Compétences computer-use-agents
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computer-use-agents

Sûr

Construir agentes de IA que controlan ordenadores

La automatización manual del escritorio es repetitiva y consume mucho tiempo. Esta habilidad te enseña a construir agentes de IA que observan pantallas, razonan sobre tareas y ejecutan acciones de forma autónoma utilizando patrones de uso de ordenador.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 75 Bronze
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3

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Utilisation de "computer-use-agents". Show me how to capture a screenshot in a computer use agent

Résultat attendu:

El ejemplo de código demuestra la captura de pantallas usando pyautogui.screenshot(), redimensionando a 1280x800 para eficiencia de tokens, codificando a base64 y devolviendo los datos de imagen para enviar a un modelo de visión para análisis.

Utilisation de "computer-use-agents". How do I safely run a computer use agent?

Résultat attendu:

La habilidad proporciona una configuración completa de Docker con usuario no-root, sistema de archivos de solo lectura, límites de recursos (2 CPU, 4GB RAM), red interna y perfiles seccomp. El agente se ejecuta en /tmp sin acceso a credenciales del host o directorios sensibles.

Audit de sécurité

Sûr
v1 • 2/25/2026

All static analysis findings are false positives. This skill contains educational documentation and code examples for building computer-use agents. The detected patterns (external commands, filesystem access, screen capture) are legitimate code examples demonstrating automation tools like pyautogui and subprocess in Docker-sandboxed environments. The skill explicitly teaches security best practices including sandboxing, resource limits, and credential isolation. No malicious intent or executable code present.

1
Fichiers analysés
320
Lignes analysées
3
résultats
1
Total des audits
Problèmes à risque faible (3)
External Commands in Documentation
Code examples show pyautogui and subprocess usage for computer automation. These are legitimate educational examples demonstrating how to build computer-use agents. The skill includes extensive security warnings and sandboxing guidance.
Filesystem Access in Examples
Code examples reference /tmp/screenshot.png for temporary file storage. This is standard temp directory usage in demo code, not suspicious filesystem access.
Screen Capture References
Documentation mentions screenshot capabilities as a core feature of computer-use agents. This is documented functionality, not malicious surveillance.
Audité par: claude

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
50
Communauté
99
Sécurité
100
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Ingeniero QA automatizando pruebas de navegador

Construir un agente que navegue por aplicaciones web, verifique elementos UI y capture capturas de pantalla de errores. El agente hace clic a través de flujos de usuario, verifica el contenido esperado e informa de regresiones visuales automáticamente.

Automatización de entrada de datos para operaciones empresariales

Crear un agente que transfiera datos entre aplicaciones de escritorio heredadas sin API. El agente lee información de hojas de cálculo, abre las aplicaciones objetivo e introduce datos mediante acciones de teclado y ratón.

Asistente de pruebas de accesibilidad

Desarrollar un agente que explore páginas web para identificar problemas de accesibilidad. Prueba la navegación con teclado, compatibilidad con lectores de pantalla y contraste de colores interactuando con las páginas como lo haría un usuario humano.

Essayez ces prompts

Configuración básica de uso de ordenador
Quiero construir un simple agente de IA que pueda tomar capturas de pantalla y hacer clic en botones. Muéstrame un ejemplo mínimo en Python usando pyautogui y explica el bucle percepción-razonamiento-acción paso a paso.
Configuración de sandbox Docker
Ayúdame a crear un contenedor Docker seguro para ejecutar agentes de uso de ordenador. Necesito Xvfb para visualización virtual, VNC para observación y límites de recursos adecuados. Genera un Dockerfile y docker-compose.yml con mejores prácticas de seguridad.
Integración de uso de ordenador con Anthropic
Tengo una clave API de Anthropic. Muéstrame cómo implementar un agente completo de uso de ordenador usando el SDK oficial de Anthropic con herramientas bash y capacidades de editor de texto. Incluye manejo de errores y límites de pasos.
Automatización de flujos de trabajo multipaso
Diseña un agente que pueda automatizar un flujo de trabajo multipaso: abrir un navegador, navegar a una URL, iniciar sesión con credenciales de variables de entorno, descargar un informe y guardarlo en un directorio específico. Incluye gestión de contexto para rastrear el estado entre pasos.

Bonnes pratiques

  • Siempre ejecuta agentes de uso de ordenador en contenedores Docker aislados con límites de recursos y sin acceso a credenciales del host
  • Implementa límites de pasos (máximo 50 iteraciones) y tiempos de espera para evitar bucles de agente descontrolados
  • Usa atajos de teclado en lugar de clics de ratón cuando sea posible para una automatización más fiable

Éviter

  • Nunca ejecutes agentes de uso de ordenador en tu máquina host con acceso a archivos reales y credenciales
  • Evita credenciales hardcodeadas - siempre usa variables de herramientas de gestión de secretos
  • No omitas el paso de sandboxing incluso para pruebas - los agentes pueden ejecutar acciones no deseadas

Foire aux questions

¿Qué modelos de IA funcionan mejor para agentes de uso de ordenador?
Claude Opus 4.5 y Claude Sonnet 4 son actualmente los mejores modelos para tareas de uso de ordenador. Tienen capacidades nativas de uso de ordenador y entienden los elementos UI mejor que los modelos de visión generales.
¿Puedo usar esta habilidad para automatizar cualquier aplicación de escritorio?
Aunque los agentes de uso de ordenador pueden interactuar con la mayoría de aplicaciones de escritorio, algunos elementos UI como menús desplegables, barras de desplazamiento e interfaces basadas en lienzo pueden ser desafiantes. La habilidad enseña patrones que funcionan para controles UI estándar.
¿Cómo evito que el agente dañe mi sistema?
Siempre usa sandboxing con Docker como se muestra en los ejemplos. Restringe el acceso a la red, usa sistemas de archivos de solo lectura, ejecuta como no-root y nunca proporciones acceso a directorios o credenciales sensibles.
¿Qué es el bucle percepción-razonamiento-acción?
Es el patrón core: capturar pantalla (percepción), enviar al modelo de visión para análisis y planificación (razonamiento), ejecutar acción de ratón/teclado (acción), luego observar resultados y repetir hasta que la tarea esté completa.
¿Pueden los agentes de uso de ordenador funcionar en entornos sin monitor?
Sí, usando Xvfb (X Virtual Framebuffer) para crear una pantalla virtual. La habilidad muestra cómo configurar contenedores Docker con Xvfb y VNC para observación remota de las acciones del agente.
¿Cuánto tiempo lleva una tarea típica de agente?
Cada ciclo percepción-razonamiento-acción toma 1-5 segundos para inferencia del modelo más tiempo de ejecución de acciones. Las tareas simples pueden tomar 10-30 segundos mientras que los flujos de trabajo complejos pueden tomar varios minutos.

Détails du développeur

Structure de fichiers

📄 SKILL.md