Compétences computer-use-agents
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computer-use-agents

Sûr

Construir agentes de IA que controlam computadores

A automação manual de desktop é repetitiva e consume muito tempo. Esta habilidade ensina você a construir agentes de IA que observam telas, raciocinam sobre tarefas e executam ações de forma autônoma usando padrões de uso de computador.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 75 Bronze
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Utilisation de "computer-use-agents". Show me how to capture a screenshot in a computer use agent

Résultat attendu:

The code example demonstrates capturing screenshots using pyautogui.screenshot(), resizing to 1280x800 for token efficiency, encoding to base64, and returning the image data to send to a vision model for analysis.

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

Résultat attendu:

The skill provides a complete Docker setup with a non-root user, read-only filesystem, resource limits (2 CPU, 4GB RAM), internal networking, and seccomp profiles. The agent runs in /tmp with no access to host credentials or sensitive directories.

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)
SKILL.md:30-86SKILL.md:236-304
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.
SKILL.md:300-302
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.
SKILL.md:19-22SKILL.md:220
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

Engenheiro de QA automatizando testes de navegador

Construa um agente que navega em aplicações web, verifica elementos de UI e captura capturas de tela de bugs. O agente clica fluxos de usuário, verifica conteúdo esperado e relata regressões visuais automaticamente.

Automação de entrada de dados para operações de negócios

Crie um agente que transfere dados entre aplicações desktop legadas sem APIs. O agente lê informações de planilhas, abre aplicações alvo e insere dados através de ações de teclado e mouse.

Assistente de teste de acessibilidade

Desenvolva um agente que explora páginas web para identificar problemas de acessibilidade. Ele testa navegação por teclado, compatibilidade com leitores de tela e contraste de cores interagindo com páginas como um usuário faria.

Essayez ces prompts

Configuração básica de uso de computador 
Quero construir um simples agente de IA que pode tirar capturas de tela e clicar em botões. Mostre-me um exemplo mínimo em Python usando pyautogui e explique o loop percepção-razão-ação passo a passo.
Configuração de sandbox Docker 
Ajude-me a criar um container Docker seguro para executar agentes de uso de computador. Preciso de Xvfb para display virtual, VNC para observação e limites de recursos adequados. Gere um Dockerfile e docker-compose.yml com melhores práticas de segurança.
Integração com Anthropic Computer Use 
Tenho uma chave de API Anthropic. Mostre-me como implementar um agente completo de uso de computador usando o SDK oficial Anthropic com ferramentas bash e capacidades de editor de texto. Inclua tratamento de erros e limites de etapas.
Automação de fluxo de trabalho multi-etapa 
Projete um agente que pode automatizar um fluxo de trabalho multi-etapa: abrir um navegador, navegar para uma URL, fazer login com credenciais de variáveis de ambiente, baixar um relatório e salvá-lo em um diretório específico. Inclua gerenciamento de contexto para rastrear estado entre as etapas.

Bonnes pratiques

  • Sempre execute agentes de uso de computador em containers Docker isolados com limites de recursos e sem acesso a credenciais do host
  • Implemente limites de etapas (máximo 50 iterações) e timeouts para prevenir loops descontrolados de agentes
  • Use atalhos de teclado em vez de cliques de mouse quando possível para automação mais confiável

Éviter

  • Nunca execute agentes de uso de computador em sua máquina host com acesso a arquivos reais e credenciais
  • Evite credenciais hardcoded - sempre use variáveis de ambiente ou ferramentas de gerenciamento de segredos
  • Não pule a etapa de sandboxing mesmo para teste - agentes podem executar ações não intencionais

Foire aux questions

Quais modelos de IA funcionam melhor para agentes de uso de computador?
Claude Opus 4.5 e Claude Sonnet 4 são atualmente os melhores modelos para tarefas de uso de computador. Eles têm capacidades nativas de uso de computador e entendem elementos de UI melhor do que modelos de visão gerais.
Posso usar esta habilidade para automatizar qualquer aplicação desktop?
Embora agentes de uso de computador possam interagir com a maioria das aplicações desktop, alguns elementos de UI como menus suspensos, barras de rolagem e interfaces baseadas em canvas podem ser desafiadores. A habilidade ensina padrões que funcionam para controles de UI padrão.
Como evito que o agente danifique meu sistema?
Sempre use sandboxing Docker conforme mostrado nos exemplos. Restrinja acesso à rede, use sistemas de arquivos somente leitura, execute como não-root e nunca forneça acesso a diretórios ou credenciais sensíveis.
O que é o loop percepção-razão-ação?
É o padrão central: capture a tela (percepção), envie para o modelo de visão para análise e planejamento (razão), execute ação de mouse/teclado (ação), então observe os resultados e repita até a tarefa estar completa.
Agentes de uso de computador podem funcionar em ambientes headless?
Sim, usando Xvfb (X Virtual Framebuffer) para criar um display virtual. A habilidade mostra como configurar containers Docker com Xvfb e VNC para observação remota das ações do agente.
Quanto tempo uma tarefa típica de agente leva?
Cada ciclo percepção-razão-ação leva 1-5 segundos para inferência do modelo mais tempo de execução da ação. Tarefas simples podem levar 10-30 segundos enquanto fluxos de trabalho complexos podem levar vários minutos.

Détails du développeur

Auteur

sickn33

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/computer-use-agents

Réf

main

Structure de fichiers

📄 SKILL.md