Compétences uv-package-manager
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uv-package-manager

Sûr ⚙️ Commandes externes🌐 Accès réseau📁 Accès au système de fichiers

Maîtrisez uv pour une gestion rapide des dépendances Python

Également disponible depuis: ActiveInferenceInstitute

Les projets Python nécessitent une configuration des dépendances plus rapide que ce que pip offre. Cette compétence fournit des commandes uv pour l'initialisation de projet, la gestion des dépendances, les environnements virtuels et les workflows de lockfile.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
📊 69 Adéquat
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Activez et commencez à utiliser

Tester

Utilisation de "uv-package-manager". Donnez-moi les étapes uv pour créer un projet, ajouter fastapi et exécuter les tests.

Résultat attendu:

  • Exécutez `uv init my-app` pour créer un nouveau projet avec environnement virtuel
  • Entrez dans le répertoire du projet et ajoutez les dépendances avec `uv add fastapi`
  • Ajoutez les dépendances de test avec `uv add --dev pytest`
  • Exécutez les tests avec `uv run pytest` sans activer le venv

Utilisation de "uv-package-manager". Comment migrer mon projet existant de pip vers uv ?

Résultat attendu:

  • Installez uv en utilisant l'installateur officiel pour votre plateforme
  • Exécutez `uv add -r requirements.txt` pour convertir les exigences existantes
  • Générez un lockfile avec `uv lock` pour des installations reproductibles
  • Utilisez `uv sync` pour installer toutes les dépendances à l'avenir
  • Validez uv.lock dans le contrôle de version pour la cohérence de l'équipe

Utilisation de "uv-package-manager". Configurez un conteneur Docker avec uv pour les dépendances Python.

Résultat attendu:

  • Utilisez l'image Docker uv officielle ou installez uv dans votre Dockerfile
  • Copiez pyproject.toml et uv.lock avant le code de l'application
  • Exécutez `uv sync --frozen --no-dev` pour installer les dépendances de production
  • Utilisez `uv run python app.py` pour exécuter votre application avec le bon environnement

Audit de sécurité

Sûr
v4 • 1/17/2026

Documentation-only skill teaching uv package manager usage. Static findings detected shell pipe patterns and PowerShell commands which are the official installation methods from astral.sh. All detected patterns are standard documentation for legitimate software installation and represent false positives.

2
Fichiers analysés
1,080
Lignes analysées
3
résultats
4
Total des audits

Facteurs de risque

⚙️ Commandes externes (3)
SKILL.md:55 SKILL.md:58 SKILL.md:143
🌐 Accès réseau (2)
SKILL.md:55 SKILL.md:814-819
📁 Accès au système de fichiers (2)
SKILL.md:448 SKILL.md:488-490
Audité par: claude Voir l’historique des audits →

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
22
Communauté
100
Sécurité
83
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Accélérer la configuration locale

Démarrez un nouveau projet rapidement avec uv init, ajoutez des dépendances et exécutez des tests sans activation manuelle du venv.

Installations CI reproductibles

Utilisez uv lock et uv sync --frozen pour maintenir des builds CI cohérents et rapides dans tous les environnements.

Standardiser les outils de l'équipe

Adoptez les workflows uv pour les projets d'équipe et migrez des projets existants depuis pip ou poetry.

Essayez ces prompts

Configuration débutant 
Montrez les commandes uv exactes pour créer un projet, ajouter requests et pytest, et exécuter les tests sans activer le venv.
Mise à jour des dépendances 
Listez les commandes uv pour mettre à jour toutes les dépendantes, rafraîchir le lockfile et vérifier les packages obsolètes.
Pin de version Python 
Expliquez comment installer Python 3.12 avec uv et le pin pour le projet afin que tous les membres de l'équipe utilisent la même version.
Pipeline CI 
Fournissez un workflow CI basé sur uv qui installe Python, synchronise les dépendances avec des lockfiles figés et exécute les tests.

Bonnes pratiques

  • Validez toujours uv.lock et pinnez les versions Python avec .python-version pour des builds reproductibles
  • Utilisez `uv run` au lieu d'activer manuellement les environnements virtuels pour garantir l'utilisation correcte des outils
  • Utilisez `uv sync --frozen` dans les pipelines CI pour garantir une résolution de dépendances cohérente

Éviter

  • Utiliser curl ou des installations pipe PowerShell depuis des sources non fiables ou non officielles
  • Ignorer les lockfiles dans CI et compter sur des versions de dépendances flottantes
  • Mélanger les commandes d'installation pip et uv sans un workflow clair, ce qui provoque des conflits

Foire aux questions

uv est-il compatible avec les fichiers pyproject.toml existants ?
Oui, uv lit le pyproject.toml standard et peut fonctionner avec les projets Poetry et pip-tools existants.
Quelles sont les principales limites de cette compétence ?
Il fournit uniquement de la documentation et des conseils. Les utilisateurs doivent d'abord installer uv et exécuter les commandes eux-mêmes.
Puis-je intégrer uv avec CI et Docker ?
Oui, uv inclut des workflows pour GitHub Actions, GitLab CI et les builds multi-étapes Docker avec des lockfiles.
Cette compétence accède-t-elle à mes fichiers ou transmet-elle des données ?
Non, c'est un guide statique qui fournit de la documentation. Il ne lit pas les fichiers ni n'effectue de requêtes réseau.
Que dois-je essayer si la commande uv n'est pas trouvée ?
Vérifiez vos paramètres PATH ou réinstallez uv en utilisant l'installateur officiel depuis astral.sh comme indiqué dans la documentation.
Comment uv se compare-t-il à pip ou poetry en termes de vitesse ?
uv est 10 à 100 fois plus rapide que pip grâce à son implémentation en Rust, tout en restant moins directif que Poetry.

Détails du développeur

Auteur

wshobson

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/wshobson/agents/tree/main/plugins/python-development/skills/uv-package-manager

Réf

main

Structure de fichiers

📄 SKILL.md