ASD

Ray So Code Snippet

Genera imágenes bonitas de fragmentos de código usando ray.so cuando el usuario pide una captura o imagen de código, y las guarda localmente en el directorio actual o en una ruta indicada.

Reemplaza a: Exportación manual de imágenes desde ray.so

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281

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27

0–100, la ruta de este skill

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hace 6 meses

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Instalar

Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md

npx -y skills add intellectronica/agent-skills --skill ray-so-code-snippet --agent claude-code

Se instala solo en este repositorio.

Este skill makes network requests, reads environment config.

Qué hace

  • Genera imágenes de fragmentos de código con ray.so usando agent-browser
  • Construye la URL de ray.so con parámetros codificados en base64 y URL-encoded en el hash
  • Captura la imagen a alta resolución con html-to-image (pixelRatio 4) para texto nítido
  • Guarda el PNG resultante en el directorio de trabajo actual o en la ruta indicada

Úsalo cuando

  • El usuario pide crear una imagen de código, captura de código o snippet de código
  • El usuario quiere que su código se vea bonito para compartirlo

No lo uses cuando

  • agent-browser no está disponible en el PATH del sistema

Qué lo activa

Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.

  • Crea una imagen de este fragmento de código en Python
  • Haz que este código se vea bonito para compartirlo
  • Genera un screenshot de código con tema midnight

SKILL.md

En inglés

ray.so Code Snippet Image Generator

Generate beautiful code snippet images using ray.so and save them locally.

Requirements

  • The user MUST provide the code snippet, either directly or by pointing to a file/selection in context
  • MUST ask the user for ALL styling parameters before generating, presenting ALL available options
  • MUST use agent-browser for screenshot capture (check availability first)

Workflow

Step 1: Verify agent-browser Availability

Before proceeding, verify that agent-browser is available:

which agent-browser

If agent-browser is not found in the PATH, inform the user that this skill requires agent-browser and cannot proceed without it.

Step 2: Fetch Available Options

Fetch the current themes and languages from ray.so's GitHub repository using curl:

# Fetch and parse available themes
curl -s "https://raw.githubusercontent.com/raycast/ray-so/main/app/(navigation)/(code)/store/themes.ts" | grep -oE 'id:\s*"[^"]+"' | sed 's/id:\s*"//;s/"//' | sort -u

# Fetch and parse available languages
curl -s "https://raw.githubusercontent.com/raycast/ray-so/main/app/(navigation)/(code)/util/languages.ts" | grep -oE '^[[:space:]]*"?[a-zA-Z0-9+#-]+"?\s*:\s*\{' | sed 's/[[:space:]]*"//g;s/".*//;s/:.*//' | sort -u

Step 3: Ask User for ALL Parameters

MUST use AskUserQuestion to ask for EVERY parameter, presenting ALL available options. Ask for parameters in this order:

3.1 Theme Selection

Present ALL available themes. In the question, list every theme fetched from step 2. Example:

Question: "Which theme would you like?"
Description: "Available themes: [list ALL themes from curl output]"
Options (pick 4 popular ones for quick select):
- breeze (default, purple gradient)
- midnight (cyan-blue)
- vercel (minimalist dark)
- sunset (warm orange)
Note: User can select "Other" to type any theme from the full list

3.2 Language Selection

Infer the language when possible. Skip this question if:

  • The user explicitly specified a language
  • The code comes from a file with a clear extension (e.g., .py → python, .js → javascript, .ts → typescript, .rs → rust, .go → go, etc.)
  • The syntax is unmistakably identifiable (e.g., def/import → python, func/package → go, fn/let mut → rust)

Only ask this question if the language cannot be confidently inferred:

Question: "Which language for syntax highlighting?"
Description: "Available languages: [list ALL languages from curl output]"
Options:
- auto (auto-detect)
- javascript
- python
- typescript
Note: User can select "Other" to type any language from the full list

3.3 Dark/Light Mode

Question: "Dark or light mode?"
Options:
- Dark mode (default)
- Light mode

3.4 Background

Question: "Show the gradient background?"
Options:
- Yes, show background (default)
- No, transparent/minimal background

3.5 Padding

Question: "How much padding around the code?"
Options:
- 16 (compact)
- 32 (small)
- 64 (medium, default)
- 128 (large)

3.6 Line Numbers

Question: "Show line numbers?"
Options:
- No (default)
- Yes

3.7 Title

Question: "Add a title above the code? (e.g., filename)"
Options:
- No title (default)
- Yes, add title
If yes, ask for the title text.

Note: Do NOT ask about output path/filename. Save to the current working directory with a sensible filename (e.g., rayso-snippet.png, or based on the title if provided like fibonacci.png). Only use a different path if the user explicitly specifies one in their original request.

