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询问 pixi 用法时使用。 适用于环境管理、依赖安装、任务运行、shell 交互、清理环境等。
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Basé sur la classification professionnelle SOC
| name | pixi-usage |
| description | 询问 pixi 用法时使用。 适用于环境管理、依赖安装、任务运行、shell 交互、清理环境等。 |
本技能记录 SPONGE 项目中 pixi 的使用方式和注意事项。当前使用的 pixi 版本为 0.65.0。
pixi 是基于 conda 生态的开发工作流工具，用于管理依赖、环境和任务。SPONGE 项目通过 pixi.toml 定义所有环境和任务，取代手动 conda/mamba 操作。
curl -fsSL https://pixi.sh/install.sh | bash
SPONGE 镜像（国内推荐）：
curl -fsSL https://conda.spongemm.cn/pixi/install.sh | bash
安装脚本会将 pixi 放到 ~/.pixi/bin/ 并自动添加到 shell 的 PATH 中。
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://pixi.sh/install.ps1 | iex"
SPONGE 镜像（国内推荐）：
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://conda.spongemm.cn/pixi/install.ps1 | iex"
pixi self-update # 更新到最新版本
pixi self-update --version 0.65.0 # 更新到指定版本
环境由 feature 组合而成，在 pixi.toml 的 [environments] 中定义。每个环境有独立的依赖集和任务集。环境安装在 .pixi/envs/<环境名>/ 下。
大多数 pixi 命令通过 -e <环境名> 指定环境，不指定时使用 default 环境。
Feature 是可组合的依赖和任务单元，环境由一个或多个 feature 组成。例如 dev-cuda13 = ["dev", "cuda", "cuda13"] 组合了开发工具、CUDA 通用依赖和 CUDA 13 特有依赖。
任务在 pixi.toml 中定义，通过 pixi run 执行。任务可以是简单字符串命令，也可以带参数模板。
pixi install -e dev-cuda13 # 安装指定环境的依赖
pixi install -a # 安装所有环境
pixi run 会自动触发 install，但显式执行可以提前发现依赖问题。
pixi run -e dev-cuda13 configure # 在指定环境中运行任务
pixi run -e dev-cuda13 compile # 编译
pixi run -e dev-cuda13 perf-amber # 运行 benchmark
pixi task 支持通过 {{ arg_name }} 模板定义参数。以 SPONGE 项目中的 task 为例：
# pixi.toml 中的定义
configure = { cmd = "cmake ... -DPARALLEL='{{ parallel }}'", args = [{ arg = "parallel", default = "none" }] }
compile = { cmd = "cmake --build ... --parallel {{ jobs }}", args = [{ arg = "jobs", default = "4" }] }
调用时，参数按位置直接跟在 task 名后面传值：
pixi run -e dev-cpu configure avx2 # avx2 替换 {{ parallel }}
pixi run -e dev-cuda13 compile 8 # 8 替换 {{ jobs }}
pixi run -e dev-cuda13 compile # 不传则使用默认值 4
如果 task 定义了多个参数，按定义顺序依次传入。
以下写法都是错误的，不要使用：
pixi run -e dev-cpu configure --parallel avx2 # 错误：被当作额外参数，报错
pixi run -e dev-cpu configure parallel=avx2 # 错误：被当作字面字符串传给 cmake
pixi run -e dev-cpu configure -- avx2 # 错误：-- 后面被当作额外参数
注意：以上规则仅适用于定义了 args 的 task。如果 task 没有定义 args（即简单字符串命令），后面附加的内容会直接拼接到命令末尾：
# 没有定义 args 的 task
perf-amber = "python -X utf8 -m pytest benchmarks/performance/amber/tests -s --tb=short"
pixi run -e dev-cuda13 perf-amber -k test_rdf
# 实际执行：python -X utf8 -m pytest benchmarks/performance/amber/tests -s --tb=short -k test_rdf
pixi shell -e dev-cuda13 # 进入环境的交互式 shell
