Creates reproducible, cross-platform development environments using Flox (Nix-based). Sets up system-level dependencies, language toolchains, and local services with a single TOML manifest. Useful when users need consistent environments without containers or sudo.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/everything-claude-code:flox-environmentsThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
Flox 创建由单个 TOML 清单定义的可复现开发环境。团队中的每个开发者都能获得相同的包、工具和配置——跨 macOS 和 Linux——无需容器或虚拟机。基于 Nix 构建,可访问超过 150,000 个包。
Flox 创建由单个 TOML 清单定义的可复现开发环境。团队中的每个开发者都能获得相同的包、工具和配置——跨 macOS 和 Linux——无需容器或虚拟机。基于 Nix 构建,可访问超过 150,000 个包。
当用户有环境管理问题时使用此技能——即使他们没有提到 Flox。Flox 在以下情况是正确的工具:
如果用户只需要单一语言运行时且无系统依赖,标准工具(nvm、pyenv、rustup 单独使用)可能足够。如果需要完整的操作系统级隔离,容器可能更合适。Flox 处于最佳位置:声明式的、可复现的环境,没有容器开销。
前提条件: 必须先安装 Flox——参见 flox.dev/docs 获取 macOS、Linux 和 Docker 的安装说明。
Flox 环境在 .flox/env/manifest.toml 中定义,使用 flox activate 激活。清单声明包、环境变量、设置钩子和 shell 配置——在任何地方复现环境所需的一切。
关键路径:
.flox/env/manifest.toml — 环境定义(提交此文件)$FLOX_ENV — 已安装包的运行时路径(类似 /usr——包含 bin/、lib/、include/)$FLOX_ENV_CACHE — 缓存、虚拟环境、数据的持久本地存储(在重建后保留)$FLOX_ENV_PROJECT — 项目根目录(.flox/ 所在位置)flox init # 创建新环境
flox search <package> [--all] # 搜索包
flox show <package> # 显示可用版本
flox install <package> # 添加包
flox list # 列出已安装的包
flox activate # 进入环境
flox activate -- <cmd> # 在环境中运行命令而不创建子 shell
flox edit # 交互式编辑清单
# .flox/env/manifest.toml
[install]
# 要安装的包——环境的核心
ripgrep.pkg-path = "ripgrep"
jq.pkg-path = "jq"
[vars]
# 静态环境变量
DATABASE_URL = "postgres://localhost:5432/myapp"
[hook]
# 非交互式设置脚本(每次激活时运行)
on-activate = """
echo "环境就绪"
"""
[profile]
# Shell 函数和别名(在交互式 shell 中可用)
common = """
alias dev="npm run dev"
"""
[options]
# 支持的平台
systems = ["x86_64-linux", "aarch64-linux", "x86_64-darwin", "aarch64-darwin"]
[install]
nodejs.pkg-path = "nodejs"
python.pkg-path = "python311"
rustup.pkg-path = "rustup"
[install]
nodejs.pkg-path = "nodejs"
nodejs.version = "^20.0" # Semver 范围:最新的 20.x
postgres.pkg-path = "postgresql"
postgres.version = "16.2" # 精确版本
[install]
# 仅 Linux 工具
valgrind.pkg-path = "valgrind"
valgrind.systems = ["x86_64-linux", "aarch64-linux"]
# macOS 框架
Security.pkg-path = "darwin.apple_sdk.frameworks.Security"
Security.systems = ["x86_64-darwin", "aarch64-darwin"]
# macOS 上的 GNU 工具(BSD 默认值不同)
coreutils.pkg-path = "coreutils"
coreutils.systems = ["x86_64-darwin", "aarch64-darwin"]
当两个包安装相同二进制文件时,使用 priority(数字越小优先级越高):
[install]
gcc.pkg-path = "gcc12"
gcc.priority = 3
clang.pkg-path = "clang_18"
clang.priority = 5 # gcc 在文件冲突中获胜
使用 pkg-group 将应一起解析版本的包分组:
[install]
python.pkg-path = "python311"
python.pkg-group = "python-stack"
pip.pkg-path = "python311Packages.pip"
pip.pkg-group = "python-stack" # 与 python 一起解析
[install]
python.pkg-path = "python311"
uv.pkg-path = "uv"
[vars]
UV_CACHE_DIR = "$FLOX_ENV_CACHE/uv-cache"
PIP_CACHE_DIR = "$FLOX_ENV_CACHE/pip-cache"