Step 4: Build the ray.so URL

CRITICAL: ALL parameters must be in the URL hash (after #), NOT in the query string.

Build the URL using shell commands:

# 1. Base64 encode the code
CODE_BASE64=$(echo -n 'YOUR_CODE_HERE' | base64)

# 2. URL encode the base64 string
CODE_ENCODED=$(python3 -c "import urllib.parse; print(urllib.parse.quote('$CODE_BASE64'))")

# 3. Build the URL with ALL parameters in the hash
# Format: https://ray.so/#param1=value1&param2=value2&code=ENCODED_CODE
# Do NOT include width parameter - let ray.so auto-size to fit content
URL="https://ray.so/#theme=THEME&padding=PADDING&background=BACKGROUND&darkMode=DARKMODE&language=LANGUAGE&code=${CODE_ENCODED}"

# Add optional parameters if needed:
# If lineNumbers: add "&lineNumbers=true" before &code=
# If title: add "&title=URL_ENCODED_TITLE" before &code=

URL Hash Parameters:

Parameter Values Default
theme Any theme from list breeze
padding 16, 32, 64, 128 64
background true, false true
darkMode true, false true
language Any language from list, or "auto" auto
lineNumbers true, false false
title URL-encoded string (none)
width Number (pixels) auto
code Base64-encoded, then URL-encoded (required)

Note on width: Do NOT include the width parameter unless you specifically need a fixed width. Without it, ray.so auto-sizes the frame to fit the code content, avoiding unnecessary empty space.

Example URL construction:

# For code: for i in range(23):\n    print(i)
# Theme: midnight, Padding: 64, Dark mode: true, Background: true, Language: python, Title: test.py

CODE='for i in range(23):
    print(i)'
CODE_BASE64=$(echo -n "$CODE" | base64)
CODE_ENCODED=$(python3 -c "import urllib.parse; print(urllib.parse.quote('$CODE_BASE64'))")
TITLE_ENCODED=$(python3 -c "import urllib.parse; print(urllib.parse.quote('test.py'))")
URL="https://ray.so/#theme=midnight&padding=64&background=true&darkMode=true&language=python&title=${TITLE_ENCODED}&code=${CODE_ENCODED}"
echo "$URL"

Step 5: Capture High-Quality Image with agent-browser

MUST use agent-browser (verified in Step 1). This approach uses the html-to-image library (same as ray.so's internal export) with high pixelRatio for crisp, sharp text rendering.

IMPORTANT: Always use a unique session name with --session to avoid stale session issues.

# Generate unique session name
SESSION="rayso-$(date +%s)"

# 1. Set viewport
agent-browser --session $SESSION set viewport 1400 900

# 2. Open the URL
agent-browser --session $SESSION open "$URL"

# 3. Wait for the page to fully render
agent-browser --session $SESSION wait --load networkidle
agent-browser --session $SESSION wait 3000

# 4. Load html-to-image library (same library ray.so uses internally)
agent-browser --session $SESSION eval 'new Promise((r,e)=>{const s=document.createElement("script");s.src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/html-to-image@1.11.11/dist/html-to-image.js";s.onload=r;s.onerror=e;document.head.appendChild(s)})'

# 5. Capture at 4x resolution using html-to-image (produces crisp text)
agent-browser --session $SESSION eval 'htmlToImage.toPng(document.querySelector("#frame > div"),{pixelRatio:4,skipAutoScale:true})' > /tmp/rayso-dataurl-$SESSION.txt

# 6. Close the browser
agent-browser --session $SESSION close

# 7. Convert data URL to PNG file
DATAURL=$(cat /tmp/rayso-dataurl-$SESSION.txt | tr -d '"' | tr -d '\n')
echo "$DATAURL" | sed 's/data:image\/png;base64,//' | base64 -d > /path/to/output.png

# 8. Clean up temp file
rm /tmp/rayso-dataurl-$SESSION.txt

Critical notes:

  • Uses html-to-image library which is what ray.so uses for its own export feature
  • pixelRatio: 4 produces high-DPI images with crisp, sharp text (4x native resolution)
  • The data URL is captured directly from the library, not from a screenshot
  • No ImageMagick required - pure browser-based rendering at high resolution
  • Output is correctly sized with no extra whitespace

Step 6: Confirm Output and STOP

Report the saved file location to the user. The task is complete - do not perform any additional checks, explorations, or verifications after the screenshot is saved.

