用途：在多种 AI 编码环境中统一管理配置，自动从各平台来源加载环境变量与密钥，避免为不同平台分别编写读取逻辑。
主要能力：提供 get_env 读取变量（支持 default、required、validator 参数），load_env 加载指定文件，load_all 加载全部来源；detect_environment 识别当前平台（如 claude.ai、claude-code-desktop、codex、jules）；mask_secret 用于安全日志脱敏；debug_info 与 get_loaded_sources 用于排查。
支持的来源：Claude.ai Projects 的 /mnt/project/*.env 与 -token.txt；Claude Code 的 ~/.claude/settings.json（env 块）与 .claude/settings.json；OpenAI Codex 的 ~/.codex/config.toml、setup 脚本写入 ~/.bashrc、shell_snapshots/.sh；Jules 的环境设置界面与仓库内 .env；以及通用的 os.environ、.env、.env.local。
用法：将 skills 安装路径加入 sys.path 后导入，例如 from configuring import get_env, detect_environment；读取 token = get_env("TURSO_TOKEN", required=True)，带默认值 port = get_env("PORT", default="8080")。凭证文件支持 KEY=value 的 .env 格式，以及单值文件（文件名转为键，如 turso-token.txt → TURSO_TOKEN）。优先级为后者覆盖前者：OS 环境变量、平台特定来源、当前目录 .env，最后 OS 环境变量再次生效（显式导出始终优先）。也可通过 CLI 运行 python scripts/getting_env.py 查看调试信息或读取指定键。
适用场景：需要在多个 AI 编码平台间复用同一套密钥与配置读取代码的项目。
限制：资料未提供安装命令、依赖要求、支持的语言版本及性能说明；具体平台路径与行为可能随平台变化，需以实际环境为准。