「exec」の検索結果

Drive OpenAI's Codex CLI (`codex exec`) as a non-interactive coding sub-agent from inside Claude Code. Load WHENEVER you want to delegate a coding/analysis/refactor task to Codex, get a second opinion / adversarial review from another model, fan out parallel agents across files or worktrees, or run a long mechanical job while you stay the planner. Covers the exact `codex exec` flags, sandbox tiers, output capture, JSON/schema modes, session resume, parallel fan-out, and the mandatory "delegate → capture → independently verify, never trust the self-report" supervision loop.

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P7 Senior Engineer mode — solution-driven execution under P8 supervision. Use when user says 'P7模式', '方案驱动', or when spawned as sub-task executor by P8. Produces: implementation plan + code + 3-question self-review, delivered via [P7-COMPLETION].

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Execute any of 240+ specialized prompt patterns natively across Extraction, Summarization, Analysis, Creation, Improvement, Security, Rating. Common: extract_wisdom, create_threat_model, analyze_claims, improve_writing, review_code, mermaid, youtube_summary. CLI used only for YouTube transcript (-y) and URL fallback (-u). Two workflows: ExecutePattern, UpdatePatterns. USE WHEN fabric, fabric pattern, run fabric, update patterns, threat model, analyze claims, improve writing, review code, mermaid, STRIDE, sigma rules. NOT FOR multi-agent investigation (Research) or content-adaptive extraction (ExtractWisdom).

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Debug LangChain and LangGraph agents by fetching execution traces from LangSmith Studio. Use when debugging agent behavior, investigating errors, analyzing tool calls, checking memory operations, or examining agent performance. Automatically fetches recent traces and analyzes execution patterns. Requires langsmith-fetch CLI installed.

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Multi-agent orchestration framework for autonomous AI collaboration. Use when building teams of specialized agents working together on complex tasks, when you need role-based agent collaboration with memory, or for production workflows requiring sequential/hierarchical execution. Built without LangChain dependencies for lean, fast execution.

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Provides guidance for interpreting and manipulating neural network internals using nnsight with optional NDIF remote execution. Use when needing to run interpretability experiments on massive models (70B+) without local GPU resources, or when working with any PyTorch architecture.

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Control browser automation through HTTP API. Supports page navigation, element interaction (click, type, select), data extraction, accessibility snapshot analysis, screenshot, JavaScript execution, and batch operations.

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Ensure a usable SageMaker execution role exists before deploying or training. Use this skill whenever about to create a SageMaker endpoint, model, training job, or any resource that requires an execution role. Use it especially when the user has not provided a role ARN explicitly, when scripts are about to call `iam:CreateRole`, or when an AccessDenied error mentions an IAM action. Never blindly call `iam:CreateRole` — always check for existing roles first. This skill prevents the most common SageMaker deployment failure: trying to create IAM resources from an SSO principal that has no IAM write permissions.

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Use when launching anything that runs longer than a minute, anything that streams logs, anything you want to keep running while doing other work — or when terminal_exec auto-backgrounded on you and returned a job_id. Teaches the start→poll→wait pattern with terminal_job_logs offset bookkeeping, bounded blocking polls, platform-specific process control via terminal_job_manage capabilities, and the hard rule that jobs die when the terminal-tools server restarts. Read before calling terminal_job_start, or right after terminal_exec auto-backgrounded.

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Decision needed + recommendation + evidence + tradeoffs, 把复杂材料压成可拍板的一页

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Fallback workflow for reliable file creation and verification when automated code execution fails

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Execute Python scripts for spreadsheets with prerequisite data validation and source accessibility checks

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Execute Python scripts with prerequisite data validation and fallback strategies for inaccessible sources

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Execute Python scripts from files for reliable spreadsheet operations, avoiding heredoc issues with shell_agent

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Execute complex Python code via run_shell heredoc when execute_code_sandbox fails

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Use direct Python execution for reliable spreadsheet and document/PDF generation operations

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Recover from execute_code_sandbox failures by writing code to file and executing via run_shell

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Fallback workflow for code execution when automated tools fail, using shell heredoc with verification

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Four-step recovery workflow for code execution failures when inline Python fails

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Execute Python scripts reliably using file-first approach instead of heredoc

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Debug Python script execution failures by capturing full tracebacks and verifying working directory

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Debug Python code execution failures by capturing partial traces, isolating failing functions, and incrementally verifying outputs

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Fallback workflow for reliable code execution when sandbox fails repeatedly

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Handle code execution failures with fallback strategies and anchored workspace paths

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