managing-environments

開発環境の管理

Python 仮想環境（venv）と conda 環境を扱うためのガイドラインです。このスキルでは、作業を進める前に必ずアクティブな環境を確認し、ユーザーの了承を得ることで、安全で整理されたパッケージのインストールを実現します。

このディレクトリにある関連ファイル：

• installation-patterns.md - venv と conda のインストールコマンド、チャンネルの優先順位、TOS エラーへの対処
• best-practices-and-scenarios.md - よくあるシナリオ、ベストプラクティス、再開可能なデータ取得のパターン
• troubleshooting-and-examples.md - よくある問題のトラブルシューティングと具体例

このスキルを使う場面

次の場合はいつでも、このスキルを有効にしてください。

• Python パッケージやツールをインストールする場合
• ユーザーから依存関係のインストールを依頼された場合
• 新しい Python プロジェクトをセットアップする場合
• インポートやパッケージの問題をデバッグする場合
• Python 開発全般に取り組む場合

基本原則

1. インストールの前に必ず環境の状態を確認する
2. 使用する環境を必ずユーザーに確認する
3. 環境の確認なしにインストールしない
4. アクティブな環境がない場合は警告する
5. 適切な環境の種類をユーザーが選べるよう支援する

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環境検出のワークフロー

ステップ 1：環境の状態を確認する

**インストールコマンドを実行する前に必ず、**次の確認を実行します。

# Check for active venv
echo "Python executable: $(which python)"
echo "Virtual environment: $VIRTUAL_ENV"

# Check for conda environment
echo "Conda environment: $CONDA_DEFAULT_ENV"
conda info --envs 2>/dev/null || echo "Conda not available"

ステップ 2：結果を解釈する

シナリオ A：venv がアクティブ

Python executable: /path/to/project/.venv/bin/python
Virtual environment: /path/to/project/.venv
Conda environment:

-> Python venv がアクティブです

シナリオ B：conda 環境がアクティブ

Python executable: /path/to/miniconda3/envs/myenv/bin/python
Virtual environment:
Conda environment: myenv

-> Conda 環境がアクティブです

シナリオ C：環境なし（システム Python）

Python executable: /usr/bin/python
Virtual environment:
Conda environment:

-> アクティブな環境がありません。ユーザーに警告してください。

シナリオ D：両方が検出された場合（まれ）

Virtual environment: /path/to/.venv
Conda environment: base

-> 両方がアクティブです。which python の結果を優先しますが、ユーザーに確認してください。

ステップ 3：ユーザーに確認する

続行する前に必ず質問してください。

I've detected the following environment:
- Environment type: [venv/conda/none]
- Location: [path]
- Python version: [version]

Is this the environment you want me to use for installing [package/tool]?

続行する前に、ユーザーの確認を待ってください。

環境の種類ごとのインストールコマンドについては、installation-patterns.md を参照してください。

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アクティブな環境がない場合 ― 警告と計画

環境が検出されない場合、インストールを続行しないでください。 代わりに、次の手順に従ってください。

ステップ 1：ユーザーに警告する

WARNING: No Python environment detected!

You're currently using system Python:
- Location: [path to python]
- Version: [version]

Installing packages to system Python can:
- Cause conflicts with system packages
- Require sudo/admin privileges
- Make projects difficult to reproduce
- Break system tools that depend on specific versions

I recommend creating a virtual environment first.

ステップ 2：環境の種類を選べるよう支援する

判断フロー：

Question: What type of project are you working on?

A. Pure Python project (web dev, scripting, etc.)
   -> Recommend: Python venv
   -> Fast, lightweight, standard Python tool

B. Data science / Scientific computing
   -> Ask: Do you need non-Python dependencies? (R, C libraries, etc.)

   B1. Yes (or using packages like numpy, scipy, pandas, etc.)
       -> Recommend: Conda
       -> Better binary dependency management

   B2. No, only Python packages
       -> Recommend: Python venv
       -> Simpler and faster

C. Bioinformatics / Genomics
   -> Recommend: Conda (with bioconda channel)
   -> Most tools available via bioconda
   -> Manages complex dependencies well

D. Galaxy tool development
   -> Recommend: Conda
   -> Galaxy uses conda for tool dependencies
   -> Direct compatibility

ステップ 3：環境の作成を提案する

venv の場合：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
which python

conda の場合：

conda create -n project-name python=3.11
conda activate project-name
conda info --envs
which python

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環境の選択ガイドライン

Python venv を使う場合：

• 純粋な Python プロジェクト
• 依存関係が単純（すべて PyPI から入手可能）
• 一般的な Web 開発（Django、Flask、FastAPI）
• コンパイル済み拡張機能や C ライブラリが不要
• 環境をできるだけ速く作成したい
• Python 3.3 以降を使用する

メリット： 軽量で高速、Python に組み込まれており、すべてのプラットフォームで動作します。 デメリット： Python 以外の依存関係の管理が難しく、バイナリパッケージでシステムライブラリが必要になる場合があります。

Conda 環境を使う場合：

• データサイエンス／機械学習
• 科学技術計算（numpy、scipy、pandas）
• バイオインフォマティクス／ゲノミクス
• 特定の Python バージョンが必要
• 言語をまたぐ依存関係（R、C++ など）
• Galaxy ツールの開発
• 複雑なバイナリ依存関係

メリット： バイナリ依存関係を管理でき、言語をまたいだ利用に対応し、科学計算用パッケージに適しており、Python のバージョンも管理できます。 デメリット： venv より遅く、ディスク容量を多く使い、conda のインストールが必要です。

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クイックリファレンス

環境の検出コマンド

# Check what's active
which python
echo $VIRTUAL_ENV
echo $CONDA_DEFAULT_ENV

# Python version
python --version

# Installed packages
pip list          # for pip
conda list        # for conda

# Environment location
pip show package-name  # shows where package is installed

環境の有効化コマンド

# venv
source .venv/bin/activate                    # Linux/Mac
.venv\Scripts\activate                       # Windows

# conda
conda activate environment-name

# Deactivation
deactivate                                   # venv
conda deactivate                             # conda

よくあるシナリオ、ベストプラクティス、トラブルシューティング、具体例については、このディレクトリにある関連ファイルを参照してください。

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まとめ

必ず次の点を覚えておいてください。

1. インストールの前に環境を確認する
2. アクティブな環境をユーザーに示す
3. 続行する前にユーザーに確認する
4. アクティブな環境がない場合は警告する
5. 適切な環境の種類を選べるよう支援する
6. 再現性を確保するため、環境のセットアップを記録する

次のことはしないでください。

• 環境を確認せずにインストールする
• ユーザーがシステム Python の使用を希望していると決めつける
• ユーザーの確認なしにインストールする
• conda の base 環境に関する警告を省略する

このスキルにより、すべてのプロジェクトでクリーンかつ再現可能で、競合のない Python 環境を実現します。