我太懂这种折腾了——之前用setup.py的时候，改个C++文件跑一句python setup.py build_ext --inplace就能快速增量编译，换了scikit-build-core+CMake这套新系统后，每次全量编译属实浪费时间。下面给你几个实用的方案，都是贴合这套工具链特性的增量编译方法：

方案1：直接调用CMake做增量编译（最接近make的原生方式） #

scikit-build-core本质是帮你打理CMake的构建流程，所以跳过它直接操作CMake就能实现纯增量编译：

• 先跑一次pip install --no-deps .或者scikit-build-core build，让scikit-build-core帮你生成完整的CMake构建环境（默认会在_skbuild目录下生成平台相关的子目录，比如Linux下是_skbuild/linux-x86_64-3.10，Windows下是_skbuild/win-amd64-3.10）
• 进入到该子目录下的cmake-build文件夹（这是CMake实际的构建工作目录）
• 直接执行cmake --build .，CMake会自动扫描所有源文件的修改时间，只重新编译有变动的C++文件，速度和原生make一样快
• 如果你想直接在项目根目录测试编译后的扩展，可以把cmake-build里生成的扩展文件（比如.so/.pyd/.dylib格式）复制到项目根目录，就和之前build_ext --inplace的效果完全一致

方案2：用scikit-build-core自带命令实现增量编译 #

scikit-build-core本身支持保留构建缓存，不用你手动找CMake目录：

• 增量编译并生成构建产物：运行scikit-build-core build --no-clean，这个命令不会清空之前的构建缓存，CMake会自动处理增量编译
• 增量编译后直接安装到当前环境：运行scikit-build-core install --no-deps --no-clean，相比pip install --no-deps .，它不会重新执行完整的配置流程，只编译变动的文件，安装速度快很多

方案3：优化CMake配置让增量编译更省心 #

在你的CMakeLists.txt里加几个配置，能让整个流程更贴近你之前用setup.py的习惯：

• 不要用file(GLOB)自动收集源文件（虽然它能检测文件修改，但明确列出源文件能避免CMake漏检新增文件），直接把所有C++源文件写在add_library里
• 固定构建类型（比如Debug或Release），避免每次构建重新配置：在CMakeLists.txt开头加set(CMAKE_BUILD_TYPE Release CACHE STRING "Build type" FORCE)
• 让扩展文件直接输出到项目根目录，省去手动复制的步骤：

  set(CMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY ${PROJECT_SOURCE_DIR})
  set(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${PROJECT_SOURCE_DIR}) # Windows下需要这个
  

  之后不管是用cmake --build .还是scikit-build-core build --no-clean，编译好的扩展都会直接出现在项目根目录，你可以立刻用Python导入测试

一些注意事项 #

• 如果你修改了CMakeLists.txt或者pyproject.toml，需要重新触发CMake配置（比如运行scikit-build-core configure），这时候会重新生成构建系统文件，可能会全量编译一次，但之后修改C++文件依然是增量的
• 不同平台的_skbuild子目录命名略有差异，找不到的话可以直接看目录结构，找带Python版本和平台信息的文件夹就行
• 确保在激活虚拟环境的状态下运行命令，避免路径或依赖版本混乱

内容来源于stack exchange