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Eai Dev Setup

该 Skill 按分步流程在 Ubuntu 上自动化配置算法开发环境:先做系统检测,再可选配置 GitHub 代理与 HuggingFace 镜像,随后逐个安装 Chrome、VSCode 等基础工具,以及 Docker、conda、CUDA/cuDNN 等开发环境与 Terminator、Zsh 终端工具;每步需用户确认,涉及 sudo 或重启的操作会提前提示。

jessy-huang
jessy-huang
热度 36.34
最近更新 2026-05-18 11:21:29
分类:开发依赖:代码执行 / 读写文件应用场景:DevOps / 自动化脚本 / 工作流

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add eai-dev-setup
Metadata
name
eai-dev-setup
version
1.0.0
description
自动化配置 Ubuntu 算法开发环境(中国网络优化版);当用户需要初始化新系统、配置深度学习开发环境、批量安装开发工具时使用
author
Jessy-Huang
license
MIT
repository
https://github.com/Jessy-Huang/Embodied_ubuntu-dev-setup
dependency
{"python":["requests==2.31.0"]}

EAI 开发环境自动配置

任务目标

  • 本 Skill 用于:自动化配置 Ubuntu 系统的算法开发环境
  • 能力包含:系统检测、工具安装、环境配置、GPU 驱动安装
  • 触发条件:新系统初始化、环境重置、批量安装开发工具

重要约定

  1. 分步执行:按步骤引导用户完成配置,每步询问是否执行
  2. 进度提示:长时间操作(下载、安装)显示进度信息
  3. 用户确认:涉及 sudo 权限的操作必须用户确认
  4. 禁止删除:不会删除任何已有文件

安装步骤流程

第一步:系统检测(必需)

目的:了解当前系统状态,确定后续安装内容

操作:

python scripts/system_check.py

输出内容:

  • Ubuntu 版本和内核
  • 已安装的开发工具
  • GPU 信息(如有)
  • 可用磁盘空间

时间:约 10 秒


第二步:配置网络代理(推荐优先)

目的:加速后续 GitHub 和 HuggingFace 访问

2.1 GitHub 代理配置

说明:使用 gh-proxy.org 加速所有 GitHub 访问

是否执行:询问用户

命令:

git config --global url."https://gh-proxy.org/https://github.com/".insteadOf "https://github.com/"

验证:

git config --global --get url."https://gh-proxy.org/https://github.com/".insteadOf

2.2 HuggingFace 镜像配置

说明:使用 hf-mirror.com 加速模型下载

是否执行:询问用户

命令:

echo "export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com" >> ~/.bashrc

验证:

echo $HF_ENDPOINT

时间:约 5 秒


第三步:安装基础工具

目的:安装浏览器、编辑器等日常工具

工具列表:

工具 说明 时间
Chrome 浏览器 约 1 分钟
Edge 浏览器(可选) 约 1 分钟
VSCode 代码编辑器 约 1 分钟
Cursor AI 编辑器(可选) 约 1 分钟
飞书 协作工具(可选) 约 1 分钟

安装方式:逐个询问用户是否安装

示例命令:

# 安装 Chrome
python scripts/install_package.py --package-name google-chrome-stable \
    --install-type url \
    --deb-url "https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb" \
    --use-sudo

进度提示:

  • 下载时显示:[下载中] 正在下载 Chrome...
  • 安装时显示:[安装中] 正在安装 Chrome...
  • 完成时显示:[完成] Chrome 安装成功

第四步:安装开发环境

目的:安装 Docker、conda、CUDA 等开发工具

4.1 Docker 安装

说明:容器化工具,使用阿里云镜像安装

是否执行:询问用户

命令:

python scripts/install_docker.py --install

进度提示:

  • [1/6] 卸载旧版本 Docker...
  • [2/6] 安装依赖包...
  • [3/6] 添加 GPG 密钥...
  • [4/6] 添加软件源...
  • [5/6] 安装 Docker CE...(约 2-5 分钟)
  • [6/6] 配置镜像加速器...

时间:约 3-5 分钟

4.2 Conda 安装

说明:Python 环境管理工具

是否执行:询问用户

安装步骤:

  1. 询问安装 Anaconda 还是 Miniconda
  2. 询问安装路径(默认 ~/anaconda3)
  3. 下载安装脚本(清华镜像)
  4. 执行安装

进度提示:

  • [下载中] 正在从清华镜像下载 Anaconda...(约 500MB,可能需要几分钟)
  • [安装中] 正在安装 Anaconda...
  • [配置中] 正在配置环境变量...

时间:约 5-10 分钟(取决于网速)

4.3 CUDA/cuDNN 安装

说明:GPU 深度学习环境

是否执行:询问用户(检测到 NVIDIA GPU 时推荐)

详细步骤:参考 references/cuda_guide.md

重要提示:

  • ⚠️ CUDA 安装后需要重启系统
  • 建议在最后一步执行

进度提示:

  • [检测中] 正在检测 GPU 和驱动...
  • [下载中] 正在下载 CUDA Toolkit...(约 3GB)
  • [安装中] 正在安装 CUDA...(约 2-5 分钟)

时间:约 10-20 分钟


第五步:安装终端工具

目的:增强终端体验

5.1 Terminator 安装

说明:多窗口终端

是否执行:询问用户

命令:

python scripts/install_package.py --package-name terminator --install-type apt --use-sudo

时间:约 30 秒

5.2 Zsh + Oh-My-Zsh 安装

说明:增强型 shell

是否执行:询问用户

命令:

python scripts/setup_zsh.py --use-sudo --install-oh-my-zsh --china-mirror \
    --plugins "git zsh-autosuggestions zsh-syntax-highlighting"

进度提示:

  • [1/4] 安装 zsh...
  • [2/4] 安装 oh-my-zsh(使用 Gitee 镜像)...
  • [3/4] 安装插件...
  • [4/4] 配置 .zshrc...

时间:约 1-2 分钟


第六步:系统重启(如有需要)

触发条件:

  • 安装了 NVIDIA 驱动
  • 安装了 CUDA
  • 修改了系统级配置

提示:

⚠️  检测到以下操作需要重启系统:
  - NVIDIA 驱动安装
  - CUDA Toolkit 安装

请保存当前工作后重启系统:
  sudo reboot

资源索引

必要脚本

领域参考


执行指导

智能体执行规范

  1. 分步询问:每完成一步,询问用户是否继续下一步
  2. 进度显示:执行脚本时,实时显示输出信息
  3. 时间预估:长时间操作提前告知预估时间
  4. 错误处理:失败时提供解决方案,询问是否重试

进度提示格式

========================================
[步骤 X/N] 正在执行:操作名称
========================================
⏳ 预计时间:X 分钟
📥 进度:正在下载/安装/配置...
✅ 完成:操作名称 完成

用户确认格式

========================================
即将执行:操作名称
========================================
说明:简要说明该操作的作用
影响:是否需要 sudo / 是否需要重启
时间:预计耗时

是否继续?(yes/no):

国内镜像源汇总

类型 镜像源 地址
GitHub gh-proxy https://gh-proxy.org/https://github.com/
HuggingFace hf-mirror https://hf-mirror.com
pip 清华 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
conda 清华 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/
Docker 阿里云 https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/
oh-my-zsh Gitee https://gitee.com/shmhlsy/oh-my-zsh-install.sh