安装依赖，并执行脚本
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- **THEN** skill SHALL捕获并返回stdout/stderr输出
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- **THEN** skill SHALL捕获并返回stdout/stderr输出
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- **THEN** 临时文件使用系统目录，系统自动清理
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#### 场景：成功执行uv项目内的脚本
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- **WHEN** LLM执行位于uv项目内的脚本（存在pyproject.toml）
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- **THEN** skill SHALL识别为uv项目
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- **THEN** skill SHALL使用`uv run <script_path>`执行脚本（相对路径）
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- **THEN** uv SHALL使用项目的虚拟环境和依赖配置
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- **THEN** skill SHALL捕获并返回stdout/stderr输出
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#### 场景：脚本执行失败
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#### 场景：脚本执行失败
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- **WHEN** 脚本执行失败（运行时错误、依赖解析失败等）
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- **WHEN** 脚本执行失败（运行时错误、依赖解析失败等）
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- **THEN** skill SHALL保留临时文件用于调试
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- **THEN** skill SHALL保留脚本文件用于调试（临时或指定路径）
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- **THEN** skill SHALL显示包含traceback的完整错误消息
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- **THEN** skill SHALL显示包含traceback的完整错误消息
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- **THEN** skill SHALL显示保留的临时文件路径
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- **THEN** skill SHALL显示脚本文件路径
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- **THEN** skill SHALL停止任务（严格错误处理模式）
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- **THEN** skill SHALL停止任务（严格错误处理模式）
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### 需求：跨平台临时目录支持
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### 需求：跨平台路径支持
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Skill SHALL使用`skills/python-runner/script/get_temp_path.py`辅助脚本来获取平台特定的临时目录。Skill SHALL在创建临时Python文件之前，先调用此辅助脚本获取临时目录路径。Skill SHALL支持Windows、macOS、Linux三个平台。
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Skill SHALL支持Windows、macOS、Linux三个平台的路径处理，包括临时文件和用户指定路径。Skill SHALL在需要时使用辅助脚本获取平台特定的临时目录。
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#### 场景：获取临时目录路径
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#### 场景：创建临时脚本文件
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- **WHEN** LLM需要为Python脚本创建临时文件
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- **WHEN** LLM需要创建临时Python脚本且用户未指定路径
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- **THEN** skill SHALL指导LLM先调用辅助脚本获取临时目录
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- **THEN** skill SHALL指导LLM调用辅助脚本获取临时目录
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- **THEN** skill SHALL指导LLM导入并使用`get_temp_dir()`函数
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- **THEN** skill SHALL在临时目录创建唯一的Python文件
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- **THEN** skill SHALL指导LLM使用`get_temp_file_path()`函数生成唯一文件路径（可选）
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- **THEN** 辅助脚本SHALL使用`tempfile.gettempdir()`自动返回平台特定的路径
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- **THEN** 辅助脚本SHALL使用`tempfile.gettempdir()`自动返回平台特定的路径
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#### 场景：Windows平台
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#### 场景：使用用户指定路径
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- **WHEN** 辅助脚本在Windows平台运行
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- **WHEN** 用户明确指定脚本存储或执行路径
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- **THEN** skill SHALL指导LLM调用辅助脚本会返回Windows临时目录（例如：`C:\Users\<username>\AppData\Local\Temp`）
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- **THEN** skill SHALL使用用户指定的完整路径或相对路径
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- **THEN** skill SHALL确保大模型不需要检测或硬编码Windows路径
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- **THEN** skill SHALL不创建临时文件
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- **THEN** skill SHALL确保路径在不同平台（Windows/macOS/Linux）上的有效性
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#### 场景：macOS/Linux平台
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#### 场景：Windows平台路径处理
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- **WHEN** 辅助脚本在macOS或Linux平台运行
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- **WHEN** 在Windows平台创建或执行脚本
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- **THEN** skill SHALL指导LLM调用辅助脚本会返回`/tmp`路径
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- **THEN** skill SHALL正确处理Windows路径分隔符（`\`）
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- **THEN** skill SHALL确保大模型不需要检测或硬编码Unix路径
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- **THEN** 辅助脚本SHALL返回Windows临时目录（例如：`C:\Users\<username>\AppData\Local\Temp`）
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- **THEN** skill SHALL确保大模型不需要硬编码Windows路径
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#### 场景：macOS/Linux平台路径处理
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- **WHEN** 在macOS或Linux平台创建或执行脚本
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- **THEN** skill SHALL正确处理Unix路径分隔符（`/`）
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- **THEN** 辅助脚本SHALL返回`/tmp`路径
