AlphaMoatによると、2026-09時点でPython Venvのダウンロード数は1,728、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,628位、開発では577件中547位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 37 | 1330 | - | - |
| SkillHub ↗ | 150 | 1728 | - | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
lockファイル、プロジェクト設定、既存環境に基づきuv、pip、conda、venvなどを推奨し、既存環境の再利用を優先します。環境作成、依存関係のインストール、既存.venvの削除はワークスペースを変更するため、具体的な範囲の確認を得てください。リモートインストーラーは実行前に出所と内容を別途確認してください。提案は環境管理の指針として扱い、実行前にプロジェクト依存関係とチーム規約を確認します。 管理ツールの選択前に、導入済みツールとプロジェクト規約を確認します。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1728 | — | - |
| 2026-08 | 1405 | +14.8% | - |
| 2026-07 | 1224 | +20.4% | - |
| 2026-06 | 1017 | +18.5% | - |
| 2026-05 | 858 | — | - |
| 2026-03 | 321 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: python-venv description: "Python environment management skill. Automatically detect project type and existing environments, recommend based on popularity. Minimize interruptions, only ask when necessary." --- # Python Environment Management Skill ## Core Principles 1. **Reuse Existing Environments** - Don't recreate, reuse existing virtual environments
2. **Use Project-Type Decision** - Auto-select based on lock files
3. **Recommend by Popularity** - uv > pip > conda > venv
4. **Minimize Interruption** - Only ask when necessary
---
## Tool Popularity Ranking
| Priority | Tool | Best For |
|----------|------|----------|
| 🥇 | uv | New projects, fast installs |
| 🥈 | pip | Compatibility first |
| 🥉 | conda | Data science, specific versions |
| 4 | venv | Built-in, no extra install |
| 5 | poetry | Existing poetry.lock |
| 6 | pipenv | Existing Pipfile (declining) |
---
## Decision Flow
```
┌─────────────────────────────────────┐
│ Detect project dependency files │
└─────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────┴─────────┐
↓ ↓
Clear decision Unclear
↓ ↓
Use directly Detect existing env
↓
┌─────┴─────┐
↓ ↓
Has env No env
↓ ↓
Reuse Assess complexity
↓
┌─────────┴─────────┐
↓ ↓
Simple task Needs deps
↓ ↓
System Python Recommend uv/conda
```
---
## 1. Clear Decisions (Execute Directly, No Ask)
When these files are detected, use the corresponding tool directly:
| Detected File | Execute |
|--------------|---------|
| `uv.lock` exists | `uv sync` or `uv pip install -r requirements.txt` |
| `poetry.lock` exists | `poetry install` |
| `environment.yml` exists | `conda env create -f environment.yml` |
| `Pipfile.lock` exists | `pipenv install` |
---
## 2. Detect Existing Environments (Reuse First)
```bash
# Priority: uv venv > conda > venv
# 2.1 Detect uv virtual environment
ls -la .venv/ 2>/dev/null && uv pip list 2>/dev/null | head -3
# 2.2 Detect conda environment
conda info --envs 2>/dev/null | grep "*" || echo $CONDA_PREFIX
# 2.3 Detect standard venv
ls -la venv/ .venv/ env/ 2>/dev/null
# 2.4 If exists → Reuse (activate and run commands)
```
**Reuse Example:**
```
Detected existing .venv/ directory
→ Activate: source .venv/bin/activate
→ Run: uv pip install <package>
```
---
## 3. When Unclear (Assess Complexity)
| Scenario | Action |
|----------|--------|
| Stdlib only, no 3rd party | System Python (python3) |
| Simple pip install test | System Python (temp) |
| Has requirements.txt | Recommend uv > pip > venv |
| Has pyproject.toml | Recommend uv > pip |
| Multi-file project, needs isolation | Recommend uv |
---
## 4. When to Ask User (Only These Cases)
✅ **Ask:**
1. Empty project + first dependency install → Ask which tool
2. Both requirements.txt + pyproject.toml → Ask which to use
3. User explicitly wants different tool → e.g., "I want conda"
❌ **Don't Ask:**
- Has uv.lock but user didn't specify
- Has .venv/ directory
- Regular pip install task
---
## 5. Recommended Tool (No Clear Directive)
```
First: uv
├── uv venv (create)
├── uv pip install (install)
└── uv sync (sync)
Backup: pip
├── python3 -m venv .venv
└── pip install
Special: conda
├── conda create -n envname python=x.x
└── conda env create
```
---
## Detection Commands
```bash
# Check available tools
which uv
which conda
which pip
which python3
# Check project files
ls -la *.lock pyproject.toml requirements.txt environment.yml Pipfile 2>/dev/null
# Check existing environments
ls -la .venv/ venv/ env/ 2>/dev/null
conda info --envs 2>/dev/null
# Check current environment
echo $VIRTUAL_ENV
echo $CONDA_PREFIX
```
---
## Interaction Examples (Only When Needed)
```
🔍 Detection result:
- Project file: pyproject.toml
- Existing env: None
- Recommended: uv (fastest)
Running: uv pip install <package>
```
```
🔍 Detection result:
- Project file: requirements.txt
- Existing env: None
- Recommended: uv
Available options:
1) uv (recommended) - faster
2) pip - better compatibility
3) venv - uses stdlib
4) conda - if specific version needed
Enter option or press Enter to use recommended:
```
---
## Quick Command Reference
| Action | uv | pip | conda | venv |
|--------|-----|-----|-------|------|
| Create env | `uv venv` | - | `conda create` | `python3 -m venv` |
| Install pkg | `uv pip install` | `pip install` | `conda install` | `pip install` |
| Install deps | `uv sync` | `pip install -r` | `conda env create` | `pip install -r` |
| Activate | (auto) | (auto) | `conda activate` | `source venv/bin/activate` |
---
## Core Principle
**"Do more, ask less"** - Execute directly when you can determine, only ask when truly unclear.
gh コマンドラインで GitHub の PR チェック、ワークフロー実行、API 照会を扱うスキルです。
16 の検索エンジンをまとめて使え、API キーが不要な検索スキルです。
コマンドラインから MCP サーバーとツールを一覧、設定、認証、呼び出しします。
テキストの説明からMermaid図のコードを生成します。
管理された OAuth で YouTube Data API に接続し、動画検索とチャンネル管理を行います。
管理された OAuth 接続で GitHub REST API にアクセスします。
計画、実装、検証、テストをカバーするコーディング作業のスキルです。
Docker の基本コマンドとコンテナ作業をまとめたスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。