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检查系统和Python环境,验证AI/ML及RAG开发所需工具、包、目录结构和配置是否完整,支持自动安装缺失依赖。
# Environment Checker Skill ## 描述 检查系统环境是否满足AI/ML开发需求的工具,包括Python包、系统工具、工作区结构和RAG环境配置的检查。 ## 功能 - 检查系统中安装的工具(Python、pip、Git、Docker、Node.js等) - 检查Python包安装状态(AI/ML相关、RAG相关、工具类等) - 检查工作区目录结构(model、utils、scripts等) - 检查RAG环境配置(API密钥等) - 自动安装缺失的Python包 ## 使用方法 ### 检查环境 ``` 检查我的开发环境 检查系统环境是否满足AI开发要求 验证Python包是否齐全 ``` ### 安装缺失的包 ``` 安装缺失的Python包 帮我安装所有缺失的依赖 ``` ### 安装特定包 ``` 安装numpy 安装langchain和openai ``` ## 输入参数 - 无特殊参数,根据用户请求的意图自动执行相应功能 ## 输出格式 返回JSON格式的环境检查结果,包括: - 时间戳 - 系统信息 - Python版本 - 检查摘要(总数、通过数、失败数、成功率) - 详细的检查结果(系统工具、Python包、工作区、RAG环境) ## 适用场景 - 新环境搭建时的环境检查 - AI/ML项目初始化前的依赖验证 - RAG应用部署前的环境验证 - 定期环境维护和依赖更新 ## 依赖 - Python 3.7+ - pip - 系统需支持subprocess调用(大多数现代操作系统均支持) ## 注意事项 - 部分Python包可能需要较长的安装时间 - 安装包时可能需要网络连接 - 某些系统工具检查可能需要管理员权限
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by @clawhub