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- **THEN** skill SHALL确保大模型不需要硬编码Unix路径
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### 需求：自动依赖解析
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Skill SHALL自动分析Python脚本内容以识别所需的Python包，排除Python标准库模块。
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#### 场景：解析import语句提取依赖
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- **WHEN** Skill分析Python脚本的import语句
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- **THEN** Skill SHALL提取外部包名
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- **THEN** Skill SHALL排除Python标准库模块
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- **THEN** Skill SHALL生成用于`--with`参数的依赖列表
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### 需求：智能项目检测
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Skill SHALL检测当前工作目录是否为uv项目（存在pyproject.toml），并据此选择执行策略。
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#### 场景：检测到uv项目
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- **WHEN** 当前工作目录包含`pyproject.toml`文件
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- **THEN** Skill SHALL使用项目依赖配置执行脚本
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- **THEN** Skill SHALL不添加`--with`参数
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#### 场景：非uv项目环境
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- **WHEN** 当前工作目录不包含`pyproject.toml`文件
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- **THEN** Skill SHALL使用`--with`语法传递解析的依赖
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### 需求：灵活脚本路径处理
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Skill SHALL支持用户指定脚本路径、现有脚本文件和临时脚本三种模式。
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#### 场景：用户指定脚本存储路径
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- **WHEN** 用户明确指定脚本存储路径
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- **THEN** Skill SHALL将脚本写入用户指定的路径
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- **THEN** Skill SHALL不使用临时文件
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#### 场景：用户指定现有脚本路径
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- **WHEN** 用户指定要运行的现有Python脚本
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- **THEN** Skill SHALL直接在指定路径执行
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- **THEN** Skill SHALL不修改用户脚本内容
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#### 场景：自主生成脚本且未指定路径
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- **WHEN** 大模型自主生成脚本且用户未指定存储路径
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- **THEN** Skill SHALL使用临时文件路径
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- **THEN** Skill SHALL允许系统自动清理临时文件
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### 需求：严格错误处理
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### 需求：严格错误处理
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111
openspec/specs/uv-run-with-syntax/spec.md
Normal file
111
openspec/specs/uv-run-with-syntax/spec.md
Normal file
@@ -0,0 +1,111 @@
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# UV Run With Syntax Spec
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## Purpose
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Define requirements for using `uv run --with` syntax to execute Python scripts with automatic dependency parsing, smart project detection, and flexible path handling.
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## Requirements
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### 需求：自动解析脚本依赖
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Skill SHALL自动分析Python脚本内容以识别所需的Python包。Skill SHALL解析import语句并提取外部包名，排除Python标准库模块。
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#### 场景：解析包含外部依赖的脚本
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- **WHEN** Skill分析包含import语句的Python脚本（例如：`import pandas as pd`）
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- **THEN** Skill SHALL提取包名（pandas）
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- **THEN** Skill SHALL排除Python标准库模块（os、sys、json等）
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- **THEN** Skill SHALL生成依赖列表，用于`--with`参数
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#### 场景：解析多个import来源
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- **WHEN** 脚本包含多种import语句（`import pandas`, `from numpy import array`, `import requests as req`）
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- **THEN** Skill SHALL正确提取所有外部包名（pandas, numpy, requests）
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- **THEN** Skill SHALL处理`import ... as`和`from ... import`语法
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- **THEN** Skill SHALL去重依赖列表
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#### 场景：仅使用标准库的脚本
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- **WHEN** 脚本只使用Python标准库（os、sys、json、pathlib等）
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- **THEN** Skill SHALL生成空的依赖列表
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- **THEN** Skill SHALL不添加任何`--with`参数到执行命令中
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### 需求：智能项目检测
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Skill SHALL检测当前工作目录是否为uv项目，并据此选择执行策略。
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#### 场景：检测到uv项目
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- **WHEN** 当前工作目录包含`pyproject.toml`文件
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- **THEN** Skill SHALL识别为uv项目
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- **THEN** Skill SHALL对当前目录下的脚本使用`uv run script.py`直接执行
