用 PyCharm + Anaconda 做科学计算时正确的包管理逻辑应该是怎么样的？

之前用 Python 做过几个图像处理相关的项目，当时在 PyCharm 中没有特别关注解释器的选择，一般都是用 conda 创建一个 new env 然后再在里面安装所需的包。但是今天无意中看了一下 Anaconda 的安装目录，里面 envs 文件夹下基本每个子文件夹都有 1G 多大，而且每个项目的 Lib\site-packages 目录下基本都包含了重复的包，比如 numpy、matplotlib 这些，感觉既浪费硬盘空间，也让每个项目变得很臃肿。

我想请问下，如果假设我创建的所有项目都是基于同一个 Python 版本的，是否存在一种解决方案，能够在让所有项目共享一部分常用的包（比如 numpy、scipy 等等）的基础上，又允许为每个项目单独指定一些包？举个例子，我之前在 Anaconda prompt 中安装了 tensorflow，但是最近我想新建一个项目用来练手 pytorch，能不能让这个项目中不再出现 tensorflow 这个包？

PS：还有一个问题，PyCharm 的 Setting -> Project -> Project Interpreter 中，最右边有一个 Anaconda logo 的绿色小圈圈，写着 Use Conda Package Manager，这个到底应不应该勾选呢？