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TerminalSkills/skills

Installe des paquets Python, crée des environnements virtuels, verrouille les dépendances et gère les versions de Python avec un seul outil en ligne de commande rapide, remplaçant pip, pip-tools, pipx, poetry, pyenv et virtualenv. À utiliser quand un utilisateur demande de configurer un projet Python, d'ajouter ou de mettre à niveau une dépendance, de créer un fichier de verrouillage, de migrer depuis requirements.txt, d'exécuter un script avec des dépendances en ligne, d'installer une version de Python, d'exécuter un outil avec uvx, ou d'accélérer les installations en CI et Docker.

Qu'est-ce que skills ?

uv est un gestionnaire de paquets et de projets Python ultra-rapide, fourni sous forme d'un binaire unique par Astral. Il couvre l'ensemble du workflow Python : projets avec un fichier de verrouillage multiplateforme (uv.lock), scripts avec dépendances en ligne, outils en ligne de commande (uvx), installation d'interpréteurs Python, et une interface compatible pip. Son avantage principal est la vitesse : il est écrit en Rust et télécharge automatiquement Python si nécessaire, rendant toute machine prête à l'emploi avec uniquement uv. Il est disponible sur toutes les plateformes (Linux, macOS, Windows) et peut être installé via pipx, brew, winget, ou un installateur autonome. Il est largement utilisé dans les CI/CD et les Dockerfiles grâce à sa rapidité et à la reproductibilité de ses environnements.

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Documentation

uv — Gestionnaire de paquets et de projets Python rapide

Aperçu

uv est un binaire unique d'Astral qui couvre l'ensemble du workflow Python : projets avec un fichier de verrouillage multiplateforme (uv.lock), scripts mono-fichier avec dépendances en ligne, outils en ligne de commande (uvx), installation d'interpréteurs Python, et une interface uv pip de substitution. Il télécharge Python lui-même si nécessaire, de sorte qu'une machine n'a besoin que d'uv.

Instructions

Installation

# Gestionnaires de paquets
pipx install uv
brew install uv
winget install --id=astral-sh.uv -e

Astral publie également un installateur autonome pour les machines sans gestionnaire de paquets ; la page d'installation sur https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ contient la commande actuelle et les sommes de contrôle.

uv --version
uv self update     # installateur autonome uniquement ; sinon, mettez à niveau avec le gestionnaire de paquets

Pour épingler une version, placez la version dans l'URL de l'installateur : https://astral.sh/uv/0.12.21/install.sh.

Créer un projet

uv init dispatch-api               # application empaquetée : src/dispatch_api/, backend uv_build, script console
uv init --no-package cron-jobs     # disposition à plat avec main.py et aucun système de construction
uv init --lib geo-utils            # bibliothèque avec un marqueur py.typed
uv init --bare --python 3.12       # seulement pyproject.toml, dans le répertoire courant

uv init écrit également .python-version, README.md, .gitignore et initialise git. --bare n'écrit que pyproject.toml, ce qui en fait le bon choix à l'intérieur d'un dépôt existant.

Gérer les dépendances

uv add 'httpx>=0.27' 'pydantic>=2.7,<3'     # dépendances d'exécution
uv add --dev pytest ruff                    # groupe dev, non envoyé en production
uv add --group docs mkdocs                  # tout groupe de dépendances nommé
uv add --optional postgres 'psycopg[binary]'   # extra : pip install dispatch-api[postgres]
uv add -r requirements.txt                  # importer un fichier requirements existant
uv remove httpx

uv lock --upgrade-package pydantic          # mettre à niveau un paquet dans ses contraintes
uv lock --upgrade                           # tout mettre à niveau
uv tree --outdated --depth 1                # ce qui a une version plus récente

Le premier uv add crée .venv/ et uv.lock. Chaque modification met à jour pyproject.toml, le fichier de verrouillage et l'environnement ensemble.

Exécuter et synchroniser

uv run pytest                        # verrouille et synchronise si nécessaire, puis s'exécute dans .venv
uv run python -m dispatch_api
uv run --with rich python -c "import rich"   # un paquet supplémentaire pour cette commande uniquement

uv sync                              # installe tout, groupe dev inclus
uv sync --locked                     # CI : échoue si uv.lock ne correspond pas à pyproject.toml
uv sync --frozen --no-dev            # production : utiliser uv.lock tel quel, sauter le groupe dev
uv sync --extra postgres
uv lock --check                      # sortie non nulle lorsque le fichier de verrouillage est périmé

Aucune activation n'est nécessaire ; uv run trouve l'environnement du projet par lui-même.

