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name: lyxy-runner-python
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description: Any task that requires Python processing should use this skill.
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# UV Python Runner Skill
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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
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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
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- 避免系统Python污染
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- 支持用户现有脚本（无需修改）
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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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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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- **数据处理**: pandas, numpy, scipy / CSV/JSON/YAML转换 / 统计分析
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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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- **科学计算**: numpy, scipy / matplotlib, plotly可视化
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- **系统工具**: logging / configparser / tqdm, rich进度跟踪
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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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## Automatic Dependency Parsing
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分析import语句，提取外部包名，排除标准库。
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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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### 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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import pandas as pd
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import numpy as np
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import json # 标准库，排除
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from pathlib import Path # 标准库，排除
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# 结果: [pandas, numpy]
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```
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## Smart Project Detection
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### 检测命令
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```bash
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uv sync --dry-run
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```
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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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## 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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```bash
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# 临时文件获取
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temp_file_path=$(uv run ./scripts/get_temp_path.py)
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```
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## Execution Commands
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| 场景 | 命令 |
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| uv项目 | `uv run <script_path>` |
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| 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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**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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## Workflow
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**步骤1**: 解析依赖（见"Automatic Dependency Parsing"）
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**步骤2**: 检测项目（见"Smart Project Detection"）
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**步骤3**: 确定路径（见"Path Handling"）
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**步骤4**: 构造并执行命令（见"Execution Commands"）
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执行命令并捕获输出。
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## Error Handling
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### uv未安装
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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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uv not found
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此skill依赖uv工具运行Python脚本。
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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
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powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" # Windows
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```
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**重要提示**:
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- **立即停止任务**，等待用户安装uv后再继续
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- **不要尝试使用**：python, pip, poetry, venv, virtualenv等
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- **不要自动安装**uv
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- 用户安装uv完成后，可以重新执行任务
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**操作**: 立即停止所有执行，等待用户安装uv
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### 其他错误
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| 场景 | 错误消息 | 操作 |
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| 项目检测失败 | 回退到非uv模式，使用`--with` | 警告后继续 |
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| 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 |
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| 语法错误 | Python语法错误: [描述]<br>文件: <path><br>行号: <line> | 停止 |
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| 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 |
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## Examples
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### 示例1: 数据分析
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```python
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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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print(f"形状: {df.shape}")
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print(df.describe())
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```
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**执行**: `uv run --with pandas --with numpy /tmp/script_xxx.py`
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### 示例2: API交互
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```python
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import requests
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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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print(f"仓库: {data['full_name']}, Stars: {data['stargazers_count']}")
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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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```python
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import os
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import glob
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for i, file in enumerate(glob.glob('*.txt')):
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os.rename(file, f"file_{i:03d}.txt")
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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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### 为什么使用uv？
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| 特性 | 优势 |
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| 环境隔离 | 不污染系统Python |
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| 自动依赖 | `--with`语法，无需pip install |
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| 快速启动 | 比venv快10-100倍 |
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| 项目集成 | 自动检测uv项目 |
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| 零配置 | 开箱即用，无需PEP 723 |
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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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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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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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### 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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### uv工具要求
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- **uv是此skill的必需依赖，不可替代**
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- **不支持**: python, pip, poetry, venv, virtualenv
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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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## Workflow Summary
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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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**关键特点**:
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- 自动依赖解析：分析import自动提取
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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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- 跨平台：自动适配Windows/macOS/Linux
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- 环境隔离：独立虚拟环境
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