Synthèse automatique
Lance une application Blazor WASM, une console .NET CLI ou un notebook Jupyter en fonction de l'argument fourni.
Points forts
- Exécute automatiquement le bon projet avec une seule commande
- Gère les processus en arrière-plan
- Fonctionne avec trois types de projets courants
Limites
- Dépend de chemins absolus spécifiques au poste de l'utilisateur
- N'affiche pas automatiquement l'URL pour Blazor (doit être connue)
- Ne prend en charge que trois arguments prédéfinis
Quand vous voulez démarrer rapidement un des projets prédéfinis (Blazor, CLI, Python) sans taper les commandes complètes.
Si vous avez besoin de lancer plusieurs instances simultanément ou un projet non listé.
Analyse de sécurité
SûrThe skill only runs predetermined, hardcoded commands for local development projects. User input is validated against a whitelist ('blazor', 'cli', 'python'), and invalid input is rejected without execution. No destructive actions, obfuscation, or exfiltration are present. Running dotnet and jupyter locally is typical for development and poses no inherent risk in this context.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
run blazorrun clirun pythonname: run description: Run the Blazor WASM app, .NET CLI console app, or Python Jupyter notebook allowed-tools: Bash(dotnet run:), Bash(jupyter:), Bash(python:*)
Argument
$ARGUMENTS — one of: blazor, cli, python
Commands
| Argument | Command | Type |
|----------|---------|------|
| blazor | dotnet run --project dotnet/BlazorChat | dev server — run in background |
| cli | dotnet run --project dotnet/AnthropicApiClient | interactive console — run in background |
| python | python/\.venv/Scripts/jupyter notebook python/001-requests.ipynb | notebook server — run in background |
All commands are executed from the repository root:
D:\OneDrive - Personal\OneDrive\Source\Trainings\AI\Claude with Anthropic API
Your task
- Parse
$ARGUMENTS(trim whitespace, lowercase). - If the value is not one of
blazor,cli,python:- Tell the user the valid options and stop. Do not run anything.
- Run the matching command using the Bash tool with
run_in_background: true. - Report back:
- blazor — the dev server URL (typically
https://localhost:5001) - cli — note that the app is interactive; the user should watch the terminal output for the prompt
- python — Jupyter opens in the browser automatically; the notebook URL will appear in the background output
- blazor — the dev server URL (typically
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/run-blazor-net-cli-or-python-jupyter-mrx3xwm4/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/run-blazor-net-cli-or-python-jupyter-mrx3xwm4' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/run-blazor-net-cli-or-python-jupyter-mrx3xwm4/download' --output '.skill-downloads/run-blazor-net-cli-or-python-jupyter-mrx3xwm4/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/run-blazor-net-cli-or-python-jupyter-mrx3xwm4/SKILL.md.part' '.skill-downloads/run-blazor-net-cli-or-python-jupyter-mrx3xwm4/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(dotnet run:*), Bash(jupyter:*), Bash(python:*)
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/run-blazor-net-cli-or-python-jupyter-mrx3xwm4/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/run-blazor-net-cli-or-python-jupyter-mrx3xwm4/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/run' && cp -R '.skill-downloads/run-blazor-net-cli-or-python-jupyter-mrx3xwm4' '.claude/skills/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/run-blazor-net-cli-or-python-jupyter-mrx3xwm4'openskills read 'run-blazor-net-cli-or-python-jupyter-mrx3xwm4'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/run-blazor-net-cli-or-python-jupyter-mrx3xwm4/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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