环境侦查·依赖自愈
Introduction
环境侦查·依赖自愈：AI Agent 开工前的五层环境侦查与阶梯式依赖自愈 —— 先确认自己有没有干这活的腿，再动手。L0 身份（OS/shell/是否 WSL 或容器/解释器/权限）、L1 运行时（python/node/git/ffmpeg 等实际路径与多版本共存）、L2 算力（CPU/内存/磁盘/GPU 后端，含 Intel Arc 等非 CUDA 设备的识别）、L3 网络与源（连通性/代理/国内镜像源配置）、L4 项目上下文（工程类型/依赖是否装/虚拟环境/git 回滚点），输出 [OK]/[WARN]/[MISS] 结构化报告与退出码；再按 H0~H5 阶梯自愈（只报告→换替代→隔离安装→换源重试→降级→宣告阻塞），默认预演、改配置前自动备份、破坏性命令一律拒绝执行。内置跨平台命令对照、国内镜像源清单、运行时隔离规范、20 条真实踩坑案例库（npm 是 .cmd 装不上、wsl.exe 输出 UTF-16 乱码、多解释器装完 import 不到、空仓库没回滚点、内存吃紧静默失败、Intel Arc 误装 CUDA 版等）。零第三方依赖，探针本身不会成为装不上的那个东西。触发场景：环境侦查、环境自检、开工前体检、环境准备、装不上依赖、依赖缺失、命令找不到、python 版本不对、node 版本不对、虚拟环境、venv、镜像源、下载超时、pip 超时、npm 超时、缺库、ImportError、ModuleNotFoundError、CUDA 不可用、GPU 用不上、显存、shell 不对、Windows 还是 Linux、WSL、路径不认、乱码、权限不足、磁盘满、内存不足、跑不起来、任务莫名失败、env-scout。
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