Sandboxed Python execution via inference.sh - **name_fr:** Exécution Python sandboxée via inference.sh - **tl_en:** Run Python code in a sandboxed cloud environment — 100+ pre-installed libraries, file outputs returned automatically - **tl_fr:** Exécuter du code Python dans un environnement cloud sandboxé — 100+ bibliothèques pré-installées, fichiers de sortie retournés automatiquement - **creator:** @bankai-skills - **type:** Agent skill - **url:** https://github.com/bankai-skills/superpowers - **cat:** Developer tools - **kws:** python, sandbox, code execution, data analysis, web scraping, image processing, video, 3d processing, pdf generation, automation - **license:** unknown **Description EN:** ⚠️ **Security warning** — this skill requires the `belt` CLI, whose documented install runs `curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh`; the source also documents a manual checksum-verified install — review before running either. 💳 **Paid service** — inference.sh is a commercial platform (code runs on their infrastructure); no free tier is confirmed in the source — check pricing and terms. Curated by Skill Harbor — a short pointer to @bankai-skills' guide for executing Python code in a sandboxed cloud environment: Python 3.10, CPU-only, 8 GB RAM (16 GB variant), 1–300 s timeouts, 100+ pre-installed libraries (NumPy, pandas, matplotlib, requests, BeautifulSoup, Selenium, Playwright, MoviePy, Pillow, OpenCV, trimesh, reportlab…), with files saved to `outputs/` returned automatically. Honest caveats: **no license declared in the repository — license unknown**, so this is a short fiche linking to the source, without reusing its content; non-interactive and CPU-only — no GPU/ML workloads, use dedicated AI apps for those; a metered commercial sandbox, not a free local interpreter. Skill Harbor never reviews the code, review it yourself before use. Discovered via skills.sh. **Description FR:** ⚠️ **Avertissement de sécurité** — ce skill nécessite le CLI `belt`, dont l'installation documentée exécute `curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh` ; la source documente aussi une installation manuelle vérifiée par somme de contrôle — examinez avant d'exécuter l'une ou l'autre. 💳 **Service payant** — inference.sh est une plateforme commerciale (le code s'exécute sur leur infrastructure) ; aucun free tier n'est confirmé dans la source — vérifiez tarifs et conditions. Sélectionné par Skill Harbor — un renvoi court vers le guide de @bankai-skills pour exécuter du code Python dans un environnement cloud sandboxé : Python 3.10, CPU uniquement, 8 Go de RAM (variante 16 Go), timeouts 1–300 s, 100+ bibliothèques pré-installées (NumPy, pandas, matplotlib, requests, BeautifulSoup, Selenium, Playwright, MoviePy, Pillow, OpenCV, trimesh, reportlab…), avec les fichiers sauvegardés dans `outputs/` retournés automatiquement. Bémols honnêtes : **aucune licence déclarée dans le dépôt — licence inconnue**, d'où cette fiche courte avec lien vers la source, sans réutiliser son contenu ; non interactif et CPU uniquement — pas de charges GPU/ML, utilisez des apps IA dédiées pour ça ; un sandbox commercial facturé, pas un interpréteur local gratuit. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. Découvert via skills.sh. **Install prompt EN:** ``` Prerequisites: review the source repository first — it declares no license, so reuse terms are unconfirmed; an inference.sh account and the `belt` CLI are required (commercial service — check pricing). ⚠️ The documented install pipes `curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh` — the source also documents a manual checksum-verified install; review both before running anything. Open the source of "Sandboxed Python execution via inference.sh" for me: Repository: https://github.com/bankai-skills/superpowers/blob/main/tools/utilities/python-executor/SKILL.md 1. Fetch the SKILL.md file from the repository into a temporary folder and summarize what it does in one or two sentences. 2. Read it as a guide only — it carries no declared license, so don't copy its text into other files. 3. Report what it covers and how to use it. GitHub is optional: if I have a GitHub account or the gh CLI, you may use it; otherwise public access is fine. Never require it. Rules: don't touch anything outside the temp folder. If anything looks off, stop and ask me. ``` **Install prompt FR:** ``` Prérequis : examiner d'abord le dépôt source — il ne déclare aucune licence, les conditions de réutilisation sont non confirmées ; un compte inference.sh et le CLI `belt` sont requis (service commercial — vérifiez les tarifs). ⚠️ L'installation documentée pipe `curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh` — la source documente aussi une installation manuelle vérifiée par somme de contrôle ; examinez les deux avant d'exécuter quoi que ce soit. Ouvre-moi la source de « Exécution Python sandboxée via inference.sh » : Dépôt : https://github.com/bankai-skills/superpowers/blob/main/tools/utilities/python-executor/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md depuis le dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Lis-le comme un guide seulement — il ne porte aucune licence déclarée, ne copie donc pas son texte dans d'autres fichiers. 3. Indique ce qu'il couvre et comment l'utiliser. 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. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi. ``` ---