Scripts avec dépendances en ligne

uv init --script fetch-rates.py --python 3.12
uv add --script fetch-rates.py 'httpx<1' rich
uv run fetch-rates.py
uv lock --script fetch-rates.py      # écrit fetch-rates.py.lock pour des exécutions reproductibles

uv add --script maintient un bloc de métadonnées en haut du fichier :

# /// script
# requires-python = ">=3.12"
# dependencies = [
#     "httpx<1",
#     "rich>=15.0.0",
# ]
# ///

Ajoutez #!/usr/bin/env -S uv run --script comme première ligne et chmod +x le fichier pour l'exécuter directement.

Outils

uvx ruff check .                         # exécuter sans installer ; uvx = uv tool run
uvx [email protected] check .                  # version exacte
uvx --from 'markitdown[pdf]' markitdown q3-board-report.pdf   # le nom de la commande diffère de la spécification
uv tool install ruff                     # installation permanente et isolée dans PATH
uv tool upgrade --all
uv tool list
uv tool uninstall ruff

Les outils installés atterrissent dans le répertoire affiché par uv tool dir --bin ; uv prévient lorsque ce répertoire n'est pas dans PATH.

Versions de Python

uv python install 3.12 3.13
uv python list --only-installed
uv python pin 3.12              # écrit .python-version
uv run --python 3.13 pytest     # exécution unique sur un autre interpréteur
uv python upgrade 3.12          # dernière version corrective de 3.12
uv venv --python 3.12           # environnement virtuel simple dans .venv

Les requêtes acceptent 3.12, 3.12.3, >=3.11,<3.13, [email protected] et 3.13t (sans verrou global). uv télécharge automatiquement un interpréteur manquant ; passez --no-python-downloads pour l'interdire.

Interface compatible pip

uv venv
uv pip install -r requirements.txt
uv pip compile requirements.in -o requirements.txt --universal
uv pip sync requirements.txt        # supprime tout ce qui n'est pas listé
uv pip install --python .venv/bin/python 'rich>=13'

CI et Docker

name: ci
on: [push, pull_request]
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@3d3c42e5aac5ba805825da76410c181273ba90b1 # v7.0.1
      - uses: astral-sh/setup-uv@c771a70e6277c0a99b617c7a806ffedaca235ff9 # v9.0.0
        with:
          version: "0.12.21"
          enable-cache: true
      - run: uv python install
      - run: uv sync --locked --all-extras --dev
      - run: uv run pytest
FROM python:3.12-slim
COPY --from=ghcr.io/astral-sh/uv:0.12.21 /uv /uvx /bin/
WORKDIR /app
ENV UV_NO_DEV=1 UV_COMPILE_BYTECODE=1 UV_LINK_MODE=copy

# Les dépendances d'abord, de sorte que cette couche soit réutilisée jusqu'à ce que uv.lock change
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \
    --mount=type=bind,source=uv.lock,target=uv.lock \
    --mount=type=bind,source=pyproject.toml,target=pyproject.toml \
    uv sync --locked --no-install-project

COPY . /app
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv uv sync --locked
ENV PATH="/app/.venv/bin:$PATH"
CMD ["python", "-m", "dispatch_api"]

Ajoutez .venv à .dockerignore ; un environnement hôte ne fonctionne pas à l'intérieur de l'image.

Exemples

Exemple 1 : Déplacer un service requirements.txt vers un projet uv verrouillé

Demande : "Notre dépôt dispatch-api a requirements.txt et requirements-dev.txt. Déplacez-le vers uv avec un fichier de verrouillage et faites en sorte que les tests s'exécutent."

cd dispatch-api
uv init --bare --python 3.12
uv python pin 3.12
uv add -r requirements.txt
sed '/^-r /d' requirements-dev.txt | uv add --dev -r -
uv run python -m pytest -q
uv run ruff check .

Résultat : pyproject.toml liste les cinq paquets d'exécution et un groupe dev, uv.lock épingle 30 paquets, et les vérifications réussissent. Sortie abrégée :

Initialized project `dispatch-api`
Pinned `.python-version` to `3.12`
 + uvicorn==0.34.0
 + pytest==8.3.4
 + ruff==0.8.6
1 passed, 1 warning in 0.12s
All checks passed!

Exemple 2 : Un script autonome

Demande : "Écrivez un script de rapport d'utilisation du disque que je puisse copier sur n'importe quel serveur et exécuter sans configurer d'environnement."

#!/usr/bin/env -S uv run --script
# /// script
# requires-python = ">=3.12"
# dependencies = ["rich>=13"]
# ///
import shutil

from rich.console import Console
from rich.table import Table

usage = shutil.disk_usage("/")
table = Table(title="Utilisation du disque")
table.add_column("Go total")
table.add_column("Go libre")
table.add_row(f"{usage.total / 1e9:.0f}", f"{usage.free / 1e9:.0f}")
Console().print(table)
chmod +x disk-report.py
./disk-report.py

Résultat : uv construit un environnement en cache avec rich lors de la première exécution et imprime le tableau ; les exécutions ultérieures démarrent immédiatement.

      Utilisation du disque
┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┓
┃ Go total ┃ Go libre ┃
┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━┩
│ 3936     │ 2211    │
└──────────┴─────────┘

Directives

  • Validez uv.lock et .python-version. Ne modifiez jamais uv.lock à la main ; changez pyproject.toml ou utilisez uv add, uv remove et uv lock.
  • --locked ou --frozen : --locked vérifie le fichier de verrouillage et échoue lorsqu'il est périmé, ce qui convient à la CI. --frozen ignore la vérification et installe exactement ce que le fichier indique.
  • uv sync est exact, uv run ne l'est pas. uv sync supprime les paquets qui ne sont pas dans le fichier de verrouillage, y compris tout ce qui a été ajouté avec uv pip install. uv run ajoute seulement ce qui manque.
  • uv pip choisit sa cible par découverte : le VIRTUAL_ENV actif, puis .venv dans le répertoire courant ou le parent le plus proche. Exécutez depuis le mauvais dossier et il installera dans l'environnement de quelqu'un d'autre. Dans les scripts, passez --python avec le chemin de l'environnement.
  • Projets plats et pytest : avec --bare ou --no-package, le projet lui-même n'est pas installé, donc uv run pytest peut échouer avec ModuleNotFoundError. Utilisez uv run python -m pytest, ou définissez pythonpath = ["."] sous [tool.pytest.ini_options].
  • uv init par défaut crée une disposition src/ empaquetée. Passez --no-package pour un projet de type script avec main.py.
  • Commandes expérimentales : uv format, uv check et uv audit affichent un avertissement indiquant qu'elles peuvent changer. Ne construisez pas encore de pipelines sur elles.
  • Index privés : déclarez-les sous [[tool.uv.index]] et passez les identifiants via des variables d'environnement nommées d'après l'index : pour un index appelé internal, UV_INDEX_INTERNAL_USERNAME et UV_INDEX_INTERNAL_PASSWORD. Ne les validez jamais. La stratégie par défaut first-index protège contre la confusion des dépendances ; évitez unsafe-best-match.
  • Chaîne d'approvisionnement : uv run, uvx et les scripts avec métadonnées en ligne téléchargent et exécutent des paquets. Examinez la liste des dépendances de tout script provenant d'une source non fiable avant de l'exécuter.
  • uv self update fonctionne uniquement pour les installations effectuées avec l'installateur autonome.
  • Cache CI : exécutez uv cache prune --ci avant de sauvegarder le cache pour le maintenir petit.
  • Quand NE PAS l'utiliser : uv installe à partir d'index de paquets Python, de git et de chemins locaux. Il n'installe pas de paquets conda ou de bibliothèques système, donc gardez conda pour les piles qui en dépendent.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

TerminalSkills/skills

>- Run GitHub Actions locally with act. Use when a user asks to test GitHub Actions workflows locally, debug CI pipelines without pushing, or run workflows offline.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in AG2 (formerly AutoGen), the open-source multi-agent conversation framework. You help developers build systems where multiple AI agents collaborate through structured conversations — with tool use, human-in-the-loop, code execution, group chat orchestration, and nested conversations — for complex tasks like software development, research, and data analysis.

TerminalSkills/skills

>- Generate short-form videos with AI — script writing, text-to-speech narration, stock footage selection, subtitle generation, and video assembly. Use when: creating TikTok/YouTube Shorts/Reels content, automating video production, building content pipelines.

TerminalSkills/skills

>- Animate 3D objects and characters in Blender with Python. Use when the user wants to keyframe properties, create armatures and rigs, set up IK/FK chains, animate shape keys for facial animation, edit F-Curves, use the NLA editor to blend actions, add drivers for expression-based animation, or script any animation workflow in Blender.

