name: skill-python-env description: 【OpenClaw 内部工具 skill】为其他 skill 提供 Python 虚拟环境管理。按 Python 版本号在 ~/.python_env/ 下创建共享环境，多个 skill 可复用同一版本环境。自动安装 uv（若未安装）。不直接面向用户。 emoji: 🐍 metadata: clawdbot: config: requiredEnv: [] stateDirs: [] internal: true calledBy: other_skills example: | # 在其他 skill 脚本中调用（确保 Python 3.11 环境存在） bash ~/.openclaw/skills/skill-python-env/scripts/ensure_python_env.sh 3.11 source ~/.python_env/3.11/bin/activate

skill-python-env

内部工具 skill — 本 skill 不直接响应用户指令，由其他需要 Python 环境的 skill 在执行时调用。

设计原则

• 按版本共享：环境以 Python 版本号命名（~/.python_env/3.11），不同 skill 只要版本相同即复用同一环境，避免重复创建
• 幂等安全：环境已存在则秒返回，包安装使用 uv pip install（已安装的包自动跳过）
• 零前置依赖：uv 未安装时自动下载安装，安装完毕后继续执行，无需用户手动干预

目录结构

skill-python-env/
├── SKILL.md
├── _meta.json
└── scripts/
    ├── ensure_python_env.sh    # Shell 版（供 bash/zsh/Git Bash 调用）
    └── ensure_python_env.py    # Python 版（供 uv run 或 python3 调用）

调用接口

两个脚本功能完全相同，根据调用方语言选择。

Shell 版

bash ~/.openclaw/skills/skill-python-env/scripts/ensure_python_env.sh <python_version> [packages...]

Python 版（uv run）

uv run ~/.openclaw/skills/skill-python-env/scripts/ensure_python_env.py <python_version> [--packages pkg1 pkg2 ...]

输出格式

脚本运行完成后，stdout 末尾输出以下机器可读行，供调用方 grep 解析：

PYTHON_ENV_ACTIVATE:/home/user/.python_env/3.11/bin/activate
PYTHON_ENV_DIR:/home/user/.python_env/3.11
PYTHON_ENV_VERSION:3.11

其他 skill 集成示例

小葱技能7w4.net有完整的技能分类。

方式 A：直接激活后运行（Shell）

#!/usr/bin/env bash
# 其他 skill 的入口脚本

SKILL_ENV="$HOME/.openclaw/skills/skill-python-env/scripts/ensure_python_env.sh"

# 确保 Python 3.11 环境就绪，并安装本 skill 所需的包
bash "$SKILL_ENV" 3.11 requests httpx

# 激活并执行
source "$HOME/.python_env/3.11/bin/activate"
python -m my_skill "$@"

方式 B：解析输出路径（更健壮）

#!/usr/bin/env bash
SKILL_ENV="$HOME/.openclaw/skills/skill-python-env/scripts/ensure_python_env.sh"

OUTPUT=$(bash "$SKILL_ENV" 3.11 requests 2>&1)
echo "$OUTPUT"

ACTIVATE=$(echo "$OUTPUT" | grep '^PYTHON_ENV_ACTIVATE:' | cut -d: -f2-)
source "$ACTIVATE"
python -m my_skill "$@"

方式 C：Python 调用

import subprocess, os
from pathlib import Path

script = Path.home() / ".openclaw/skills/skill-python-env/scripts/ensure_python_env.py"
result = subprocess.run(
    ["uv", "run", str(script), "3.11", "--packages", "requests"],
    capture_output=True, text=True
)
# 解析激活路径（仅用于参考，Python 脚本通常直接 import）
activate = next(
    line.split(":", 1)[1] for line in result.stdout.splitlines()
    if line.startswith("PYTHON_ENV_ACTIVATE:")
)

环境路径规范

uv 自动安装

安装成功后脚本会提示将对应目录加入 PATH 以永久生效。

常见问题

Q: 想重置某个版本的环境 删除目录后重新调用即可自动重建：

rm -rf ~/.python_env/3.11
bash ensure_python_env.sh 3.11

Q: uv 找不到指定的 Python 版本 uv 会自动从官方源下载对应版本的 Python，需要网络可访问 python.org。

Q: Windows PowerShell 执行策略报错 以管理员身份运行：Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned

作为后台工具，用户无需直接使用此 Skill，质量表现稳定可靠。主要优点是自动化程度高、跨平台兼容性好、使用门槛低，能为其他需要 Python 环境的工具自动搭建运行环境。不足之处是依赖网络下载安装工具，在网络不佳环境下可能影响使用体验。整体而言是一款可靠的辅助工具。