code-execution-analysis

Computational Analysis via Code Execution - Execute custom computational analysis code, analyze software, and search for reference implementations. Use this skill for computational science tasks involving exec code software analysis search dataset search literature. Combines 4 tools from 2 SCP server(s).

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リポジトリ: SpectrAI-Initiative/InnoClaw
ソースの最終更新活動: 2026年4月1日 17:03
検出された SKILL.md の言語: 英語
スター: 390
フォーク: 28

インストール方法

デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。

Codex または Claude でインストールこの Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。

直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。

npx skills add https://github.com/SpectrAI-Initiative/InnoClaw --skill code-execution-analysis

コマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。

ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。

ソースファイルを確認

インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。

SKILL.md

ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー

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innoclaw-cli

Use the local InnoClaw CLI to run app workflows and Deep Research sessions from the terminal. Trigger when the user wants command-line control over this repository instead of only using the web UI.

2026-06-26

paper-discussion-full

Use when the user wants the full multi-stage paper discussion workflow, a comprehensive structured discussion of one paper, or an equivalent full-discussion request in another language.

2026-04-14

paper-q-a

Use when the user wants question-driven help on one paper, including paper understanding, follow-up questions, method or experiment clarification, limitation analysis, or comparison against related work in any language.

2026-04-14

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name	code_execution_analysis
description	Computational Analysis via Code Execution - Execute custom computational analysis code, analyze software, and search for reference implementations. Use this skill for computational science tasks involving exec code software analysis search dataset search literature. Combines 4 tools from 2 SCP server(s).

Computational Analysis via Code Execution

Discipline: Computational Science | Tools Used: 4 | Servers: 2

Description

Execute custom computational analysis code, analyze software, and search for reference implementations.

Tools Used

exec_code from server-18 (streamable-http) - https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/18/Thoth-OP
software_analysis from server-18 (streamable-http) - https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/18/Thoth-OP
search_dataset from server-1 (sse) - https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/1/VenusFactory
search_literature from server-1 (sse) - https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/1/VenusFactory

Workflow

Execute analysis code
Analyze software requirements
Search for datasets
Search for methods literature

Test Case

Input

{
    "code": "print('hello')"

import asyncio import json from contextlib import AsyncExitStack from mcp import ClientSession from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client from mcp.client.sse import sse_client SERVERS = { "server-18": "https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/18/Thoth-OP", "server-1": "https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/1/VenusFactory" } async def connect(url, stack): transport = streamablehttp_client(url=url, headers={"SCP-HUB-API-KEY": "sk-b04409a1-b32b-4511-9aeb-22980abdc05c"}) read, write, _ = await stack.enter_async_context(transport) ctx = ClientSession(read, write) session = await stack.enter_async_context(ctx) await session.initialize() return session def parse(result): try: if hasattr(result, 'content') and result.content: c = result.content[0] if hasattr(c, 'text'): try: return json.loads(c.text) except: return c.text return str(result) except: return str(result) async def main(): async with AsyncExitStack() as stack: # Connect to required servers sessions = {} sessions["server-18"] = await connect("https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/18/Thoth-OP", stack) sessions["server-1"] = await connect("https://scp.intern-ai.org.cn/api/v1/mcp/1/VenusFactory", stack) # Execute workflow steps # Step 1: Execute analysis code result_1 = await sessions["server-18"].call_tool("exec_code", arguments={}) data_1 = parse(result_1) print(f"Step 1 result: {json.dumps(data_1, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}") # Step 2: Analyze software requirements result_2 = await sessions["server-18"].call_tool("software_analysis", arguments={}) data_2 = parse(result_2) print(f"Step 2 result: {json.dumps(data_2, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}") # Step 3: Search for datasets result_3 = await sessions["server-1"].call_tool("search_dataset", arguments={}) data_3 = parse(result_3) print(f"Step 3 result: {json.dumps(data_3, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}") # Step 4: Search for methods literature result_4 = await sessions["server-1"].call_tool("search_literature", arguments={}) data_4 = parse(result_4) print(f"Step 4 result: {json.dumps(data_4, indent=2, ensure_ascii=False)[:500]}") # Cleanup print("Workflow complete!") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())

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