Complete Example

User: "Create a code snippet image of this Python function"

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
  1. Check which agent-browser - confirmed available

  2. Fetch themes and languages:

curl -s "https://raw.githubusercontent.com/raycast/ray-so/main/app/(navigation)/(code)/store/themes.ts" | grep -oE 'id:\s*"[^"]+"' | sed 's/id:\s*"//;s/"//' | sort -u
  1. Ask user for parameters via AskUserQuestion:

    • Theme: user selects "midnight"
    • Language: inferred as python from def syntax - not asked
    • Dark mode: user selects "Dark mode"
    • Background: user selects "Yes"
    • Padding: user selects "64"
    • Line numbers: user selects "No"
    • Title: user selects "No title"
  2. Build URL (all params in hash, no width for auto-sizing):

CODE='def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)'
CODE_BASE64=$(echo -n "$CODE" | base64)
CODE_ENCODED=$(python3 -c "import urllib.parse; print(urllib.parse.quote('$CODE_BASE64'))")
URL="https://ray.so/#theme=midnight&padding=64&background=true&darkMode=true&language=python&code=${CODE_ENCODED}"
  1. Capture high-quality image:
SESSION="rayso-$(date +%s)"

agent-browser --session $SESSION set viewport 1400 900
agent-browser --session $SESSION open "$URL"
agent-browser --session $SESSION wait --load networkidle
agent-browser --session $SESSION wait 3000

# Load html-to-image library
agent-browser --session $SESSION eval 'new Promise((r,e)=>{const s=document.createElement("script");s.src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/html-to-image@1.11.11/dist/html-to-image.js";s.onload=r;s.onerror=e;document.head.appendChild(s)})'

# Capture at 4x resolution
agent-browser --session $SESSION eval 'htmlToImage.toPng(document.querySelector("#frame > div"),{pixelRatio:4,skipAutoScale:true})' > /tmp/rayso-dataurl-$SESSION.txt
agent-browser --session $SESSION close

# Save as PNG
DATAURL=$(cat /tmp/rayso-dataurl-$SESSION.txt | tr -d '"' | tr -d '\n')
echo "$DATAURL" | sed 's/data:image\/png;base64,//' | base64 -d > ./fibonacci.png
rm /tmp/rayso-dataurl-$SESSION.txt
  1. Report: "Saved code snippet image to ./fibonacci.png"

Image Resolution and Quality

This skill uses the html-to-image library with pixelRatio: 4 to produce high-quality images with crisp, sharp text. This is the same rendering approach that ray.so uses for its built-in export feature.

Output quality:

  • Default: 4x native resolution (frame auto-sizes to content, then rendered at 4x)
  • Text is rendered at high DPI, not upscaled from low resolution
  • Gradient backgrounds and all CSS styling are preserved
  • No unnecessary empty space (frame auto-sizes to fit code)

Adjusting resolution:

  • For smaller files: Change pixelRatio:4 to pixelRatio:2 in the eval command
  • For maximum quality: Use pixelRatio:6 (same as ray.so's "6x" export option)

Forcing a specific width:

  • Only add &width=NUMBER to the URL if you need a fixed width (e.g., for consistent sizing across multiple images)

Troubleshooting

  • If agent-browser is not available: Inform the user and do not proceed
  • If curl fails to fetch themes/languages, use these common defaults:
    • Themes: breeze, midnight, candy, crimson, falcon, meadow, raindrop, sunset, vercel, supabase, tailwind
    • Languages: auto, javascript, typescript, python, rust, go, java, ruby, swift, kotlin, css, html, json, yaml, bash
  • If parameters aren't applied: Ensure ALL parameters are in the URL hash (after #), not the query string
  • If title isn't showing: The title parameter must be in the hash: #title=filename.py&code=...
  • If html-to-image fails to load: Check network connectivity; the library loads from jsdelivr CDN
  • If capture returns empty: The frame selector #frame > div may have changed; inspect the page structure
  • For very long code snippets, ray.so may truncate; consider splitting into multiple images
  • If the page doesn't load properly, increase the wait time (try 4000ms or more)
  • If you get a blank page: Use a fresh unique session name with --session flag
  • If data URL is malformed: Ensure quotes and newlines are stripped before base64 decoding

Reproducido de intellectronica/agent-skills bajo licencia CC0-1.0. Leer esta página en markdown.

Archivos

1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.

Antes de instalar

Requiere que agent-browser esté disponible en el PATH; se verifica con `which agent-browser` antes de continuar.

Necesita en el PATH:curlpython3sed

Variables de entorno:CODECODE_BASE64CODE_ENCODEDDATAURLSESSIONTITLE_ENCODED

Detalles

Licencia
CC0-1.0
Recursos incluidos
Solo SKILL.md
Código fuente
Ver SKILL.md

Etiquetas

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