核心用法
Skill Sandbox 是一款针对 OpenClaw 生态系统的运行时安全检测工具，专为解决第三方技能潜在的安全风险而设计。用户可通过 sandbox.py 脚本将目标技能置于受控环境中执行，支持整目录沙箱化或单脚本检测，并可叠加网络监控 (--monitor-network)、环境变量注入 (--fake-env) 和超时控制 (--timeout) 等多种参数。
显著优点
1. 多维行为监控：覆盖文件系统读写、目录操作、权限变更、环境变量读取（含敏感键识别）、HTTP/HTTPS 出站请求、DNS 查询、Socket 连接、子进程调用及动态导入等关键行为。
2. 三级安全模式：默认观察模式完整记录不做限制；受限模式阻断网络与越界写操作；蜜罐模式主动注入虚假凭证诱捕数据外泄行为。
3. 结构化安全报告：输出 JSON 格式报告，包含完整操作日志、可疑模式警告及三级安全裁决（SAFE / SUSPICIOUS / DANGEROUS），便于自动化决策。
4. 工作流集成：可与技能扫描器、工作流编排器串联，实现"扫描→沙箱检测→报告审核→安全安装→审计留痕"的全链路安全治理。
潜在局限
- 语言限制：当前仅支持 Python 技能，JavaScript 与 Shell 支持尚在规划中。
- 检测盲区：混淆代码、延迟执行、非标准库实现的底层网络操作可能逃逸监控。
- 隔离层级：并非操作系统级沙箱（如容器/Docker），隔离强度有限，高风险场景需配合更底层虚拟化方案。
适合人群
- 需批量管理第三方技能的安全工程师与平台管理员
- 在受限环境部署 AI Agent 的企业运维团队
- 对技能来源存疑、希望在安装前验证行为的谨慎用户
常规风险
沙箱本身运行需依赖 python3 及被测技能代码，若沙箱脚本存在漏洞或宿主机 Python 环境被污染，可能导致检测失效。建议配合静态扫描与最小权限原则使用，勿将沙箱视为绝对安全保证。