Generate Apify Actor output schemas from source code
Analyser le source d'un Actor pour produire dataset_schema.json, output_schema.json et key_value_store_schema.json selon les règles strictes d'Apify (tout nullable, additionalProperties, required vide)
- Quoi
- Analyser le source d'un Actor pour produire dataset_schema.json, output_schema.json et key_value_store_schema.json selon les règles strictes d'Apify (tout nullable, additionalProperties, required vide)
- Coût
- Gratuit
- Prérequis
- un code d'Actor Apify que l'agent peut lire et analyser — le skill est un workflow que l'agent suit, pas un logiciel
- Installation
- Copiez le prompt d’installation ci-dessous dans votre Muse — votre agent fait le reste.
Sélectionné par Skill Harbor — fiche courte (le repo ne déclare aucune licence, donc aucun contenu n'est reproduit) : le skill de @apify pour générer les schémas de sortie d'un Actor — les fichiers qui disent à Apify Console comment afficher les résultats d'un run. Un workflow en 7 phases : Phase 1 découvre la structure de l'Actor (localiser le répertoire `.actor/`, lire `actor.json`, trouver chaque appel `pushData`/`setValue`, réutiliser les interfaces TypeScript ou TypedDicts Python existants plutôt que ré-analyser, et suivre les conventions des schémas existants du repo) ; Phase 2 génère `dataset_schema.json` (tous les champs de sortie dans `properties`, chaque champ `nullable: true`, `additionalProperties: true` et `required: []` aux niveaux top et imbriqué, exemples anonymisés) ; Phase 3 génère `key_value_store_schema.json` avec des collections groupées par clés fixes ou préfixes de clés ; Phase 4 génère le `output_schema.json` minimal (lien vers le dataset/KV store via variables de template) ; Phase 5 branche le tout dans `actor.json` ; Phase 6 revoit contre une checklist ; Phase 7 résume. Bémols honnêtes : fonctionne sur un code d'Actor que l'agent peut lire — pas standalone ; licence non déclarée par le repo source — fiche courte avec lien uniquement, rien copié. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. Découvert via skills.sh.
Version :
Installation
Prérequis : un code d'Actor Apify que l'agent peut lire et analyser — le skill est un workflow que l'agent suit, pas un logiciel Installe-moi « Générer les schémas de sortie d'un Actor Apify depuis le code source ». Il donne à mon agent le workflow en 7 phases de @apify pour générer les schémas de sortie d'un Actor : découvrir la structure (trouver les appels pushData/setValue, réutiliser les interfaces TypeScript ou TypedDicts Python existants, suivre les conventions du repo), générer dataset_schema.json (tous les champs de sortie, chaque champ nullable: true, additionalProperties: true et required: [] aux deux niveaux, exemples anonymisés), générer key_value_store_schema.json (collections par key ou keyPrefix), générer le output_schema.json minimal, brancher le tout dans actor.json, revoir contre la checklist, et résumer. IMPORTANT : le repo ne déclare aucune licence — récupérer depuis le lien seulement, et ne rien reproduire au-delà du lien. Dépôt : https://github.com/apify/agent-skills/blob/main/skills/apify-generate-output-schema/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md (et les fichiers d'aide éventuels) depuis le chemin du dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Vérification de sécurité : examine le SKILL.md et les scripts pour tout contenu suspect (appels réseau inattendus, commandes shell, collecte d'identifiants). Ce dépôt ne devrait contenir aucun secret en dur. Vérifie que c'est bien le cas ici ; STOP sur tout signal d'alerte et dis-le-moi. 3. Installe-le comme skill : copie le SKILL.md et ses fichiers d'aide dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « apify-generate-output-schema ». 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide, fichiers en place. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (p. ex. pointer l'agent vers le code de l'Actor et son répertoire .actor/ ; rien d'autre — c'est un workflow). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf s'il figure dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi.
Questions
Comment installer une création ?
Chaque fiche produit contient un prompt d’installation à copier-coller. Collez-le dans votre Muse et il installe la création pour vous — sans configuration manuelle.
Où va mon argent ?
Directement au vendeur. Skill Harbor ne traite jamais les paiements : le paiement se fait sur la page du vendeur, généralement via Stripe.
Que signifie le ✓ à côté du nom d’un créateur ?
Il signifie que nous avons confirmé l’identité de la personne derrière la fiche. Il ne dit rien sur le code lui-même — vérifiez toujours une création avant de l’installer.