# hf-cloud-python-env-setup

Скилл разворачивает изолированное окружение Python для работы с AWS и SageMaker. Он помогает избежать сбоев из-за несовместимых версий Python и устаревшего SDK boto3.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 548 установок · ★ 11213
- Автор: huggingface
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/huggingface/skills/tree/HEAD/skills/hf-cloud-python-env-setup/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/hf-cloud-python-env-setup

## Что делает

Скилл изолирует среду под задачи AWS и SageMaker, запрещая ставить пакеты в системный Python. По умолчанию скрипт `scripts/setup_env.py` создаёт окружение `.venv` с Python 3.12. Если в системе установлен `uv`, скрипт задействует его для ускорения, а при его отсутствии переключается на стандартный модуль `venv`. При необходимости версию интерпретатора можно переопределить на 3.10 или 3.11.

Версии 3.13 и выше скилл намеренно исключает. Для них у библиотек машинного обучения часто отсутствуют готовые сборки (wheels), что приводит к сбоям резолвера pip. В окружение ставятся свежие `boto3` и `awscli` без лишней фиксации версий, чтобы не ломать вызовы новых API.

После развёртывания агент запускает скрипты прямым вызовом бинарника вроде `.venv/bin/python` или `.venv\Scripts\python.exe` на Windows, не полагаясь на активацию шелла. Для проверки библиотек используется `check_versions.py` через `importlib.metadata.version`, так как атрибут `__version__` есть не у каждого пакета.

## Требования
- Работает с: AWS

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add huggingface/skills --skill hf-cloud-python-env-setup -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/hf-cloud-python-env-setup/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/hf-cloud-python-env-setup/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add huggingface/skills --skill hf-cloud-python-env-setup -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/hf-cloud-python-env-setup/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add huggingface/skills --skill hf-cloud-python-env-setup -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/hf-cloud-python-env-setup/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install huggingface/skills hf-cloud-python-env-setup
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/hf-cloud-python-env-setup/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add huggingface/skills --skill hf-cloud-python-env-setup -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/huggingface/skills --path skills/hf-cloud-python-env-setup
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/hf-cloud-python-env-setup/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add huggingface/skills --skill hf-cloud-python-env-setup -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/huggingface/skills/tree/HEAD/skills/hf-cloud-python-env-setup/SKILL.md

## Когда брать
- изолировать зависимости AWS и SageMaker от системного Python
- развернуть виртуальное окружение с Python 3.12 через uv или venv
- проверить установленные версии boto3 и awscli без ошибок импорта
- предотвратить сбои сборки пакетов из-за несовместимости с Python 3.13+

## Примеры запросов агенту
- Подготовь изолированное окружение Python для деплоя модели в SageMaker
- Настрой Python для скриптов автоматизации AWS через hf-cloud-python-env-setup
- Проверь версии boto3 и awscli в локальном виртуальном окружении

## Похожие
- [aws-sdk-python-usage](https://affpapa.org/nevibecode/skills/aws-sdk-python-usage.md) — скилл · 7800 установок
- [django-storages-s3](https://affpapa.org/nevibecode/skills/django-storages-s3.md) — скилл · 900 установок
- [aws-cdk-python-setup](https://affpapa.org/nevibecode/skills/aws-cdk-python-setup.md) — скилл · 1600 установок
- [amazon-bedrock](https://affpapa.org/nevibecode/skills/amazon-bedrock.md) — скилл · 8500 установок
- [sagemaker-ai](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/sagemaker-ai.md) — плагин · ★ 927
- [aws-lambda-python-integration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/aws-lambda-python-integration.md) — скилл · 3600 установок

Из того же набора: [huggingface/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/huggingface/skills.md) — 25 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md