python-executor
サンドボックス化された環境でPythonコードを実行する
こちらからも入手できます: inference-sh,skillssh,inference-sh-9
ローカルでPythonコードを実行するには、環境のセットアップと依存関係の管理が必要です。このスキルは、100以上のライブラリがすぐに使える事前設定済みPython環境に即座にアクセスできます。
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オンにして利用開始
テストする
「python-executor」を使用しています。 Execute: import pandas as pd; df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}); print(df.mean())
期待される結果:
Code executed successfully. Output: A 1.5
B 3.5
dtype: float64
「python-executor」を使用しています。 Create a bar chart from data and save to outputs/chart.png
期待される結果:
Code executed successfully. Output: Chart saved!
Attached files: chart.png (PNG image, 800x600)
セキュリティ監査
中リスクStatic analyzer flagged 69 patterns in SKILL.md documentation file, but all are false positives. The 'backtick execution' patterns are markdown code block formatting, not shell execution. Network patterns are documentation URLs and example snippets. The skill legitimately uses the infsh CLI to send Python code to a remote sandboxed execution service (inference.sh). Risk is medium due to remote code execution capability, but execution occurs in an isolated subprocess on their infrastructure with timeout limits (1-300s).
中リスクの問題 (1)
リスク要因
⚙️ 外部コマンド (1)
🌐 ネットワークアクセス (1)
品質スコア
作れるもの
データ分析パイプライン
ローカルの環境をセットアップせずにPandasとMatplotlibを使用してデータセットを処理および可視化。
自動化されたWebスクレイピング
requests、BeautifulSoup、またはブラウザ自動化ツールを使用してWebsitesからデータを抽出。
メディア処理
specializedPythonライブラリを使用して画像、動画、3Dモデルを作成および操作。
これらのプロンプトを試す
Run this Python code: print('Hello World')Create a DataFrame with columns 'name' and 'sales', then calculate the average sales and display a bar chart.
Scrape the title and all links from https://example.com using requests and BeautifulSoup, then return the results as JSON.
Load an image, apply a grayscale filter, resize to 800x600, and save the result. Then create a thumbnail version at 150x150 pixels.
ベストプラクティス
- 出力ファイルを必ずoutputs/ディレクトリに保存して、レスポンスで確実に返されるようにする
- 動画処理やWebスクレイピングなど、実行時間の長い操作には適切なタイムアウト値を設定する
- 可視化にはplt.show()ではなくplt.savefig()などの非対話型メソッドを使用する
回避
- plt.show()やinput()などの対話型操作は試みないでください - 環境は非対話型です
- GPUライブラリには依存しないでください - 環境はCPU専用です
- 個別のコード実行間で状態が持続することは期待しないでください - 各実行は分離されています