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- **THEN** Skill SHALL不添加`--with`参数（依赖由项目pyproject.toml管理）
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#### 场景：非uv项目环境
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- **WHEN** 当前工作目录不包含`pyproject.toml`文件
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- **THEN** Skill SHALL识别为非uv项目
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- **THEN** Skill SHALL对脚本使用`uv run --with package1 --with package2 script.py`执行
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- **THEN** Skill SHALL根据解析的依赖列表动态构建`--with`参数
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#### 场景：脚本位于工作目录外
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- **WHEN** 用户指定的脚本路径不在当前工作目录下
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- **THEN** Skill SHALL按独立脚本处理
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- **THEN** Skill SHALL使用`uv run --with package1 --with package2 <script_path>`执行
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- **THEN** Skill SHALL解析脚本内容以获取依赖列表
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### 需求：灵活路径处理
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Skill SHALL根据用户指定和上下文灵活处理脚本路径，支持用户指定路径、现有脚本文件和临时脚本。
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#### 场景：用户指定脚本存储路径
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- **WHEN** 用户明确指定脚本存储路径（例如："在scripts/data_processing.py中写入脚本"）
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- **THEN** Skill SHALL将脚本内容写入用户指定的路径
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- **THEN** Skill SHALL不使用临时文件
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- **THEN** Skill SHALL在指定路径执行脚本
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#### 场景：用户指定现有脚本路径
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- **WHEN** 用户指定要运行的现有Python脚本（例如："运行scripts/my_script.py"）
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- **THEN** Skill SHALL读取该脚本内容（如需解析依赖）
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- **THEN** Skill SHALL直接在指定路径执行脚本
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- **THEN** Skill SHALL不修改用户脚本内容
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#### 场景：大模型自主生成脚本且未指定路径
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- **WHEN** 大模型自主生成Python脚本且用户未指定存储路径
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- **THEN** Skill SHALL使用辅助脚本获取临时文件路径
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- **THEN** Skill SHALL将脚本内容写入临时文件
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- **THEN** Skill SHALL在临时路径执行脚本
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- **THEN** Skill SHALL允许系统自动清理临时文件
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### 需求：使用--with语法执行
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Skill SHALL使用`uv run --with`语法将依赖传递给uv，替代PEP 723内联元数据方式。
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#### 场景：有外部依赖的脚本执行
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- **WHEN** 脚本解析结果包含依赖列表[package1, package2]
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- **THEN** Skill SHALL构造命令：`uv run --with package1 --with package2 <script_path>`
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- **THEN** uv SHALL为每个`--with`指定的包创建隔离环境
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- **THEN** Skill SHALL捕获并返回脚本输出
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#### 场景：无外部依赖的脚本执行
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- **WHEN** 脚本解析结果为空依赖列表
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- **THEN** Skill SHALL构造命令：`uv run <script_path>`
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- **THEN** Skill SHALL不包含任何`--with`参数
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- **THEN** uv SHALL使用隔离的Python标准库环境执行
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#### 场景：uv项目内的脚本执行
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- **WHEN** 脚本位于检测到的uv项目内
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- **THEN** Skill SHALL构造命令：`uv run <script_path>`（相对路径）
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- **THEN** Skill SHALL不包含`--with`参数
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- **THEN** uv SHALL使用项目的虚拟环境和依赖配置
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### 需求：向后兼容性
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Skill SHALL保持对包含PEP 723元数据的旧脚本的兼容性，但不再要求使用该格式。
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#### 场景：执行包含PEP 723元数据的脚本
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- **WHEN** 用户提供的脚本顶部包含PEP 723元数据块
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- **THEN** Skill SHALL正常执行脚本（PEP 723元数据将被uv忽略）
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- **THEN** Skill SHALL仍使用`--with`语法传递解析出的依赖
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- **THEN** 脚本SHALL成功执行
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#### 场景：新工作流执行标准Python脚本
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- **WHEN** 用户提供的标准Python脚本无任何元数据
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- **THEN** Skill SHALL自动解析import语句
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- **THEN** Skill SHALL使用`--with`语法传递依赖
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||||||
|
- **THEN** 脚本SHALL在不修改的情况下成功执行
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@@ -5,368 +5,243 @@ description: Any task that requires Python processing should use this skill.
