功能说明: 本技能涵盖 中文交互、化工作流场景 等核心能力。

Docker沙箱入门工具（免费版）

概述

本工具为个人开发者提供Docker安全沙箱能力。通过容器隔离技术，创建安全的运行环境，支持资源限制、网络隔离和文件系统保护。适合安全地运行不信任代码、测试新镜像和进行开发实验。

核心能力

沙箱功能

功能	说明	免费版支持
容器隔离	独立命名空间	支持
CPU限制	CPU配额限制	支持
内存限制	内存上限设置	支持
网络隔离	无网络/受限	支持
文件系统	只读/临时文件系统	支持
多沙箱	多实例管理	不支持
快照	状态保存恢复	不支持
高级策略	自定义安全策略	不支持

输出: 返回沙箱功能的执行结果,包含操作状态和输出数据。

安全隔离层级

层级	隔离内容	说明
进程隔离	PID命名空间	沙箱内进程互不可见
网络隔离	网络命名空间	独立网络栈
文件隔离	挂载命名空间	独立文件系统视图
用户隔离	用户命名空间	root映射为非特权
资源隔离	cgroups	CPU/内存/IO限制

输出: 返回安全隔离层级的执行结果,包含操作状态和输出数据。

核心功能执行

用input_params参数进行配置。

输出: 返回核心功能执行的执行结果,包含操作状态和输出数据。

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：Docker、安全沙箱环境、支持隔离运行与基、础资源限制、适合代码测试、面向个人开发者的、安全沙箱工具、提供隔离的容器运、行环境、支持资源限制、网络隔离与文件系、统隔离、Use、when、需要代码生成、编程辅助、调试测试、开发部署时使用、不适用于无明确技、术栈的模糊需求、适用于独立开发者、企业团队和自动化、工作流场景等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持。

使用场景

场景一：安全运行不信任代码

用户输入："在沙箱里运行这个不信任的脚本"

# 创建安全沙箱运行
python3 scripts/sandbox.py run \
  --image python:3.11-slim \
  --script ./untrusted.py \
  --no-network \
  --memory 256m \
  --cpu 0.5 \
  --read-only \
  --timeout 60

# 沙箱自动执行并在超时后清理

场景二：测试新镜像

用户输入："安全地测试这个新构建的镜像"

# 沙箱测试镜像
  --image my-app:test \
  --network restricted \
  --memory 512m \
  --command "npm test"

场景三：开发实验环境

用户输入："创建一个隔离的实验环境"

# 创建实验沙箱
  --image ubuntu:22.04 \
  --name experiment \
  --network none \
  --memory 1g \
  --cpu 1.0 \
  --volume /tmp/sandbox:/data:rw

# 进入沙箱
py exec --name experiment

快速开始

1. 阅读## 核心能力章节了解skill功能
2. 按## 依赖说明配置环境
3. 执行所需能力对应的命令
4. 参考## 错误处理章节处理异常
5. 查看## FAQ解答常见疑问

环境准备

# 依赖说明
# 见docker-toolkit安装说明

# 安装Python依赖
pip install docker

# 验证

常用命令

# 创建沙箱
py create --image ubuntu:22.04 --name test --network none

# 运行脚本
py run --image python:3.11 --script ./test.py --no-network --timeout 60

# 测试镜像
py test-image --image my-app:test --command "npm test"

# 列出沙箱

# 清理沙箱
py cleanup --name test

结果处理: 执行完成后,查看输出结果确认操作状态。成功时输出包含处理摘要和结果数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误处理章节获取恢复步骤。

示例

沙箱安全配置

sandbox_config:
  defaults:
    network: "none"              # none | restricted | bridge
    memory_limit: "256m"
    cpu_limit: 0.5
    read_only: true
    tmpfs_size: "64m"
    timeout: 60                  # 默认超时（秒）
    user: "nobody"               # 非特权用户

  security:
    no_new_privileges: true      # 禁止提权
    cap_drop: ["ALL"]            # 删除所有capabilities
    cap_add: []                  # 不添加任何capability
    seccomp: "default"           # 安全计算模式

  cleanup:
    auto_cleanup: true           # 超时后自动清理
    cleanup_on_exit: true        # 退出后清理

优选实践

1. 最小权限：删除所有capabilities，仅添加必要的
2. 资源限制：始终设置CPU和内存限制，防止资源耗尽
3. 网络隔离：不信任代码使用none网络模式
4. 超时设置：设置合理超时，避免长时间运行

实践要点	说明
只读文件系统	配合tmpfs使用，防止写入持久化
用户隔离	使用非特权用户运行
自动清理	超时后自动删除沙箱
日志记录	记录沙箱内活动用于审计

常见问题

Q1：沙箱安全性如何？

Docker沙箱提供进程、网络、文件系统层面的隔离，能防止大部分常规攻击。但对于内核漏洞等高级威胁无法完全防护。高度敏感场景建议使用专用虚拟机。

Q2：免费版支持多沙箱吗？

免费版支持创建沙箱但不支持批量管理。如需管理多个沙箱实例，建议升级PRO版。

Q3：沙箱内的数据会丢失吗？

是的。沙箱默认使用临时文件系统，容器删除后数据丢失。需要持久化的数据需挂载外部卷（不推荐用于不信任代码）。

Q4：可以运行GUI应用吗？

免费版主要支持命令行应用。运行GUI应用需要额外的X11转发配置，建议升级PRO版获取完整支持。

依赖说明

运行环境

• Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
• 操作系统: Linux（推荐） / macOS（有限支持）
• Python版本: 3.8+
• Docker: 20.0+

第三方依赖

依赖项	类型	是否必需	获取方式
LLM API	API	必需	由Agent内置LLM提供
Python	运行时	必需	系统安装或conda环境
docker	Python库	必需	pip install docker

API Key 配置

• 免费版无需API Key
• 所有操作通过本地Docker守护进程执行

可用性分类

• 分类: MD+EXEC（Markdown指令+Python脚本+Docker执行）
• 说明: 基于Docker的安全沙箱环境
• 免费版限制: 基础隔离、不支持多沙箱管理与快照
• 安全声明: 沙箱提供基础隔离，不保证完全安全，高度敏感场景请使用专用虚拟机

错误处理

错误场景	原因	处理方式
配置错误	参数缺失或格式错误	检查依赖说明中的配置要求
运行时错误	运行环境不满足	确认运行环境符合依赖说明
网络错误	连接超时或不可达	执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案

已知限制

• 需LLM支持,无LLM环境不可用
• 复杂业务场景建议结合人工经验判断
• 执行效率受模型能力与网络环境影响

安全注意事项

风险类型	防范措施
API密钥泄露	通过环境变量配置，禁止硬编码到代码或配置文件中
命令执行风险	仅执行白名单命令，避免拼接用户输入到命令行参数中
网络通信安全	使用HTTPS协议，验证SSL证书有效性
敏感数据暴露	输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息

使用前请确认已阅读依赖说明章节，确保运行环境满足安全要求。

核心功能

• 自动化执行: 基于指令驱动的自动化流程
• 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
• API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
• 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
• 信息检索: 快速搜索和过滤目标数据

核心功能

• 自动化执行: 基于指令驱动的自动化流程
• 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
• API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
• 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
• 信息检索: 快速搜索和过滤目标数据