TerminalSkills/skills

>- Automate motion capture and tracking workflows in Blender with Python. Use when the user wants to import BVH or FBX mocap data, retarget motion to armatures, track camera or object motion from video, solve camera motion, clean up motion capture data, or script any tracking pipeline in Blender.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in Bolt.new by StackBlitz, the AI-powered full-stack development environment that runs entirely in the browser. You help developers go from idea to deployed app in minutes using natural language prompts — Bolt generates complete applications with frontend, backend, database, and deployment, all running in a WebContainer without local setup.

TerminalSkills/skills

>- Assists with using Bun as an all-in-one JavaScript/TypeScript runtime, package manager, bundler, and test runner. Use when building HTTP servers, managing packages, running tests, or migrating from Node.js. Trigger words: bun, bun serve, bun install, bun test, bun build, javascript runtime, bun runtime.

TerminalSkills/skills

>- Self-host customer support with Chatwoot. Use when a user asks to set up open-source customer support, add live chat without SaaS costs, build a multi-channel inbox, or deploy a free Intercom alternative.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in Chi, the lightweight, idiomatic Go HTTP router built on `net/http`. You help developers build composable HTTP services using Chi's middleware stack, route groups, URL parameters, sub-routers, and context-based request scoping — providing Express-like ergonomics while staying 100% compatible with Go's standard library.

TerminalSkills/skills

When the user wants to edit, review, or improve existing marketing copy. Also use when the user mentions 'edit this copy,' 'review my copy,' 'copy feedback,' 'proofread,' 'polish this,' 'make this better,' or 'copy sweep.' This skill provides a systematic approach to editing marketing copy through multiple focused passes.

TerminalSkills/skills

>- Add live chat and customer support with Crisp. Use when a user asks to add a chat widget, implement live customer support, set up a help desk, create a knowledge base, or add a chatbot to a website.

TerminalSkills/skills

>- Assists with building custom interactive data visualizations using D3.js. Use when creating charts, graphs, maps, force layouts, or hierarchical diagrams that require fine-grained control beyond what charting libraries provide. Trigger words: d3, data visualization, chart, svg, scales, force graph, treemap, choropleth.

TerminalSkills/skills

dbt (data build tool) transforms data in your warehouse using SQL SELECT statements. Learn project setup, models, tests, documentation, incremental materializations, and integration with data warehouses like PostgreSQL, BigQuery, and Snowflake.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in dlt, the open-source Python library for building data pipelines. You help developers load data from any API, file, or database into warehouses and lakes using simple Python decorators — with automatic schema inference, incremental loading, and built-in data contracts. dlt is the "requests library for data pipelines.

TerminalSkills/skills

Data Version Control for ML projects. Track large datasets and models alongside Git, build reproducible ML pipelines, and run experiments with metric comparison. Works with any storage backend including S3, GCS, Azure, and local filesystems.

TerminalSkills/skills

>- You are an expert in E2B, the cloud platform for running AI-generated code in secure sandboxes. You help developers give AI agents the ability to execute code, install packages, read/write files, and run long processes in isolated cloud environments — each sandbox is a lightweight VM that boots in ~150ms with full Linux, filesystem, and networking.

TerminalSkills/skills

>- Transcode, convert, edit, and process audio and video with FFmpeg. Use when a user asks to convert video formats (webm to mp4, mkv to mp4), extract audio from video, compress video files, trim or cut clips, concatenate videos, add subtitles, create thumbnails, apply filters, change resolution or bitrate, re-encode media, create GIFs from video, add watermarks, normalize audio, stream media, or build automated media processing pipelines.

TerminalSkills/skills

>- Create advanced animations with GSAP. Use when building complex timelines, scroll-driven animations, SVG morphing, text animations, or high-performance web animations beyond CSS capabilities.

TerminalSkills/skills

>- Generate deterministic MP4 videos from HTML, CSS, media, and seekable animations using HeyGen's HyperFrames framework. Use when someone asks to "render HTML to video", "make a video with HyperFrames", "create a programmatic video", "turn an animation into MP4", "build a launch/product video from HTML", "render GSAP/Lottie/Three.js to video", or set up an agent-driven video pipeline. Covers init/preview/render/add/lint/inspect commands, data-* timing attributes, animation adapters, and the component catalog.

TerminalSkills/skills

When the user wants to perform load testing, stress testing, or performance testing of APIs and websites using k6. Also use when the user mentions "k6," "load test," "performance test," "stress test," "spike test," "soak test," "thresholds," "virtual users," or "VUs." For browser-based testing, see selenium.

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