UV Python 包管理

你在解决什么问题

Python 团队常见痛点是：pip 解析慢、虚拟环境与解释器版本各管一套、CI 与 Docker 里重复装依赖却难以复现。从 pip-tools 或 Poetry 迁到新工具时，还缺一份能落到「项目初始化 → 锁文件 → 流水线」的连贯做法。本技能围绕 uv（Rust 实现的包安装与依赖解析器）整理现代 Python 项目管理路径，而不是泛泛介绍命令表。

技能如何帮你落地

• 项目与依赖：快速搭新工程、用 lockfile 做可重复构建、在 monorepo 里统一管理多包依赖。
• 环境与解释器：创建/管理虚拟环境，按需安装指定 Python 解释器，减少「本机能跑、容器里不行」的差异。
• 冲突与迁移：更高效地解析依赖冲突；从 pip / pip-tools / Poetry 迁到 uv 时的注意点与验证方式。
• 交付侧：缩短 CI/CD 装包时间，优化带 Python 依赖的 Docker 镜像构建。

使用方式强调先明确目标、约束和输入，再按最佳实践执行并用可验证步骤确认结果；需要完整模式与示例时，对照 resources/implementation-playbook.md。

适用边界

任务与 Python 包管理、uv 工作流无关时不必启用本技能；若涉及本技能范围外的其他领域或工具，应单独选用对应技能，避免把 uv 当成万能脚手架。