チュートリアル

OpenAI Agents SDK と Cloudflare Sandbox を使い、分離環境でコードを書き、テストし、成果物を渡す Python エージェントを構築します。

公式の workers-ai-provider パッケージと Workers AI の GPT-OSS モデルで、コードインタープリターを構築します。

R2 バケットをローカルのファイルシステムパスとしてマウントし、サンドボックスのライフサイクルをまたいでデータを永続化します。

Claude Code を使い、GitHub リポジトリのタスクを実装します。

Claude で自然言語から Python コードを生成し、サンドボックスで安全に実行します。

CSV ファイルをアップロードし、Claude で分析コードを生成し、可視化を返します。

Git リポジトリをクローンし、依存関係をインストールし、テストを実行して結果を報告するパイプラインを構築します。

リポジトリをクローンし、Claude でコードを分析して、GitHub の PR にレビューコメントを投稿します。

自己管理の Cloudflare 環境で Claude Managed Agents を実行します。

割り当てられた各セッションを、分離された Cloudflare コンテナ内で動かす Cursor のセルフホストマシンをデプロイします。

各 Devin セッションを、分離された Cloudflare コンテナで動かす Devin Outpost をデプロイします。

OpenAI Agents API 経由で Codex が使える Cloudflare の実行環境をデプロイします。