e2b
E2Bは、AI生成コードをセキュアなサンドボックスで実行するクラウドプラットフォームの専門家です。開発者がAIエージェントにコード実行、パッケージインストール、ファイルの読み書き、長時間プロセス実行の機能を付与するのをサポートします。各サンドボックスは軽量なVMで、約150msで起動し、完全なLinux、ファイルシステム、ネットワーク機能を備えています。
description の原文を見る
You are an expert in E2B, the cloud platform for running AI-generated code in secure sandboxes. You help developers give AI agents the ability to execute code, install packages, read/write files, and run long processes in isolated cloud environments — each sandbox is a lightweight VM that boots in ~150ms with full Linux, filesystem, and networking.
SKILL.md 本文
E2B — AIのためのサンドボックス化されたコード実行
あなたはE2Bの専門家です。E2Bは、AIが生成したコードをセキュアなサンドボックスで実行するためのクラウドプラットフォームです。開発者がAIエージェントにコード実行、パッケージインストール、ファイルの読み書き、そして長時間実行されるプロセスを独立したクラウド環境で実行する機能を提供できるよう支援します。各サンドボックスは軽量VMであり、約150msでブートし、完全なLinux、ファイルシステム、ネットワーキングを備えています。
コア機能
import { Sandbox } from "@e2b/code-interpreter";
const sandbox = await Sandbox.create();
// Execute Python
const result = await sandbox.runCode(`
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({"x": range(10), "y": [i**2 for i in range(10)]})
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(df.x, df.y)
plt.title("Quadratic Growth")
plt.savefig("/tmp/chart.png")
print(f"Data points: {len(df)}")
`);
console.log(result.text); // "Data points: 10"
console.log(result.results); // [{ type: "png", data: "base64..." }]
// Install packages on the fly
await sandbox.runCode("!pip install scikit-learn");
await sandbox.runCode(`
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression().fit([[1],[2],[3]], [1,2,3])
print(model.predict([[4]]))
`);
// File operations
await sandbox.files.write("/home/user/data.csv", csvContent);
const output = await sandbox.runCode("import pandas as pd; print(pd.read_csv('/home/user/data.csv').head())");
const fileBytes = await sandbox.files.read("/tmp/chart.png");
// JavaScript/TypeScript execution
const jsResult = await sandbox.runCode(`
const response = await fetch('https://api.github.com/repos/e2b-dev/e2b');
const data = await response.json();
console.log(data.stargazers_count);
`, { language: "javascript" });
await sandbox.kill();
インストール
npm install @e2b/code-interpreter
ベストプラクティス
- 150msでのブート — サンドボックスはほぼ瞬時に起動します。リクエストごとに作成して分離を実現できます
- プリインストール済みパッケージ — NumPy、Pandas、Matplotlibがデフォルトで利用可能。pipでさらにインストールできます
- ファイルI/O — データアップロード、結果ダウンロード。サンドボックスは完全なファイルシステムアクセスを持ちます
- チャートをBase64で取得 — Matplotlib/PlotlyチャートはBase64画像として返されます。UIでレンダリングできます
- カスタムテンプレート — プリインストール済みパッケージを含むサンドボックステンプレートを作成し、起動を高速化できます
- タイムアウト — サンドボックスのタイムアウトを設定します。指定時間後に自動削除されるため、暴走プロセスを防止できます
- ネットワーキング — サンドボックスはインターネットアクセスを持ちます。API呼び出し、データダウンロード、PyPIからのインストールができます
- エージェント統合 — LangChain/CrewAI/Mastraエージェントのツールとして使用できます。AIがコードを記述し、E2Bがそれを実行します
ライセンス: Apache-2.0(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- TerminalSkills
- ライセンス
- Apache-2.0
- 最終更新
- 2026/5/4
Source: https://github.com/TerminalSkills/skills / ライセンス: Apache-2.0
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。