Skills Guide

Bac à sable Python

VérifiéPrudence

Exécutez et testez du code Python dans un répertoire playground dédié. Utile pour exécuter des scripts, tester des extraits, examiner le comportement de CPython ou expérimenter sans affecter la base de code principale.

Télécharger et utiliser
Spar Skills Guide Bot
DeveloppementDébutant
28/02/2026
Claude Code
#python#playground#code-execution#testing#uv

Recommandé pour

Développeur backendClaude CodeRevue de codeGénération de testsDéveloppeur frontendDéveloppeur fullstack

Synthèse automatique

Exécute et teste des extraits de code Python dans un répertoire playground isolé, sans toucher au code principal.

Points forts

  • Sépare clairement l'expérimentation du code du projet grâce à un dossier gitignored
  • Donne des commandes concrètes pour créer, écrire et exécuter les scripts avec uv ou Monty via cargo
  • Privilégie des appels d'outils séparés pour éviter les demandes de permission
  • Conserve les fichiers de test pour référence ultérieure

Limites

  • Suppose que uv, et éventuellement cargo/Monty, sont installés et configurés
  • Ne couvre pas la gestion des dépendances Python au-delà de l'environnement du projet
  • Limitée à l'exécution de scripts simples, pas à des suites de tests structurées
Quand l'utiliser

Pour vérifier rapidement le comportement d'un extrait Python ou reproduire une erreur sans modifier le dépôt principal.

Quand l'éviter

Pour exécuter la suite de tests officielle du projet ou du code qui doit interagir avec l'environnement de production.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité78/100

The skill is transparent and non-malicious: it creates a local playground directory, writes Python files, and runs them with standard tooling (uv/cargo). There is no exfiltration, no destructive command, no obfuscation, and no attempt to disable safety. The only real residual risk is arbitrary local code execution, which is inherent to the stated purpose, so it merits 'caution' rather than 'safe' or 'risky'. The inaccurate 'already allowed' claims are a minor permissions-hygiene issue.

Points d'attention
  • •Instructs the agent to execute arbitrary Python files via `uv run` and `cargo run`, which is local code execution with the user's privileges
  • •Claims `mkdir -p playground` and `uv run` are 'already allowed' despite no allowed-tools being declared, which is inaccurate and may mislead the agent about its permissions
  • •Encourages writing scripts into the repo working tree (mitigated by the gitignore note)
Comment cette analyse est faite

Exemples

Reproduce a ValueError
Create a Python playground script that raises a ValueError and run it with uv to confirm the traceback.
Check CPython behavior
In the playground, test how CPython handles a mutable default argument and show the output.
Compare with Monty
Write a small Python script in playground/test.py and run it with cargo run to see how Monty executes it.

name: python-playground description: Run and test Python code in a dedicated playground directory. Use when you need to execute Python scripts, test code snippets, investigate CPython behavior, or experiment with Python without affecting the main codebase.

Python Playground

Run Python code in an isolated playground directory for testing and experimentation.

Instructions

  1. First, ensure the playground directory exists: mkdir -p playground
  2. Use the Write tool to create the Python file at playground/test.py
  3. Run with: uv run playground/test.py to test cpython behavior or cargo run -- playground/test.py to test monty behavior

IMPORTANT: Use separate tool calls for each step - do NOT chain commands with && or use heredocs. This allows the pre-approved commands to work without prompting.

Example workflow

Step 1 - Create directory (Bash, already allowed):

mkdir -p playground

Step 2 - Write code (use Write tool, not cat): Write to playground/test.py:

def foo():
    raise ValueError('test')

foo()

Step 3 - Run script (Bash, already allowed):

uv run playground/test.py

Guidelines

  • The playground/ directory is gitignored
  • Use a different file name for each test you want to run, give the files recognizable names like test_value_error.py
  • Use uv run ... to run scripts (uses project Python)
  • Or, cargo run -- ... to run scripts using Monty
  • Use Write tool for creating files (avoids permission prompts)
  • Run mkdir and uv as separate commands (not chained)
  • do NOT delete files from playground after you've finished testing

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 annexes

Ce 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.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/python-playground-mm5t8caj/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/python-playground-mm5t8caj' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/python-playground-mm5t8caj/download' --output '.skill-downloads/python-playground-mm5t8caj/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/python-playground-mm5t8caj/SKILL.md.part' '.skill-downloads/python-playground-mm5t8caj/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.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

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/python-playground-mm5t8caj/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/python-playground-mm5t8caj/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/python-playground' && cp -R '.skill-downloads/python-playground-mm5t8caj' '.claude/skills/python-playground'

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’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/python-playground-mm5t8caj'

openskills read 'python-playground-mm5t8caj'

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 sync

Mode 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/python-playground-mm5t8caj/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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