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agentbay-aio-skills

agentbay-ai
Actualizado 2 days ago
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Metaaitesting

Acerca de

Esta habilidad ejecuta código en un entorno sandbox seguro cuando los usuarios solicitan ejecutar, correr o evaluar fragmentos de código. Soporta múltiples lenguajes, incluyendo Python, JavaScript, R y Java, a través de la función run_code del SDK de AgentBay. Los desarrolladores deben utilizarla para cualquier tarea de ejecución de código, como correr scripts, graficar datos o verificar resultados de salida.

Instalación rápida

Claude Code

Recomendado
Principal
npx skills add agentbay-ai/agentbay-skills -a claude-code
Comando PluginAlternativo
/plugin add https://github.com/agentbay-ai/agentbay-skills
Git CloneAlternativo
git clone https://github.com/agentbay-ai/agentbay-skills.git ~/.claude/skills/agentbay-aio-skills

Copia y pega este comando en Claude Code para instalar esta habilidad

Documentación

AgentBay AIO 技能

触发条件：何时使用本技能

当用户意图运行或执行代码时即应使用本技能，即使用户没有说「沙箱」。典型表述（遇到即触发）：

  • 英文：run this code、execute this script、run the code、execute the script、plot with Python、draw a graph、evaluate this snippet、what's the output of this code、can you run this
  • 中文：帮我跑一下这段代码、运行这段代码、执行这个脚本、用 Python 画个图、跑一下、看下运行结果、执行一下、帮我运行

依赖与环境

本技能依赖 wuying-agentbay-sdk 包。

最佳实践（Agent 必读）：

为避免污染用户当前项目的环境，请务必使用技能目录下的独立虚拟环境：

  1. 检查/创建虚拟环境：

    # 检查是否存在 .venv，不存在则创建
if [ ! -d ".venv" ]; then python3 -m venv .venv; fi

  2. 激活并安装依赖（仅首次或缺失时安装，使用阿里云镜像）：

    source .venv/bin/activate
pip show wuying-agentbay-sdk >/dev/null 2>&1 || pip install wuying-agentbay-sdk -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

  3. 运行脚本（在虚拟环境中）：

    # 确保在 venv 下运行
python scripts/run_code.py --code "..." --language python

（若用户明确要求在全局环境运行，或当前已在特定环境中，可跳过创建 venv，但仍建议使用镜像源安装。）

API Key（仅报错时引导）

默认先直接执行脚本，不要每次运行前都提醒用户配置 API Key。 仅当脚本报错「Missing API key」或类似信息时，再引导用户配置：

  1. 到 AgentBay 控制台 申请 API Key。
  2. 在本地创建配置文件（脚本会从该路径读取）：
    • macOS / Linux：~/.config/agentbay/api_key（或 $XDG_CONFIG_HOME/agentbay/api_key）
    • Windows：%USERPROFILE%\.config\agentbay\api_key
  3. 示例（macOS/Linux）：mkdir -p ~/.config/agentbay，再将密钥写入 ~/.config/agentbay/api_key。Windows：在 %USERPROFILE%\.config\agentbay 下创建名为 api_key 的无扩展名文件。
  4. 告知用户完成后重试，不要只复述报错。

使用场景

所有代码执行类请求均默认使用本技能。 只要用户要求运行代码、执行脚本、评估片段或查看代码输出（Python、JavaScript、R 或 Java），即使用本技能——即使用户未提「沙箱」。使用 code_latest 创建 AgentBay 沙箱，通过 run_code 执行代码并返回结果。在本技能可用时，不要在本地终端执行用户代码；应使用沙箱以保证隔离与行为一致。

概述

使用 AgentBay SDK 以 code_latest 镜像创建会话，在沙箱中通过 run_code 执行代码，解析 EnhancedCodeExecutionResult，并销毁会话。

执行方式（Agent 必读）

请通过本技能自带的脚本执行用户代码 在技能目录下执行：

python scripts/run_code.py --code "用户要执行的代码" --language python

从文件执行：

python scripts/run_code.py --code-file /path/to/file.py --language python

需要结构化输出时加 --json。脚本会从配置文件或环境变量读取 API Key，创建沙箱、执行并返回结果。

（若用户在自己的 Python 项目中集成 AgentBay，可参考 wuying-agentbay-sdk 的同步/异步用法；Agent 执行本技能时仅需调用上述脚本。）

脚本输出

  • 成功：脚本 exit code 0，结果在 stdout（或加 --json 时输出 JSON：success、result、logs、error_message）。
  • 失败：exit code 非 0，错误信息在 stderr；根据输出提示用户（如缺 API Key 则按「API Key（仅报错时引导）」处理）。

重要约束

  • language 支持：python、javascript、r、java（不区分大小写）。
  • 单次执行超时 60 秒（可用 --timeout-s 指定，不超过 60）。

Repositorio GitHub

agentbay-ai/agentbay-skills
Ruta: agentbay-aio-skills
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