Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 开发

docker-docker-sandbox-agent(Docker Docker sandbox Agent 部署)

用于辅助云资源、部署、容器、基础设施和运维自动化任务。它适合让 Agent 检查配置、整理部署步骤、分析资源状态、生成排障思路或辅助云服务接入。使用时需要明确目标环境、账号权限、区域和资源组,区分本地测试与生产操作;涉及删除资源、重启服务、修改网络或权限配置时,应先确认影响范围。

docker-docker-sandbox-agent 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 3,620。

总安装 10,714周安装 442GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,501核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:docker-docker-sandbox-agent(Docker Docker sandbox Agent 部署)
来源仓库:https://github.com/newtonfrank/docker-docker-sandbox-agent
安装命令:
openclaw skills install docker-docker-sandbox-agent
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install docker-docker-sandbox-agent

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

创建安全临时沙箱执行代码,支持 Python、Node.js 等语言。适合代码验证和隔离测试,防止污染宿主环境。在 OpenClaw 中安装后调用,自动生成并销毁容器实例。沙箱资源有限,不适合长时间运行或大文件处理。

docker-docker-sandbox-agent 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install docker-docker-sandbox-agent;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

docker-docker-sandbox-agent 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install docker-docker-sandbox-agent。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

docker-docker-sandbox-agent 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

docker-docker-sandbox-agent 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

docker-docker-sandbox-agent 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

docker-docker-sandbox-agent 用的人多吗?

公开数据是累计安装 10,714 次,近一周安装 442 次,下载 3,501 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

docker-docker-sandbox-agent 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
docker-docker-sandbox-agent

Docker Docker sandbox Agent 部署 · 本页

10,714—接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
docker-sandbox
description
|
version
1.0.0
metadata
openclaw
emoji
🐳
requires
bins
["docker"]
platform
["macos", "linux", "windows"]

Docker Sandbox

Execute and verify code securely inside isolated temporary containers.

Problem

Agents frequently generate code (Python, JS, Shell scripts) that they need to test before presenting a final solution. Running this code directly on the host machine poses significant security and stability risks.

Solution

The docker-sandbox skill establishes a pattern for agents to provision a temporary, isolated container environment using Docker. Code executes inside the container, captures standard output and error, and cleans up immediately after completion.

Features

  • ✅ Host Isolation - Runs code securely away from the host system's file tree and environment variables.
  • ✅ Ephemeral Execution - Containers are automatically destroyed (--rm) after the process exits.
  • ✅ Multi-environment - Supports Python, Node.js, Go, or any Docker-supported runtime.
  • ✅ Resource Controls - Hard constraints on memory and CPU avoid runaway processes.

Usage Guide (For Agents)

When evaluating or testing code, use the following execution abstractions via the host terminal. Prepare your code in a local temporary directory (e.g., ./.sandbox/), then mount it in the container.

1. Python Verification

Run a python script securely with constrained memory and CPU.

# Create a test script
mkdir -p .sandbox
echo 'print("Hello from Docker Sandbox!")' > .sandbox/main.py

# Execute in python sandbox
docker run --rm \
    --memory="512m" \
    --cpus="1.0" \
    --network none \
    -v "$(pwd)/.sandbox:/app" \
    -w /app \
    python:3.10-slim python main.py

2. Node.js Verification

Evaluate JavaScript / Node.js safely.

docker run --rm \
    --memory="512m" \
    --cpus="1.0" \
    --network none \
    -v "$(pwd)/.sandbox:/app" \
    -w /app \
    node:18-alpine node main.js

3. Bash/Shell Verification

Test shell scripts in a generic Alpine environment.

docker run --rm -v "$(pwd)/.sandbox:/app" -w /app alpine sh script.sh

Security Guidelines

  1. Mount Minimization: Never mount sensitive host directories (e.g., /etc, ~/.ssh, or /) into the sandbox. Mount only the specifically designated .sandbox or task-related directory.
  2. Network Isolation: By default, include --network none in the command to prevent the code from exfiltrating data or initiating unwanted network requests, unless network access is functionally necessary for the test.
  3. Privileges: Never use --privileged mode or run containers mapped directly to the root user of the host if preventable.

平台分布

OpenClaw

98.09%
按下载量换算3,434

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills