Synthèse automatique
Exécute une commande unique dans un environnement sandbox éphémère sur la plateforme Agentuity, avec création et destruction automatiques.
Points forts
- Isolation totale grâce à des sandbox jetables créés à la volée
- Configuration fine des ressources (CPU, mémoire, disque, timeout)
- Support de multiples runtimes (Bun, Python) et d'outils système via snapshots et dépendances
- Intégration avec l'écosystème Agentuity pour des workflows cloud
Limites
- Nécessite une authentification préalable (`agentuity auth login`)
- Temps d'exécution potentiellement long à cause de la création du sandbox
- Pas de persistance des données après destruction du sandbox
Idéal pour exécuter des commandes isolées de manière sécurisée dans le cloud, par exemple pour tester du code ou lancer des scripts sans polluer l'environnement local.
À éviter pour des processus longue durée nécessitant un état persistant ou des interactions en temps réel avec l'utilisateur.
Analyse de sécurité
PrudenceThe skill is a wrapper for a cloud sandbox CLI, executing user-supplied commands in an ephemeral environment. While the sandbox is intended to isolate actions, the ability to run any command with optional network access poses a risk if the AI agent is manipulated to run harmful payloads. The skill itself is not inherently destructive, but the broad permission to run arbitrary code warrants caution.
- •Executes arbitrary commands in a cloud sandbox with optional network access, which could be misused for malicious activities if the AI agent is tricked.
- •Consumes cloud resources (CPU, memory, disk) that could be abused for cryptomining or denial-of-service if not properly restricted by the platform.
- •Requires authentication, reducing unauthorized access, but still allows powerful actions within the sandbox.
Exemples
Run the command 'echo hello world' in a new Agentuity cloud sandbox using the default runtime.Use Agentuity CLI to execute 'bun run index.ts' in a sandbox with 1Gi memory and 1000m CPU, timeout 5 minutes.Create a sandbox with network enabled and run 'curl https://api.example.com' using Agentuity cloud sandbox run.name: agentuity-cli-cloud-sandbox-run description: "Run a one-shot command in a sandbox (creates, executes, destroys). Requires authentication. Use for Agentuity cloud platform operations" version: "0.1.24" license: Apache-2.0 allowed-tools: "Bash(agentuity:*)" argument-hint: "<command...>" metadata: command: "agentuity cloud sandbox run" tags: "slow requires-auth"
Cloud Sandbox Run
Run a one-shot command in a sandbox (creates, executes, destroys)
Prerequisites
- Authenticated with
agentuity auth login - Organization context required (
--org-idor default org)
Usage
agentuity cloud sandbox run <command...> [options]
Arguments
| Argument | Type | Required | Description |
|----------|------|----------|-------------|
| <command...> | array | Yes | - |
Options
| Option | Type | Required | Default | Description |
|--------|------|----------|---------|-------------|
| --runtime | string | Yes | - | Runtime name (e.g., "bun:1", "python:3.14") |
| --runtimeId | string | Yes | - | Runtime ID (e.g., "srt_xxx") |
| --name | string | Yes | - | Sandbox name |
| --description | string | Yes | - | Sandbox description |
| --memory | string | Yes | - | Memory limit (e.g., "500Mi", "1Gi") |
| --cpu | string | Yes | - | CPU limit in millicores (e.g., "500m", "1000m") |
| --disk | string | Yes | - | Disk limit (e.g., "500Mi", "1Gi") |
| --network | boolean | No | false | Enable outbound network access |
| --timeout | string | Yes | - | Execution timeout (e.g., "5m", "1h") |
| --env | array | Yes | - | Environment variables (KEY=VALUE) |
| --file | array | Yes | - | Files to create in sandbox (sandbox-path:local-path) |
| --timestamps | boolean | No | false | Include timestamps in output (default: true) |
| --snapshot | string | Yes | - | Snapshot ID or tag to restore from |
| --dependency | array | Yes | - | Apt packages to install (can be specified multiple times) |
| --projectId | string | Yes | - | Project ID to associate this sandbox with |
Examples
Run a simple command:
bunx @agentuity/cli cloud sandbox run -- echo "hello world"
Run with resource limits:
bunx @agentuity/cli cloud sandbox run --memory 1Gi --cpu 1000m -- bun run index.ts
Run with network access enabled:
bunx @agentuity/cli cloud sandbox run --network -- curl https://api.example.com
Output
Returns JSON object:
{
"sandboxId": "string",
"exitCode": "number",
"durationMs": "number",
"output": "string"
}
| Field | Type | Description |
|-------|------|-------------|
| sandboxId | string | Sandbox ID |
| exitCode | number | Exit code from the process |
| durationMs | number | Duration in milliseconds |
| output | string | Combined stdout/stderr output |
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/cloud-sandbox-command-execution-mm8o528v/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/cloud-sandbox-command-execution-mm8o528v' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/cloud-sandbox-command-execution-mm8o528v/download' --output '.skill-downloads/cloud-sandbox-command-execution-mm8o528v/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/cloud-sandbox-command-execution-mm8o528v/SKILL.md.part' '.skill-downloads/cloud-sandbox-command-execution-mm8o528v/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Bash(agentuity:*)
Extrait original : Prerequisites
- Authenticated with
agentuity auth login - Organization context required (
--org-idor default org)
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/cloud-sandbox-command-execution-mm8o528v/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/cloud-sandbox-command-execution-mm8o528v/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/agentuity-cli-cloud-sandbox-run' && cp -R '.skill-downloads/cloud-sandbox-command-execution-mm8o528v' '.claude/skills/agentuity-cli-cloud-sandbox-run'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/cloud-sandbox-command-execution-mm8o528v'openskills read 'cloud-sandbox-command-execution-mm8o528v'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/cloud-sandbox-command-execution-mm8o528v/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
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Maîtrisez React Hook Form : évitez les anti-patterns, gérez les abonnements, et traitez correctement reset, dirty state et entrées contrôlées.
Migration Emotion vers Mantine
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Détecteur de dérive de périmètre
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