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||||||
# UV Python Runner Skill
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# UV Python Runner Skill
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||||||
通用型工具skill，指导大模型使用uv运行Python脚本来处理各种任务，无需预安装依赖，保持系统环境整洁。
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指导大模型使用uv运行Python脚本，无需预安装依赖，保持环境整洁。
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## Purpose
|
## Purpose
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指导大模型在需要执行Python脚本时，利用uv的隔离环境特性来：
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**必需依赖**: 此skill必需uv工具，不兼容其他Python运行方式。
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利用uv隔离环境特性：
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- 自动管理虚拟环境和依赖
|
- 自动管理虚拟环境和依赖
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- 避免在系统Python环境安装依赖包
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- 避免系统Python污染
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- 使用临时文件，执行完成后立即清理
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- 支持用户现有脚本（无需修改）
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- 保持跨平台兼容性（Windows/macOS/Linux）
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- 自动解析依赖并使用`--with`传递
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- 智能检测uv项目，复用项目环境
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- 跨平台兼容（Windows/macOS/Linux）
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**重要**: 如果uv未安装，立即停止任务并引导用户安装。不要使用python、pip、poetry、venv等替代工具。
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## When to Use
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## When to Use
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大模型**任何需要用Python处理的任务**都应该使用此skill。
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任何Python处理任务都应使用此skill。
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### 典型场景
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### 典型场景
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- **数据处理**: pandas, numpy, scipy / CSV/JSON/YAML转换 / 统计分析
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**数据处理**
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- **API交互**: HTTP请求（requests, httpx） / API数据检索
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|
- **文件操作**: 重命名、批量处理 / pathlib, shutil操作
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- pandas, numpy, scipy等数据分析
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- **科学计算**: numpy, scipy / matplotlib, plotly可视化
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- CSV, JSON, YAML文件转换和处理
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- **系统工具**: logging / configparser / tqdm, rich进度跟踪
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- 数据清洗、统计分析、可视化
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**API交互**
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- HTTP请求和测试（requests, httpx, aiohttp）
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- API数据检索和验证
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- 身份验证和会话管理
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**文件操作**
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- 文件重命名、批量处理
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- 路径操作（pathlib, shutil, os）
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- 文件格式转换、内容替换
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**科学计算**
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- 数学计算（numpy, scipy）
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- 符号计算（sympy）
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- 数据可视化（matplotlib, plotly）
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**系统工具**
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- 日志处理（logging）
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- 配置管理（configparser）
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- 进度跟踪（tqdm, rich）
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### 不适用场景
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### 不适用场景
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- ✗ 需要用户交互（input()）
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- ✗ 需要持久化环境（每次都是新环境）
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- ✗ 需要命令行参数
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- ✗ 需要从stdin读取
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- ✗ 需要用户交互的脚本（input(), input()等）
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## Automatic Dependency Parsing
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- ✗ 需要持久化环境（每次都是新的隔离环境）
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- ✗ 需要传递命令行参数（所有参数嵌入脚本）
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- ✗ 需要从stdin读取输入
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## Workflow
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分析import语句，提取外部包名，排除标准库。
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### 步骤1：生成符合PEP 723的Python脚本
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### 标准库（排除）
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**核心**: os, sys, pathlib, shutil, json, csv, re, datetime, math
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**网络**: http.client, urllib, socket, io, logging
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**高级**: itertools, functools, typing, dataclasses, enum
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在脚本顶部添加内联元数据块：
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### 解析规则
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1. 提取：`import pandas` → `pandas`, `from numpy import array` → `numpy`