Exécuter du code Python dans un environnement cloud sandboxé — 100+ bibliothèques pré-installées, fichiers de sortie retournés automatiquement - **creator:** @bankai-skills - **type:** Agent skill - **url:** https://github.com/bankai-skills/superpowers - **cat:** Developer tools - **kws:** python, sandbox, code execution, data analysis, web scraping, image processing, video, 3d processing, pdf generation, automation - **license:** unknown **Description EN:** ⚠️ **Security warning** — this skill requires the `belt` CLI, whose documented install runs `curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh`; the source also documents a manual checksum-verified install — review before running either. 💳 **Paid service** — inference.sh is a commercial platform (code runs on their infrastructure); no free tier is confirmed in the source — check pricing and terms. Curated by Skill Harbor — a short pointer to @bankai-skills' guide for executing Python code in a sandboxed cloud environment: Python 3.10, CPU-only, 8 GB RAM (16 GB variant), 1–300 s timeouts, 100+ pre-installed libraries (NumPy, pandas, matplotlib, requests, BeautifulSoup, Selenium, Playwright, MoviePy, Pillow, OpenCV, trimesh, reportlab…), with files saved to `outputs/` returned automatically. Honest caveats: **no license declared in the repository — license unknown**, so this is a short fiche linking to the source, without reusing its content; non-interactive and CPU-only — no GPU/ML workloads, use dedicated AI apps for those; a metered commercial sandbox, not a free local interpreter. Skill Harbor never reviews the code, review it yourself before use. Discovered via skills.sh. **Description FR:** ⚠️ **Avertissement de sécurité** — ce skill nécessite le CLI `belt`, dont l'installation documentée exécute `curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh` ; la source documente aussi une installation manuelle vérifiée par somme de contrôle — examinez avant d'exécuter l'une ou l'autre. 💳 **Service payant** — inference.sh est une plateforme commerciale (le code s'exécute sur leur infrastructure) ; aucun free tier n'est confirmé dans la source — vérifiez tarifs et conditions. Sélectionné par Skill Harbor — un renvoi court vers le guide de @bankai-skills pour exécuter du code Python dans un environnement cloud sandboxé : Python 3.10, CPU uniquement, 8 Go de RAM (variante 16 Go), timeouts 1–300 s, 100+ bibliothèques pré-installées (NumPy, pandas, matplotlib, requests, BeautifulSoup, Selenium, Playwright, MoviePy, Pillow, OpenCV, trimesh, reportlab…), avec les fichiers sauvegardés dans `outputs/` retournés automatiquement. Bémols honnêtes : **aucune licence déclarée dans le dépôt — licence inconnue**, d'où cette fiche courte avec lien vers la source, sans réutiliser son contenu ; non interactif et CPU uniquement — pas de charges GPU/ML, utilisez des apps IA dédiées pour ça ; un sandbox commercial facturé, pas un interpréteur local gratuit. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. Découvert via skills.sh. **Install prompt EN:** ``` Prerequisites: review the source repository first — it declares no license, so reuse terms are unconfirmed; an inference.sh account and the `belt` CLI are required (commercial service — check pricing). ⚠️ The documented install pipes `curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh` — the source also documents a manual checksum-verified install; review both before running anything. Open the source of "Sandboxed Python execution via inference.sh" for me: Repository: https://github.com/bankai-skills/superpowers/blob/main/tools/utilities/python-executor/SKILL.md 1. Fetch the SKILL.md file from the repository into a temporary folder and summarize what it does in one or two sentences. 2. Read it as a guide only — it carries no declared license, so don't copy its text into other files. 3. Report what it covers and how to use it. GitHub is optional: if I have a GitHub account or the gh CLI, you may use it; otherwise public access is fine. Never require it. Rules: don't touch anything outside the temp folder. If anything looks off, stop and ask me. ``` **Install prompt FR:** ``` Prérequis : examiner d'abord le dépôt source — il ne déclare aucune licence, les conditions de réutilisation sont non confirmées ; un compte inference.sh et le CLI `belt` sont requis (service commercial — vérifiez les tarifs). ⚠️ L'installation documentée pipe `curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh` — la source documente aussi une installation manuelle vérifiée par somme de contrôle ; examinez les deux avant d'exécuter quoi que ce soit. Ouvre-moi la source de « Exécution Python sandboxée via inference.sh » : Dépôt : https://github.com/bankai-skills/superpowers/blob/main/tools/utilities/python-executor/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md depuis le dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Lis-le comme un guide seulement — il ne porte aucune licence déclarée, ne copie donc pas son texte dans d'autres fichiers. 3. Indique ce qu'il couvre et comment l'utiliser. 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. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi. ``` ---

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