python-executor
Python-Code in einer Sandbox-Cloud-Umgebung ausführen
متاح أيضًا من: qu-skills,skillssh,inference-sh-skills,inferen-sh,inference-sh-9,inference-skills,inference-sh
Müssen Sie Python-Skripte ausführen, haben aber keine lokale Umgebung eingerichtet? Diese Fähigkeit ermöglicht es Claude, Python-Code in einer sicheren Sandbox mit über 100 vorinstallierten Bibliotheken auszuführen, für Datenverarbeitung, Web-Scraping, Bildbearbeitung und Automatisierungsaufgaben ohne lokale Konfiguration.
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اختبرها
استخدام "python-executor". Python ausführen, um Statistiken für einen Umsatzdatensatz zu berechnen
النتيجة المتوقعة:
1.247 Datensätze aus sales.csv geladen. Berechnet: Mittelwert=1.234,56 $, Median=987,00 $, Standardabw.=456,78 $. Histogramm unter outputs/sales_histogram.png gespeichert
استخدام "python-executor". Nachrichtenüberschriften von einer Website scrapen
النتيجة المتوقعة:
https://news.example.com abgerufen, 85 Überschriften in 12 Kategorien geparst. Strukturierte Daten unter outputs/headlines.json mit Titel-, Kategorie- und Zeitstempelfeldern gespeichert.
استخدام "python-executor". Ein Verlaufsbild mit Textüberlagerung erstellen
النتيجة المتوقعة:
1920x1080 Verlaufsbild (blau nach violett) generiert. Zentrierten Titel 'Analysis Results' in Weiß hinzugefügt. Unter outputs/gradient_banner.png gespeichert
التدقيق الأمني
مخاطر متوسطةSecurity audit complete. Static findings flagged external commands and network access patterns, but evaluation reveals these are documentation examples in SKILL.md describing legitimate Python execution functionality. No malicious intent or user-controlled command injection vectors found. The skill documents a sandboxed Python execution service with network capabilities (HTTP requests, web scraping). Risk level set to medium due to inherent capabilities, not confirmed vulnerabilities.
مشكلات عالية المخاطر (2)
مشكلات متوسطة المخاطر (2)
مشكلات منخفضة المخاطر (1)
عوامل الخطر
🌐 الوصول إلى الشبكة (5)
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
Datenanalyse und Visualisierung
CSV-Dateien laden, Daten mit pandas verarbeiten und Diagramme oder Grafiken mit matplotlib erstellen. Laden Sie die Datendatei hoch, schreiben Sie Verarbeitungscode und erhalten Sie Visualisierungsausgaben.
Web-Scraping und API-Integration
Webseiten abrufen, HTML mit beautifulsoup4 parsen und strukturierte Daten extrahieren. API-Aufrufe an externe Dienste senden und JSON-Antworten verarbeiten.
Medienverarbeitung und -generierung
Bilder mit PIL erstellen, Videos mit moviepy-Überlagerungen generieren oder 3D-Modelle mit trimesh verarbeiten. Ausgaben direkt im responses-Verzeichnis speichern.
جرّب هذه الموجهات
Verwenden Sie den Python-Ausführer, um mydata.csv zu laden, den durchschnittlichen Umsatz pro Region mit pandas zu berechnen und ein Balkendiagramm zu generieren, das unter outputs/chart.png gespeichert wird
Schreiben Sie Python-Code mit requests und beautifulsoup4, um Produktnamen und Preise von https://example.com/products zu scrapen und als outputs/products.json zu speichern
Generieren Sie ein 5-Sekunden-Video mit blauem Hintergrund, weißem zentriertem Text 'Welcome' mit moviepy und speichern Sie es unter outputs/welcome.mp4 mit 24fps
Schreiben Sie Python-Code, um alle Bilder im uploads-Ordner auf 800x600 Pixel mit PIL zu skalieren, einen 10-Pixel-Rand hinzuzufügen und im outputs/processed/-Verzeichnis zu speichern
أفضل الممارسات
- Verwenden Sie plt.savefig() statt plt.show() für Visualisierungen, da die Umgebung nicht-interaktiv ist
- Timeout-Werte für länger laufende Skripte angeben (z.B. timeout: 120 für Videogenerierung)
- Ausgabedateien im outputs/-Verzeichnis speichern, damit sie automatisch mit der Antwort zurückgegeben werden
تجنب
- Verwenden Sie kein plt.show() – dies schlägt in der nicht-interaktiven Sandbox-Umgebung fehl
- Vermeiden Sie extrem lange Schleifen oder rekursive Funktionen ohne Timeout-Schutz
- Gehen Sie nicht von einem persistenten Zustand zwischen Ausführungen aus – jeder Durchlauf ist isoliert