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2. 排除标准库
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3. 去重
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### 示例
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```python
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```python
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||||||
# /// script
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||||||
# dependencies = [
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|
||||||
# "package-name-1",
|
|
||||||
# "package-name-2",
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|
||||||
# ]
|
|
||||||
# ///
|
|
||||||
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||||||
import package1
|
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||||||
import package2
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||||||
|
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||||||
# 你的代码...
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||||||
```
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||||||
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||||||
**规则：**
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||||||
- ✓ 总是包含`# /// script`块
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||||||
- ✓ 列出所有**外部**依赖
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||||||
- ✓ 如果没有依赖：`# dependencies = []`
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||||||
- ✓ 不指定版本（让uv使用最新）
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||||||
- ✓ 不指定Python版本（使用uv默认）
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||||||
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||||||
**示例：**
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有外部依赖：
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||||||
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||||||
```python
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||||||
# /// script
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|
||||||
# dependencies = [
|
|
||||||
# "pandas",
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|
||||||
# "numpy",
|
|
||||||
# ]
|
|
||||||
# ///
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|
||||||
|
|
||||||
import pandas as pd
|
import pandas as pd
|
||||||
import numpy as np
|
import numpy as np
|
||||||
|
import json # 标准库，排除
|
||||||
|
from pathlib import Path # 标准库，排除
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||||||
|
|
||||||
data = pd.read_csv('data.csv')
|
# 结果: [pandas, numpy]
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||||||
print(data.describe())
|
|
||||||
```
|
```
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||||||
|
|
||||||
仅使用标准库：
|
## Smart Project Detection
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||||||
|
|
||||||
```python
|
### 检测命令
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||||||
# /// script
|
```bash
|
||||||
# dependencies = []
|
uv sync --dry-run
|
||||||
# ///
|
|
||||||
|
|
||||||
import os
|
|
||||||
import json
|
|
||||||
|
|
||||||
with open('data.json') as f:
|
|
||||||
data = json.load(f)
|
|
||||||
print(f"Keys: {list(data.keys())}")
|
|
||||||
```
|
```
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||||||
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||||||
### 步骤2：获取临时脚本文件路径
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### 判断逻辑
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- Exit code 0 → uv项目
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- 非零退出码 → 非uv项目
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- 失败 → 回退到非uv项目模式（使用`--with`），不阻塞执行
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调用辅助脚本创建临时Python脚本文件并获取文件路径（使用相对路径）：
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## Path Handling
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### 三层逻辑
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|
1. **用户指定存储路径** → 写入指定路径
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|
2. **用户指定现有脚本** → 直接执行
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|
3. **未指定** → 临时文件
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||||||
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|
||||||
```bash
|
```bash
|
||||||
|
# 临时文件获取
|
||||||
temp_file_path=$(uv run ./script/get_temp_path.py)
|
temp_file_path=$(uv run ./script/get_temp_path.py)
|
||||||
```
|
```
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||||||
|
|
||||||
**输出：**
|
## Execution Commands
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||||||
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||||||
- 临时Python脚本文件的完整路径
|
| 场景 | 命令 |
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||||||
- Linux/macOS: `/tmp/uv_script_xxx.py`
|
|------|------|
|
||||||
- Windows: `C:\Users\<username>\AppData\Local\Temp\uv_script_xxx.py`
|
| uv项目 | `uv run <script_path>` |
|
||||||
|
| 非uv+有依赖 | `uv run --with pkg1 --with pkg2 <script_path>` |
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||||||
|
| 非uv+无依赖 | `uv run <script_path>` |
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||||||
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||||||
**说明：**
|
**特点**:
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- uv项目：使用项目环境，无`--with`
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||||||
|
- 非uv有依赖：每个`--with`创建隔离环境
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|
- 非uv无依赖：使用标准Python环境
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||||||
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|
||||||
- 辅助脚本已在临时目录创建了空的Python脚本文件
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## Workflow
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- 大模型直接得到脚本文件路径
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- 无需拼接路径，直接使用返回的文件路径
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||||||
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### 步骤3：写入PEP 723脚本内容
|
**步骤1**: 解析依赖（见"Automatic Dependency Parsing"）
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||||||
使用大模型的文件创建工具（Write等）在步骤2返回的脚本文件路径中写入PEP 723脚本内容。
|
**步骤2**: 检测项目（见"Smart Project Detection"）
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||||||
|
|
||||||
### 步骤4：使用uv执行
|
**步骤3**: 确定路径（见"Path Handling"）
|
||||||
|
|
||||||
```bash
|
**步骤4**: 构造并执行命令（见"Execution Commands"）
|
||||||
uv run <temp_file_path>
|
|
||||||
```
|
执行命令并捕获输出。
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||||||
|
|
||||||
## Error Handling
|
## Error Handling
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||||||
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### 场景1：uv未安装
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### uv未安装
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**错误消息：**
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**检测**: `uv`命令失败
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||||||
|
**错误消息**:
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```
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```
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uv not found
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uv not found
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||||||
|
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||||||
无法找到uv命令。请先安装uv：
|
此skill依赖uv工具运行Python脚本。
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||||||
https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/
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|
||||||
|
请安装uv: https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/
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||||||
|
|
||||||
|
安装命令示例：
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||||||
|
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # Linux/macOS
|
||||||
|
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" # Windows
|
||||||
```
|
```
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||||||
|
|
||||||
**操作：** 停止任务
|
**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
|
||||||
|
|
||||||
### 场景2：Python语法错误
|
**操作**: 立即停止所有执行，等待用户安装uv
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||||||
|
|
||||||
**检测：** 在创建临时文件之前检测语法错误
|
### 其他错误
|
||||||
|
|