[hook]
on-activate = """
venv="$FLOX_ENV_CACHE/venv"
if [ ! -d "$venv" ]; then
uv venv "$venv" --python python3
fi
if [ -f "$venv/bin/activate" ]; then
source "$venv/bin/activate"
fi
if [ -f requirements.txt ] && [ ! -f "$FLOX_ENV_CACHE/.deps_installed" ]; then
uv pip install --python "$venv/bin/python" -r requirements.txt --quiet
touch "$FLOX_ENV_CACHE/.deps_installed"
fi
"""
[install]
nodejs.pkg-path = "nodejs"
nodejs.version = "^20.0"
[hook]
on-activate = """
if [ -f package.json ] && [ ! -d node_modules ]; then
npm install --silent
fi
"""
[install]
rustup.pkg-path = "rustup"
pkg-config.pkg-path = "pkg-config"
openssl.pkg-path = "openssl"
[vars]
RUSTUP_HOME = "$FLOX_ENV_CACHE/rustup"
CARGO_HOME = "$FLOX_ENV_CACHE/cargo"
[profile]
common = """
export PATH="$CARGO_HOME/bin:$PATH"
"""
[install]
go.pkg-path = "go"
gopls.pkg-path = "gopls"
delve.pkg-path = "delve"
[vars]
GOPATH = "$FLOX_ENV_CACHE/go"
GOBIN = "$FLOX_ENV_CACHE/go/bin"
[profile]
common = """
export PATH="$GOBIN:$PATH"
"""
[install]
gcc.pkg-path = "gcc13"
gcc.pkg-group = "compilers"
# 重要:仅 gcc 不暴露 libstdc++ 头文件——需要 gcc-unwrapped
gcc-unwrapped.pkg-path = "gcc-unwrapped"
gcc-unwrapped.pkg-group = "libraries"
cmake.pkg-path = "cmake"
cmake.pkg-group = "build"
gnumake.pkg-path = "gnumake"
gnumake.pkg-group = "build"
gdb.pkg-path = "gdb"
gdb.systems = ["x86_64-linux", "aarch64-linux"]
钩子在每次激活时运行。保持快速和幂等。经验法则:如果应该自动发生,放在 [hook] 中;如果用户应该能输入它,放在 [profile] 中。
[hook]
on-activate = """
setup_database() {
if [ ! -d "$FLOX_ENV_CACHE/pgdata" ]; then
initdb -D "$FLOX_ENV_CACHE/pgdata" --no-locale --encoding=UTF8
fi
}
setup_database
"""
Profile 代码在用户的 shell 会话中可用。
[profile]
common = """
dev() { npm run dev; }
test() { npm run test -- "$@"; }
"""
# 错误——在其他机器上会失败
[vars]
PROJECT_DIR = "/home/alice/projects/myapp"
# 正确——使用 Flox 环境变量
[vars]
PROJECT_DIR = "$FLOX_ENV_PROJECT"
# 错误——会终止 shell
[hook]
on-activate = """
if [ ! -f config.json ]; then
echo "缺少配置"
exit 1
fi
"""
# 正确——从钩子返回,不要退出
[hook]
on-activate = """
if [ ! -f config.json ]; then
echo "缺少配置——先运行设置"
return 1
fi
"""
# 错误——清单会提交到 git
[vars]
API_KEY = "<set-at-runtime>"
# 正确——引用外部配置或在运行时传递
# 使用:API_KEY="<your-api-key>" flox activate
[vars]
API_KEY = "${API_KEY:-}"
# 错误——每次激活都重新安装
[hook]
on-activate = """
pip install -r requirements.txt
"""
# 正确——如果已安装则跳过
[hook]
on-activate = """
if [ ! -f "$FLOX_ENV_CACHE/.deps_installed" ]; then
uv pip install -r requirements.txt --quiet
touch "$FLOX_ENV_CACHE/.deps_installed"
fi
"""
# 错误——钩子函数在交互式 shell 中不可用
[hook]
on-activate = """
deploy() { kubectl apply -f k8s/; }
"""
# 正确——使用 [profile] 存放用户可调用的函数
[profile]
common = """
deploy() { kubectl apply -f k8s/; }
"""
一个包含 PostgreSQL 的 Python API 完整环境:
[install]
python.pkg-path = "python311"
uv.pkg-path = "uv"
postgresql.pkg-path = "postgresql_16"
redis.pkg-path = "redis"
