Best for
- 中文:使用场景
- 本节说明 使用场景 相关的任务目标、输入、输出、关键约束和验收标准。
- 优先用中文向用户解释本节做什么、怎么用、失败时怎么办;下方保留的英文细则、参数、代码和命令作为机器可读规范。
DDDFXYqiming/Agent_Extensions/General_skills/generic-agent-code-run/SKILL.md
Use when controlling Windows native desktop apps or real-browser sessions with GenericAgent-style code_run: dynamic Python execution, Win32/UIA/OCR/screenshots/CDP, and observe-act-verify loops.
Decision brief
本文件属于公开技能 AIProjects。本节为中文主体补充说明,目标是让中文读者在不依赖英文背景的情况下,理解本文件的作用、阅读路径、关键约束和验收标准。 本文件的相对路径是 generic-agent-code-run/SKILL.md,属于 AIProjects 的参考/工作流/模板/脚本/资产之一。 使用方法:先看本中文主体补充;再按需进入下方原始英文细则、表格、清单、JSON、代码或命令;最后按验收要点核对产物。 中文部分只做解释,不替换、不重写、不翻译任何原始字段名、参数名、命令名、文件名、URL、环境变量、JSON/YAML 键、表格技术…
Compatibility matrix
| Platform | Status | Evidence | What to check |
|---|---|---|---|
| Codex | Not declared | No explicit evidence | Portability before use |
| Claude Code | Not declared | No explicit evidence | Portability before use |
| Cursor | Not declared | No explicit evidence | Portability before use |
| Gemini CLI | Not declared | No explicit evidence | Portability before use |
Installation
The source command is displayed only when detected. A safe inspection prompt is always available so your agent can explain every action before execution.
npx skills add https://github.com/DDDFXYqiming/Agent_Extensions --skill "General_skills/generic-agent-code-run"Inspect the Agent Skill "generic-agent-code-run" from https://github.com/DDDFXYqiming/Agent_Extensions/blob/42f796b4b5236864a421ded5865160b86f828b13/General_skills/generic-agent-code-run/SKILL.md at commit 42f796b4b5236864a421ded5865160b86f828b13. List every install step, command, network request, credential, file read/write, external action, and rollback step. Explain whether it fits my task. Do not install or execute anything until I approve.
Workflow
本节说明 校验 检查清单 相关的任务目标、输入、输出、关键约束和验收标准。
本文件属于公开技能 AIProjects。本节为中文主体补充说明,目标是让中文读者在不依赖英文背景的情况下,理解本文件的作用、阅读路径、关键约束和验收标准。 本文件的相对路径是 generic-agent-code-run/SKILL.md,属于 AIProjects 的参考/工作流/模板/脚本/资产之一。 使用方法:先看本中文主体补充;再按需进入下方原始英文细则、表格、清单、JSON、代码或命令;最后按验收要点核对产物。 中文部分只做解释,不替换、不重写、不翻译任何原始字段名、参数名、命令名、文件名、URL、环境变量、JSON/YAML 键、表格技术…
本文件的目标读者包括:通用 AI 助手、内容创作者、设计师、研发人员,以及需要把研究材料、规则说明或工程数据转成可复现产物的使用者。 若用户只是要快速回答问题而不是真正执行工具,可只阅读本中文主体补充;不要为了显得专业而翻译原始字段、参数或命令。 若用户提供了额外的输入材料(截图、URL、表格、PDF、CSV、JSON),请把材料当作当前任务上下文,不要写入本文件以免污染其他使用者的环境。 若用户要求长期保存某些配置或脚手架,建议放到个人或团队的私有 skill;本公开文件不应承载私有配置。
1. 阅读本中文主体补充,确认任务类型、阅读路径、关键约束、关键风险。 2. 浏览下方 H2/H3 英文标题,挑出与当前任务相关的章节。 3. 阅读这些章节时保留所有命令、参数、字段、模板、代码块。 4. 执行前确认依赖、输入、输出;执行后用对应校验脚本核对。 5. 出现失败时优先回到日志、错误码、原始字段名定位,不要盲目修改。 6. 任何只在本机内存、剪贴板、临时终端存在的中间产物都不算交付。 7. 涉及多步骤流程时,每一步都要记录实际命令、实际输出、实际产物。 8. 跨任务复用时,复制整段命令而不是心算重组,避免字段遗漏或顺序错乱。
文档结构完整、章节顺序合理、未被无意义切割。
Permission review
The documentation asks the agent to run terminal commands or scripts.
