スキル python-executor
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python-executor

安全

安全なサンドボックス環境で100以上のライブラリを使ってPythonコードを実行

こちらからも入手できます: inference-sh,inference-sh-9,inferen-sh

ローカル環境にインストールせずに、沙箱化された安全な環境でPythonコードを安全に実行できます。Pandas、NumPy、BeautifulSoup、MoviePy、OpenCVなど100以上の事前インストール済みライブラリにアクセスし、データ処理、Webスクレイピング、画像操作、ビデオ作成、自動化タスクに活用できます。

対応: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 ブロンズ
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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。 フィボナッチ数列を計算するPythonコードを実行

期待される結果:

  • 8GB RAM割り当てでPython実行を実行中
  • フィボナッチ数列 (0-20): [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765]
  • 実行完了: 0.8秒

「python-executor」を使用しています。 example.comから产品价格をスクレイピング

期待される結果:

  • BeautifulSoupでWebスクレイピングを開始
  • 24件の商品リストが見つかりました
  • 抽出内容: 名前、価格、在庫状況
  • 結果をoutputs/products.csvに保存
  • ダウンロード可能なファイル: products.csv (4.2 KB)

「python-executor」を使用しています。 このデータから棒グラフを作成

期待される結果:

  • Matplotlibで可視化を生成中
  • 読み込みデータ: 15行 x 3列
  • 地域別売上を示す棒グラフを作成
  • グラフをoutputs/sales_chart.pngに保存
  • ダウンロード可能なファイル: sales_chart.png (156 KB)

セキュリティ監査

安全
v1 • 4/21/2026

All 69 static findings are false positives from markdown code blocks and documentation URLs. The skill contains only legitimate documentation for a Python execution service with no executable code, security vulnerabilities, or malicious intent. Verified as safe for publication.

1
スキャンされたファイル
186
解析された行数
0
検出結果
1
総監査数
セキュリティ問題は見つかりませんでした
監査者: claude

品質スコア

38
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
50
コミュニティ
100
セキュリティ
91
仕様準拠

作れるもの

データ分析と可視化

Pandasで大規模なデータセットを処理し、Matplotlibで可視化を作成し、結果をCSVまたはPNGファイルとしてエクスポート

Webスクレイピング自動化

HTTPクライアントとHTMLパーサーを使用してWebsitesからデータを抽出するか、Seleniumでブラウザを自動化して動的コンテンツを取得

メディア処理パイプライン

画像を操作したり、テキストオーバーレイ付きでビデオを作成したり、Pythonのみで3Dモデルを処理でき、ローカル依存関係なし

これらのプロンプトを試す

基本的なPython実行 
このPythonコードを実行して出力を返してください: {code}
Pandasによるデータ分析 
このデータ来分析するためにPythonコードを実行してください: {data}. 処理にPandasを使用し、可視化をoutputs/に保存
Webスクレイピングタスク 
Pythonコードを記述して{url}からデータをスクレイピングしてください。{target_data}を抽出して結果をoutputs/data.jsonに保存
メディア処理ワークフロー 
メディアファイルを処理するためにPythonを実行してください。{libraries}を使用して{media_type}を操作し、結果をoutputs/に保存

ベストプラクティス

  • 実行後にファイルを自動的に取得できるように、常にoutputs/ディレクトリに出力を保存
  • タスクの複雑さに応じて適切なタイムアウト値を設定（デフォルト30秒、最大300秒）
  • 大規模データセットや複雑なメディア処理の場合は高メモリーバリアント（16GB RAM）を使用
  • plt.show()などのdisplay関数の代わりに、保存メソッドを使用して非対話型コードを記述

回避

  • plt.show()やinput()などの対話型コマンドは実行がハングの原因となるため使用しない
  • pipで新しいパッケージをインストールしないでください。使用可能なのは事前インストール済みのライブラリのみ
  • 環境はCPU 전용のため、GPUやMLモデルのトレーニングを試みない
  • 実行環境は永続的ではないため、コードに機密情報をハードコードしないでください

よくある質問

Pythonコードは安全に実行されますか？
はい、コードはローカルシステムやファイルへのアクセス権のない分離されたサンドボックスサブプロセスで実行されます。
追加のPythonパッケージをインストールできますか？
いいえ、100以上の事前インストール済みライブラリのみ使用可能です。Pandas、NumPy、requests、OpenCVなどの一般的なパッケージが含まれています。
実行中に作成されたファイルを取得するにはどうすればいいですか？
実行中に作成されたファイルはoutputs/ディレクトリに保存すると、自動的にレスポンスで返されダウンロードできます。
最大実行時間はいくらですか？
1秒から300秒の範囲でタイムアウトを設定できます。指定がない場合のデフォルトは30秒です。
機械学習タスクにGPUを使用できますか？
いいえ、これはCPU 전용環境です。GPU/MLワークロードには、代わりに専用のAI画像またはビデオ生成スキルを使用してください。
ローカルに何かをインストールする必要がありますか？
inference.sh CLIツール（infsh）をインストールし、アカウントで認証する必要があります。

開発者の詳細

作成者

skillssh

ライセンス

MIT

リポジトリ

https://github.com/skillssh/skills/tree/main/tools/utilities/python-executor/

参照

main

ファイル構成

📄 SKILL.md