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de auto-empirical-research-skills1,840
Guide pratique pour créer des environnements d'exécution de code sécurisés et reproductibles via Docker, Nix, des limites de ressources et les meilleures pratiques de sécurité pour la recherche.
Fournit des conseils étape par étape pour configurer des environnements d'exécution isolés (sandbox) pour une recherche reproductible : Dockerfiles, exécution de sous-processus avec limitation des ressources, shells Nix et intégration CI. Met l'accent sur les contrôles de sécurité (isolation réseau, montages en lecture seule, utilisateurs non-root) et la reproductibilité pour les flux de travail de recherche multi-langages.
À utiliser lors de l'exécution de code non approuvé, de la construction de pipelines de recherche reproductibles ou de l'intégration d'exécutions isolées dans une CI/CD. Utile pour les chercheurs, les data scientists et les ingénieurs plateforme qui ont besoin d'environnements d'exécution sûrs et répétables.
Idéalement utilisé par les agents axés sur l'ops et la recherche (Claude Code, Cursor, Codex CLI) et les outils d'assistance générale capables de générer des configurations de conteneurs et des pipelines CI.
Documentation-only skill providing a guide to sandboxed code execution environments for research computing. Covers Docker containers with resource limits, Python subprocess isolation, Nix reproducible environments, and CI/CD integration. No bundled scripts to run. Well-written content with practical code examples, but serves as a reference guide rather than an actionable automation skill.
Clean skill with no security concerns. Content promotes security best practices (network isolation, non-root users, resource caps). The Python code example is educational, not executable as a tool. Architecture is straightforward — single SKILL.md with no scripts or references directory. Usefulness is limited because it's a guide, not an automated tool — users would need to manually adapt the examples.
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