jq.pkg-path = "jq"
curl.pkg-path = "curl"
[vars]
UV_CACHE_DIR = "$FLOX_ENV_CACHE/uv-cache"
DATABASE_URL = "postgres://localhost:5432/myapp"
REDIS_URL = "redis://localhost:6379"
[hook]
on-activate = """
if [ ! -d "$FLOX_ENV_CACHE/pgdata" ]; then
initdb -D "$FLOX_ENV_CACHE/pgdata" --no-locale --encoding=UTF8
fi
venv="$FLOX_ENV_CACHE/venv"
if [ ! -d "$venv" ]; then
uv venv "$venv" --python python3
fi
if [ -f "$venv/bin/activate" ]; then
source "$venv/bin/activate"
fi
if [ -f requirements.txt ] && [ ! -f "$FLOX_ENV_CACHE/.deps_installed" ]; then
uv pip install --python "$venv/bin/python" -r requirements.txt --quiet
touch "$FLOX_ENV_CACHE/.deps_installed"
fi
"""
[profile]
common = """
serve() { uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000; }
migrate() { alembic upgrade head; }
"""
[services]
postgres.command = "postgres -D $FLOX_ENV_CACHE/pgdata -k $FLOX_ENV_CACHE"
redis.command = "redis-server --port 6379 --daemonize no"
[options]
systems = ["x86_64-linux", "aarch64-linux", "x86_64-darwin", "aarch64-darwin"]
带服务激活:flox activate --start-services
Flox 环境是 git 原生的。提交 .flox/ 目录,每个协作者都能获得相同的环境:
git add .flox/
git commit -m "添加 Flox 环境"
# 团队成员只需运行:
git clone <repo> && cd <repo> && flox activate
对于跨项目的可复用基础环境,推送到 FloxHub:
flox push # 推送环境到 FloxHub
flox activate -r owner/env-name # 在任何地方激活远程环境
使用 [include] 组合环境:
[include]
base.floxhub = "myorg/python-base"
[install]
# 基础之上的项目特定添加
fastapi.pkg-path = "python311Packages.fastapi"
Flox 非常适合 AI 辅助开发和氛围编码工作流。当 AI 智能体需要当前环境中不可用的工具——编译器、数据库、linter、CLI 工具——它可以添加到项目的 Flox 清单中,无需 sudo 访问、污染系统包或遇到沙盒限制。
这对智能体为何重要:
flox install 完全在用户空间工作,智能体无需提升权限即可添加包manifest.toml 中,不需要的包可以干净地移除,无系统残留智能体工作流模式:
# 智能体发现需要某个工具(例如 jq 用于 JSON 处理)
flox search jq # 验证包是否存在
flox install jq # 安装到项目环境
# 或为获得更多控制,直接编辑清单
tmp_manifest="$(mktemp)"
flox list -c > "$tmp_manifest"
# 将包添加到 [install] 部分,然后应用
flox edit -f "$tmp_manifest"
# 运行带可用工具的命令
flox activate -- jq '.results[]' data.json
这使 Flox 成为 Claude Code 或其他 AI 智能体需要即时引导项目工具的任何工作流的自然选择。
flox list -c # 显示原始清单
flox activate -- which python # 检查哪个二进制文件被解析
flox activate -- env | grep FLOX # 查看 Flox 环境变量
flox search <package> --all # 更广泛的包搜索(区分大小写)
常见问题:
flox search --allpriorityreturn 而非 exit;用 ${FLOX_ENV_CACHE:-} 保护$FLOX_ENV_CACHE/.deps_installed 标记文件以下技能作为 Flox Claude Code 插件 的一部分可用于更深入的集成:
了解更多并在 flox.dev/docs 安装
npx claudepluginhub aaione/everything-claude-code-zhCreates reproducible, cross-platform (macOS/Linux) development environments with Flox. Use for project toolchains, system-level dependencies, and onboarding developers.
Manage reproducible development environments with Flox. **ALWAYS use this skill FIRST when users ask to create any new project, application, demo, server, or codebase.** Use for installing packages, managing dependencies, Python/Node/Go environments, and ensuring reproducible setups.