||||||
**错误消息：**
|
| 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 |
|
||||||
Python语法错误：[错误描述]
|
| 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 |
|
||||||
文件：<script_path>
|
| 语法错误 | Python语法错误: [描述]<br>文件: <path><br>行号: <line> | 停止 |
|
||||||
行号：<line_number>
|
| 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 |
|
||||||
错误：<python_error_message>
|
|
||||||
|
|
||||||
请检查Python代码的语法正确性。
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
### 场景3：依赖解析失败
|
|
||||||
|
|
||||||
**错误消息：**
|
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||||||
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```
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||||||
依赖解析失败
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||||||
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|
||||||
uv错误输出：
|
|
||||||
[完整的uv错误信息]
|
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||||||
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|
||||||
临时文件保留用于调试：<temp_file_path>
|
|
||||||
```
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||||||
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||||||
### 场景4：脚本运行时错误
|
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||||||
|
|
||||||
**错误消息：**
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||||||
```
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脚本执行失败
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Traceback (most recent call last):
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[完整的Python traceback]
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临时文件保留用于调试：<temp_file_path>
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```
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## Examples
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## Examples
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### 示例1：数据分析
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### 示例1: 数据分析
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**场景：** 分析CSV文件的统计信息
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```python
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```python
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# /// script
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# dependencies = [
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# "pandas",
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# ]
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# ///
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import pandas as pd
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import pandas as pd
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import numpy as np
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df = pd.read_csv('data.csv')
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df = pd.read_csv('data.csv')
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print(f"数据形状: {df.shape}")
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print(f"形状: {df.shape}")
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print(f"描述统计:\n{df.describe()}")
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print(df.describe())
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```
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```
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**执行**: `uv run --with pandas --with numpy /tmp/script_xxx.py`
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**执行流程：**
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### 示例2: API交互
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1. 调用辅助脚本获取临时目录
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2. 构造临时文件路径
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3. 创建文件并写入上述内容
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4. 执行：`uv run <temp_file_path>`
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5. 捕获输出
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### 示例2：API交互
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**场景：** 从GitHub API获取仓库信息
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```python
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```python
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# /// script
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# dependencies = [
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# "requests",
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# ]
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# ///
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import requests
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import requests
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resp = requests.get('https://api.github.com/repos/python/cpython')
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resp = requests.get('https://api.github.com/repos/python/cpython')
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data = resp.json()
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data = resp.json()
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||||||
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print(f"仓库: {data['full_name']}, Stars: {data['stargazers_count']}")
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print(f"仓库: {data['full_name']}")
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print(f"Star数: {data['stargazers_count']}")
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print(f"描述: {data['description'][:100]}...")
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```
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```
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**执行**: `uv run --with requests /tmp/script_xxx.py`
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### 示例3：文件操作
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### 示例3: 文件操作
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**场景：** 批量重命名文件
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```python
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```python
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# /// script
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# dependencies = []
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# ///
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import os
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import os
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import glob
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import glob
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from pathlib import Path
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for i, file in enumerate(glob.glob('*.txt')):
|
for i, file in enumerate(glob.glob('*.txt')):
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new_name = f"file_{i:03d}.txt"
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os.rename(file, f"file_{i:03d}.txt")
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||||||
os.rename(file, new_name)
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print(f"✓ {file} → {new_name}")
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```
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```
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**执行**: `uv run /tmp/script_xxx.py`（无依赖）
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### 示例4: uv项目内执行
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```python
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import pandas as pd
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from my_project import helper
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df = pd.read_csv('data.csv')
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result = helper.process(df)
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print(result)
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```
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**执行**: `uv run scripts/data_process.py`（使用项目环境）
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### 示例5: 用户指定路径
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```python
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import requests
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resp = requests.get('https://api.example.com/data')
