Conda 上的终于有 aider-chat 的 conda包了，这样理论上可以通过 pixi global 来全局安装它了。但是实际安装会发现，其依赖项之一 tree_sitter_languages 却没有对应的 aarch64 版本，安装过程会因此失败。于是我就想到，我能不能靠AI来解决这个。

生物信息是一门交叉学科，而生物信息学中使用的工具集或技术栈，也是相当的“交叉”，其碎片化的程度，我绝对不亚于Linux发行版… 这也带来了大家都会面临的难题：生物信息分析环境部署。

今天需要部署个Rstudio给别人用, 记录一下部署的步骤以及要点

进行测试时经常要新建一个conda环境, 然后将环境装上jupyter内核后用notebook进行测试. 每次注册新内核都要重查, 所以还是做个记录好了…

写流程是生物信息分析中经常需要涉及的工作, 一个成熟完善的好工具可以使工作的效率大大提高.

原来又撞到了bug….

装软件的时候想了想, 用conda的移植性和可行性还是更好一些, 所以想用conda再尝试一下, 顺便可以看看snakemake怎么样…

由于工作需要, 得安装一篇文献中提及的一个包, 本两想着两条命令完事, 谁知道一大堆依赖要解决…然后linux下的R包都是要编译的, 这可是要了老命了…还好有conda这个东西…