技能沙箱运行&评估分析系统

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

技能越来越多,本地安装测试总会在电脑留下冗余文件,甚至记忆,所以开发了这套系统,在沙箱中测试并输出如下内容: 用途-行为一致性:评估技能实际行为是否符合声称定位(如 AST 语法分析、StateDB 装配校验等)。 产物-定义一致性:评估生成的报告、清单或数据是否真实有效。 安全性合理性:列出越权拦截的绝对路径与防污染屏障有效性。 偏差剖析 (Deviation Analysis):精准剖析行为与用途的偏离细节。 可用性判定 (Usability Verdict):给出明确的可用性判定级别(Pass / 有条件可用 Conditional Pass / Needs Review)。 针对性修复建议 (Actionable Recommendations):给出代码与架构层面的可落地整改建议。既可以ai使用,也可以gui客户端使用手动使用,

一句话选型结论

按资料字段整理

技能沙箱运行&评估分析系统是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_f9be8d90/skill-oea-sandbox
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_f9be8d90仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量4.8 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
技能沙箱运行&评估分析系统当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

4.8 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Skill-oea-Sandbox (AI Agent 技能行为评估分析沙箱)

安全隔离与自动化多维评判 AI 技能(SKILL.md / 技能包)的测试评估套件。

适用场景

  • 评估第三方技能或外部导入技能的安全性(网络外联、Shell执行、环境凭证探测、Base64混淆、二进制载荷)
  • 自动生成领域专属测试物料(代码评审/OCR票据/工作流/知识库/系统架构等),执行闭环测试
  • LLM-as-Judge 深度四维评判:行为与用途一致性、产物与定义一致性、安全合规性、偏差剖析与可用性判定

快速使用

1. 作为 AI Agent 命令行技能执行

直接调用沙箱后端或运行脚本进行快速测试:

# 启动后端服务
python backend/main.py --port 8000

# 运行特定技能测试 (支持直接指定技能目录或 skill.md)
python backend/sandbox_manager.py --skill "path/to/skill-package"

2. 作为桌面 GUI 可视化工具使用

# 启动图形界面 (支持交互式材料面板、日志实时流式渲染、全景 Markdown 评估报告展示)
python frontend/main.py --port 8000

核心能力

  1. 领域感知与测试流定制:自动识别 code_development, ocr_document, memory_knowledge, workflow_automation, system_architecture 等技能领域并动态提供测试样例。
  2. 5 大核心安全审查项深度审计:静态深度分析与沙箱内核 Hook 双重拦截,全方位覆盖网络调用、Shell 执行、密钥环境、Base64 混淆与二进制文件。
  3. 阶段七:全域关键词冲突与多技能覆盖扫描:执行前自动对已安装全量技能进行倒排索引与分级预警(CRITICAL/HIGH/MEDIUM),并输出意图消歧建议。
  4. 多维 LLM-as-Judge 深度报告:输出工程目录树、敏感源头定位、偏差剖析、可用性判定及代码级修复建议。

AI 主导的报告与临时文件生命周期回收机制 (Lifecycle Recycling Protocol)

当作为 AI Agent 调用本技能或维护沙箱测试环境时,必须遵循以下自主生命周期回收规约:

1. 初始化协商规约 (First-Run Policy Negotiation)

  • 触发条件:在首次初始化技能或执行测试前,检查 sandbox_reports/_config/recycle_policy.json 是否存在。
  • 自主行为:若未配置策略,AI Agent 必须主动向用户发起回收周期协商(默认推荐 7 天,支持 3/7/14/30 天或自定义天数),并将确认结果持久化写入配置:
    bash python -c "from backend.recycle_manager import ReportRecycleManager; rm = ReportRecycleManager('.'); rm.save_policy({'retention_days': 7, 'is_configured': True})"

2. 主动扫描与过期研判 (Active Scanning & Expiration Triage)

  • 触发时机:测试执行完毕后、或收到用户日常巡检指令时。
  • 扫描命令:
    bash python -c "from backend.recycle_manager import ReportRecycleManager; rm = ReportRecycleManager('.'); print(rm.scan_files())"
  • 研判目标:全量覆盖 sandbox_reports/(持久化报告)与 .cowork-temp/(沙箱运行临时目录),依据文件 mtime 自动划分为 已过期 (Overdue) 与 即将过期 (Expiring Soon)。

3. 周期到达交互与提炼归档/清理流程 (Lifecycle Expiration Workflow)

当检测到存在 已过期 的报告或临时文件时,AI Agent 必须主动向用户汇报并提供三种处置方案:
1. 方案 A:移入回收站清理 (Trash):
- 行为:调用 rm.move_to_trash(expired_paths) 将文件安全移入 sandbox_reports/_trash/ 暂存 24 小时;
- 意义:杜绝直接硬删除,提供 24h 误操作回滚保护。
2. 方案 B:提炼归档 (Distill & Archive):
- 行为:调用 rm.archive_and_distill(expired_paths) 将报告与关键产物打包压缩至 sandbox_reports/_archives/archive_YYYYMMDD_HHMMSS.zip,并自动更新 sandbox_reports/_archives/archive_index.json 索引库;
- 意义:浓缩历史评判结论与审计产物,释放工作区空间。
3. 方案 C:顺延/取消 (Postpone):
- 行为:保留当前文件,自动顺延记录下次扫描时间戳。

4. 安全约束与红线 (Safety Guardrails)

  • 严禁未经用户二次确认直接执行永久批量物理删除;
  • 临时目录 .cowork-temp/ 与报告目录 sandbox_reports/ 的清理操作必须具备可追溯的审计日志。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
技能沙箱运行&评估分析系统怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_f9be8d90/skill-oea-sandbox。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

技能沙箱运行&评估分析系统支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

技能沙箱运行&评估分析系统权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

技能沙箱运行&评估分析系统收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

技能沙箱运行&评估分析系统用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。