python .\scripts\desktop_probe.pyThe documentation asks the agent to run terminal commands or scripts.
python .\scripts\window_ops.py --listEvidence record
| Signal | Value | Evidence type | Meaning |
|---|---|---|---|
| Quality score | 93/100 | Computed | Documentation, specificity, maintenance, and trust rules |
| Repository stars | 7 | Source | Repository attention, not individual Skill quality |
| Compatibility | 0 platforms | Source | Declared in the catalog source record |
| Usage guide | automated source guide | Editorial | Generated or reviewed according to the visible evidence level |
Pinned source
本文件属于公开技能 AI_Projects。本节为中文主体补充说明,目标是让中文读者在不依赖英文背景的情况下,理解本文件的作用、阅读路径、关键约束和验收标准。
本文件的相对路径是 generic-agent-code-run/SKILL.md,属于 AI_Projects 的参考/工作流/模板/脚本/资产之一。
使用方法:先看本中文主体补充;再按需进入下方原始英文细则、表格、清单、JSON、代码或命令;最后按验收要点核对产物。
中文部分只做解释,不替换、不重写、不翻译任何原始字段名、参数名、命令名、文件名、URL、环境变量、JSON/YAML 键、表格技术列头、模板占位或代码块。
公开共享要求:不得写入本机绝对路径、个人目录、账号标识、真实密钥、临时下载目录或过细来源索引;如出现必须替换为 [REDACTED] 或抽象描述。
安全边界:所有脚本执行前必须确认运行环境、依赖、当前工作目录和输出路径;执行后用 ls/cat/grep/校验脚本核对。
若与同技能下 SKILL.md 冲突,以 SKILL.md 的目标、约束和验收标准为准;若与子工作流、子模板冲突,按本节约定的约束优先级处理。
涉及任何投资、法律、医疗等专业建议时,必须保留“不构成专业建议”声明,并以最新公告、最新法规为依据。
本文件的目标读者包括:通用 AI 助手、内容创作者、设计师、研发人员,以及需要把研究材料、规则说明或工程数据转成可复现产物的使用者。 若用户只是要快速回答问题而不是真正执行工具,可只阅读本中文主体补充;不要为了显得专业而翻译原始字段、参数或命令。 若用户提供了额外的输入材料(截图、URL、表格、PDF、CSV、JSON),请把材料当作当前任务上下文,不要写入本文件以免污染其他使用者的环境。 若用户要求长期保存某些配置或脚手架,建议放到个人或团队的私有 skill;本公开文件不应承载私有配置。
ericwarn-dingning-pr-methodology 配合:用本文件做模板与排版,用丁宁 skill 做估值与价值判断。fox-finance-methodology 配合:用本文件做演示稿载体,用 fox skill 做技术择时与执行节奏。video-notes-generator 配合:用本文件输出结构化 Markdown,用视频笔记技能做素材来源。generic-agent-code-run 配合:用本文件做交付规范,用 code-run 做浏览器/桌面/脚本验证。markitdown-skill 配合:用本文件做最终排版,用 markitdown 做原始资料转换。本节用纯中文描述本文件的目标、读者、阅读顺序、验收、公开要求、排错、跨技能协同;下方英文细则保留机器可读规范。 请把本节视作与原始英文细则并列的中文导读;不要覆盖、删除或翻译原始字段、参数、命令、模板。
概览 相关的任务目标、输入、输出、关键约束和验收标准。Use this skill to operate Windows native desktop apps and real-browser sessions with the GenericAgent pattern: minimal fixed tools, a universal code_run execution path, local capability libraries, and a strict observe-act-verify loop.
The core idea is not to memorize many fixed tools. The core idea is to generate short, task-specific Python code, execute it, return JSON evidence, and decide the next action from verified state.
使用场景 相关的任务目标、输入、输出、关键约束和验收标准。Use this skill when a task needs:
Do not use this skill to copy GenericAgent's full agent loop, LLM client, or memory system. Hermes already owns those layers.
Core Mechanism 相关的任务目标、输入、输出、关键约束和验收标准。GenericAgent's important mechanism is:
observe -> generate minimal code_run Python -> execute -> return JSON evidence -> verify -> next action
A code_run block should dynamically import only the needed local modules:
import json
# optional imports as needed:
# import win32gui, win32api, win32con
# from PIL import ImageGrab
# import pyperclip, uiautomation
# from TMWebDriver import TMWebDriver
result = {"ok": False, "action": "", "evidence": {}, "error": None}
# perform one minimal action or one observation
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
In Hermes, emulate this pattern with execute_code or terminal running a small Python script. Always return JSON.
