Agent Skills by ALSEL
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 47品質スコア 86/100

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。

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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

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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
リポジトリ
TerminalSkills/skills
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

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原作者: TerminalSkills · TerminalSkills/skills · ライセンス: Apache-2.0