进入后所有环境变量（PATH、CONDA_PREFIX 等）已设置好，可以直接调用环境内的工具。用 exit 退出。
pixi run -e dev-cuda13 python script.py # 运行非 task 的命令
pixi run -e dev-cuda13 pip install -e ./plugins/prips
pixi run -e dev-cuda13 which SPONGE
pixi run 后面如果不是已定义的 task 名，会当作普通 shell 命令在环境中执行。
pixi add numpy # 添加 conda 依赖到 default feature
pixi add numpy -f dev # 添加到 dev feature
pixi add numpy -p linux-64 -f dev # 指定平台
pixi add --pypi xponge -f dev # 添加 PyPI 依赖
添加后会自动更新 lockfile 和 pixi.toml。
pixi info # 显示系统和工作区信息
pixi list -e dev-cuda13 # 列出环境中的包
pixi task list -e dev-cuda13 # 列出可用任务
pixi clean -e dev-cuda13 # 清理指定环境
pixi clean # 清理所有环境
pixi clean cache # 清理全局缓存
pixi reinstall -e dev-cuda13 # 重装整个环境
pixi reinstall -e dev-cuda13 numpy # 只重装指定包
pixi run --clean-env -e dev-cuda13 configure # 隔离系统环境变量运行任务
--clean-env 会忽略当前 shell 的环境变量，只使用 pixi 环境自身的变量。适用于排查系统环境污染问题。
注意：如果任务本身依赖 pixi 环境外部的工具链（如 HIP/ROCm、MSVC），使用 --clean-env 会导致找不到这些工具。
pixi run --frozen -e dev-cuda13 compile # 使用 lockfile 原样安装，不更新
pixi run --locked -e dev-cuda13 compile # 检查 lockfile 是否最新，不一致则报错
--frozen：适用于 CI 或确定不想更新依赖时--locked：适用于确保 lockfile 和 manifest 一致format-check = "GITHOOK_MODIFY=0 ... python -X utf8 scripts/pre-commit"
compile = { cmd = "cmake --build ... --parallel {{ jobs }}", args = [{ arg = "jobs", default = "4" }] }
task 可以定义在不同的 section 下，按平台和 feature 区分：
[feature.cuda.target.linux-64.tasks] # CUDA + Linux x86_64
[feature.cpu.target.osx-arm64.tasks] # CPU + macOS ARM
[feature.dev.tasks] # dev feature（跨平台）
同名 task 在不同 section 下定义时，实际使用的版本取决于当前环境包含哪些 feature 和当前平台。
.pixi/
envs/
dev-cuda13/ # 环境安装目录
dev-cpu/
...
pixi.toml # 项目配置
pixi.lock # lockfile
pixi.lock 应提交到版本控制，确保团队和 CI 使用一致的依赖版本。
确认命令在指定环境中可用。用 pixi run -e <env> which <cmd> 检查。如果是非 dev 环境，可能缺少 python、pytest 等工具。
检查 pixi.toml 中的版本约束是否存在冲突。用 pixi add <pkg> -f <feature> --no-install 可以只更新 lockfile 不安装，方便调试。
pixi.toml 修改后 lockfile 会自动在下次 run/install 时更新。如果只想更新 lockfile 不安装环境，用 pixi lock。
询问 SPONGE benchmark 新建 或 调整 时 使用 - comparison validation performance 分类 - benchmark 目录 组织 - benchmark 测试 编写 - utils 复用 - pixi task 接入
询问 SPONGE 构建、编译、环境配置、构建排错时使用。 适用于 pixi 环境选择、CMake 配置、多后端编译、格式化、打包。
询问 SPONGE 代码风格、命名规范、格式化工具时使用。 适用于 C++、Python、CMake 的编码规范和格式化流程。
询问 SPONGE 输入文件（mdin.spg.toml）的参数配置时使用。 适用于模拟参数设置、模块配置、输入输出文件指定等。
询问为 SPONGE 安装、链接、修复或检查 skills 时使用。 适用于 AI 助手的本地或全局 skills 配置。
询问使用 SPONGE 的 PRIPS 对接机器学习/神经网络势场时使用。 适用于 Python plugin 编写、环境准备、力回填。