Desktop Control Recipe 相关的任务目标、输入、输出、关键约束和验收标准。win32gui.EnumWindows, capture screenshots with PIL.ImageGrab.grab, inspect UIA/OCR only as needed.Useful references:
references/environment.md for portable dependency configurationreferences/code-run-core.mdreferences/windows-control.mdreferences/safety-rules.mdreferences/session-lessons.md for migration/spec pitfalls discovered while packaging this skilltemplates/code-run-snippet.py浏览器 Control Recipe 相关的任务目标、输入、输出、关键约束和验收标准。Use this priority order:
DOM/Runtime.evaluate -> CDP Input.dispatchMouseEvent -> physical mouse click
For real login state, use an existing browser session or CloakBrowser persistent context. Verify with URL, title, DOM text, screenshot, or API response.
Useful references:
references/browser-control.mdscripts/browser_cdp_probe.py安全 规则 相关的任务目标、输入、输出、关键约束和验收标准。Never use this skill to:
rm -rf, Remove-Item -Recurse -Force, or equivalent destructive commands.python.exe processes.Always:
Environment 配置 相关的任务目标、输入、输出、关键约束和验收标准。This skill is portable. It must not hardcode a local GenericAgent checkout path.
Optional PowerShell setup when you want to reuse a specific GenericAgent checkout or Python environment:
$env:GENERIC_AGENT_ROOT='D:\path\to\GenericAgent'
$env:GENERIC_AGENT_PYTHON='D:\path\to\GenericAgent\.venv\Scripts\python.exe'
GENERIC_AGENT_PYTHON is useful for helpers that need compiled packages such as Pillow/pywin32. If neither variable is set, helpers try the current Python and return truthful JSON setup hints when dependencies are unavailable.
See references/environment.md.
Quick Local Probes 相关的任务目标、输入、输出、关键约束和验收标准。Run from this skill directory:
python .\scripts\desktop_probe.py
python .\scripts\window_ops.py --list
python .\scripts\screenshot_ocr.py --screen
python .\scripts\browser_cdp_probe.py --status
校验 检查清单 相关的任务目标、输入、输出、关键约束和验收标准。SKILL.md frontmatter parses.desktop_probe.py returns JSON.window_ops.py --list returns JSON.screenshot_ocr.py --screen either captures an image or returns a truthful JSON error.browser_cdp_probe.py --status returns connected/unavailable as JSON without crashing.Frequently asked questions
本文件属于公开技能 AIProjects。本节为中文主体补充说明,目标是让中文读者在不依赖英文背景的情况下,理解本文件的作用、阅读路径、关键约束和验收标准。 本文件的相对路径是 generic-agent-code-run/SKILL.md,属于 AIProjects 的参考/工作流/模板/脚本/资产之一。 使用方法:先看本中文主体补充;再按需进入下方原始英文细则、表格、清单、JSON、代码或命令;最后按验收要点核对产物。 中文部分只做解释,不替换、不重写、不翻译任何原始字段名、参数名、命令名、文件名、URL、环境变量、JSON/YAML 键、表格技术…
The source record exposes this install command: npx skills add https://github.com/DDDFXYqiming/Agent_Extensions --skill "General_skills/generic-agent-code-run". Inspect the command and pinned source before running it.
Static rules flagged exec-script in the source; the page lists the matching lines and excerpts.
Alternatives
terrylica/cc-skills
Control Notion via Python SDK. TRIGGERS - Notion API, create page, query database, add blocks.
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
Distributed computing for larger-than-RAM pandas/NumPy workflows. Use when you need to scale existing pandas/NumPy code beyond memory or across clusters. Best for parallel file processing, distributed ML, integration with existing pandas code. For out-of-core analytics on single machine use vaex; for in-memory speed use polars.
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
Medicinal chemistry filters for compound triage. Apply drug-likeness rules (Lipinski, Veber, CNS), structural alert catalogs (PAINS, NIBR, ChEMBL), complexity metrics, and the medchem query language for library filtering.
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
Use NeuroKit2 to build or audit reproducible research workflows for physiological time-series preprocessing, event/interval analysis, multimodal alignment, variability, and complexity. Trigger when code imports neurokit2 or needs its current APIs, schemas, and method-aware validation—not for diagnosis or device validation.