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print(f"处理完成: {len(resp.json())} 条")
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```
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**执行**: `uv run --with requests scripts/api_analyzer.py`（写入指定路径）
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## Notes
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## Notes
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### 为什么使用uv？
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### 为什么使用uv？
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| 特性 | 优势 |
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| 特性 | 优势 |
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|------|------|
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| ------------ | ------------------------------------------------ |
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| 环境隔离 | 不污染系统Python |
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| 环境隔离 | 不污染系统Python环境，每个脚本都有独立的虚拟环境 |
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| 自动依赖 | `--with`语法，无需pip install |
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||||||
| 自动依赖管理 | 无需手动pip install，uv自动解析和安装依赖 |
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| 快速启动 | 比venv快10-100倍 |
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||||||
| 快速启动 | 比传统venv快10-100倍，快速创建和销毁环境 |
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| 项目集成 | 自动检测uv项目 |
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| 标准兼容 | 支持PEP 723格式，官方Python规范 |
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| 零配置 | 开箱即用，无需PEP 723 |
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| 零配置 | 开箱即用，无需额外配置或初始化 |
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### 最佳实践
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### 最佳实践
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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
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1. **总使用内联元数据**
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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
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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
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```python
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4. **清理**: 临时文件使用系统目录，自动清理，失败时手动删除
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# 即使没有依赖也要声明
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# dependencies = []
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```
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2. **使用最新版本**
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- 不指定版本约束
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- 让uv自动选择
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- 保持依赖更新和安全
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3. **错误处理**
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- 脚本内部处理预期的错误（try-except）
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- 严格模式处理意外的错误（立即停止）
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4. **清理资源**
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- 临时文件使用系统临时目录（/tmp 或 Windows Temp）
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- 系统会自动清理临时文件，无需手动管理
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- 失败时可手动删除临时文件调试
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### 限制
|
### 限制
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- ✗ 不支持命令行参数、stdin输入、持久化环境
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- ✗ 使用uv默认Python版本（项目可在pyproject.toml指定）
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- ✗ 依赖解析可能不完整（动态导入、条件导入可能遗漏）
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- ✗ 项目检测可能误判（网络问题导致回退）
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- ✗ 不支持命令行参数
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### uv工具要求
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- 所有参数必须嵌入在脚本中
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- 不支持`uv run script.py arg1 arg2`
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- ✗ 不支持stdin输入
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- **uv是此skill的必需依赖，不可替代**
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- 不支持`echo "code" | uv run -`
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- **不支持**: python, pip, poetry, venv, virtualenv
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- 所有数据必须硬编码或从文件读取
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- 如果检测到uv未安装，必须停止任务并引导用户安装
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- 不要尝试使用替代方案或自动安装uv
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- ✗ 不支持持久化环境
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- 每次执行都是新的临时环境
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- 不缓存或保留虚拟环境
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||||||
- ✗ 不支持自定义Python版本
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- 使用uv的默认Python版本
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- 不在元数据中指定`requires-python`
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- ✗ 不支持复杂的依赖约束
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- 只支持简单的包名
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- 不支持版本范围（`>=1.0,<2.0`）
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- 不支持Git URL或本地包
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## Dependencies
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### 必需依赖
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- **uv** (https://docs.astral.sh/uv/)
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- Python包管理器和运行器
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- 支持PEP 723内联元数据格式
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- 提供环境隔离和自动依赖管理
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### 可选依赖
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无
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## Workflow Summary
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## Workflow Summary
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完整的典型工作流：
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**完整流程**:
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1. 解析import语句，提取外部包名（排除标准库）
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2. 执行`uv sync --dry-run`检测项目
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3. 确定脚本路径（用户指定/现有脚本/临时文件）
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4. 构造执行命令（根据项目类型和依赖）
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5. 执行并捕获输出
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```bash
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**关键特点**:
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# 1. 获取临时脚本文件路径
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- 自动依赖解析：分析import自动提取
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temp_file_path=$(uv run ./script/get_temp_path.py)
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- 智能项目检测：自动识别uv项目
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- 灵活路径：支持指定/现有/临时三种模式
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# 2. 写入PEP 723脚本内容
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- 跨平台：自动适配Windows/macOS/Linux
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# 使用大模型的Write工具在 temp_file_path 中写入...
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- 环境隔离：独立虚拟环境
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# 3. 执行脚本
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uv run $temp_file_path
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# 4. 系统自动清理临时文件
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```
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**关键特点：**
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- 跨平台自动适配
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- 环境隔离
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- 自动依赖管理
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- 临时文件直接返回路径，无需手动拼接
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- 系统自动清理临时文件，无需手动管理
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Reference in New Issue
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