Docker Sandbox Skill for OpenClaw

Isolation sécurisée type Manus AI pour l'exécution de code dans des containers Docker isolés.

🎯 Capabilities

• Isolation Sécurisée: Containers Docker isolés avec ressources limitées
• Templates Pré-configurés: Images Python, Node.js, Office prêtes à l'emploi
• Gestion Automatisée: Création, supervision et nettoyage automatiques
• Montage Workspace: Accès sécurisé au workspace OpenClaw
• Multi-langages: Support Python, Node.js, Bash, et plus
• Sécurité Renforcée: Limitation des capacités, suppression des privilèges

🚀 Quick Start

# Installer le skill
openclaw skills install docker-sandbox

# Lister les templates disponibles
openclaw skills run docker-sandbox list-templates

# Créer un sandbox Python
openclaw skills run docker-sandbox create --template python --name my-python-env

# Exécuter du code Python
openclaw skills run docker-sandbox exec --name my-python-env --code "print('Hello World')"

# Accéder au shell interactif
openclaw skills run docker-sandbox shell --name my-python-env

# Nettoyer les containers inactifs
openclaw skills run docker-sandbox cleanup

📊 Templates Disponibles

Python Template

• Image: python:3.11-slim
• Packages: numpy, pandas, requests, beautifulsoup4, matplotlib, scipy
• Outils: pip, git, curl, vim
• Use cases: Data science, web scraping, automation

Node.js Template

• Image: node:18-slim
• Packages: express, axios, cheerio, lodash, moment
• Outils: npm, yarn, git, curl
• Use cases: Web development, API testing, automation

Office Template

• Image: ubuntu:22.04
• Packages: LibreOffice, pandoc, imagemagick, ghostscript
• Outils: LibreOffice CLI, pandoc, wkhtmltopdf
• Use cases: Document processing, conversion, batch operations

Custom Template

• Image: Personnalisable
• Packages: Selon configuration
• Use cases: Cas d'usage spécifiques

🔧 Configuration

{
  "skills": {
    "docker_sandbox": {
      "default_timeout": 3600,
      "max_containers": 10,
      "memory_limit": "1g",
      "cpu_limit": "1.0",
      "auto_cleanup": true,
      "cleanup_interval": 3600,
      "workspace_mount": "/workspace",
      "network_isolation": true,
      "security_options": [
        "no-new-privileges:true",
        "apparmor:unconfined"
      ]
    }
  }
}

🛡️ Sécurité

Isolation

• Namespaces: PID, Network, IPC, UTS séparés
• Cgroups: Limitation CPU, mémoire, I/O
• Capabilities: Suppression des privilèges inutiles
• AppArmor: Profile de sécurité restrictif

Restrictions

• Pas de privilèges root: Exécution en tant qu'utilisateur non-privilégié
• Pas d'accès réseau externe (optionnel): Isolation réseau complète
• Limitation des volumes: Montage sélectif uniquement
• Read-only root filesystem: Système de fichiers en lecture seule

Nettoyage

• Auto-cleanup: Suppression automatique des containers inactifs
• Audit trail: Journalisation complète des actions
• Resource monitoring: Surveillance de l'utilisation des ressources

🛠️ Architecture

Components

• Docker Manager: Gestion des containers et images
• Template Engine: Création d'environnements pré-configurés
• Security Layer: Application des politiques de sécurité
• Resource Monitor: Surveillance de l'utilisation
• Cleanup Service: Nettoyage automatique

Workflow

1. Request: Demande de création d'environnement
2. Validation: Vérification des paramètres et quotas
3. Creation: Création du container avec configuration de sécurité
4. Execution: Exécution du code ou commandes
5. Cleanup: Nettoyage automatique après utilisation

📈 Monitoring

Métriques

• Nombre de containers actifs
• Utilisation CPU/mémoire par container
• Temps d'exécution moyen
• Taux d'erreur
• Nettoyages effectués

Alertes

• Dépassement des quotas de ressources
• Containers en erreur
• Tentatives de sécurité
• Échecs de nettoyage

🔍 Commandes Avancées

Création personnalisée

# Créer avec options personnalisées
openclaw skills run docker-sandbox create \
  --image python:3.11 \
  --name custom-env \
  --memory 2g \
  --cpu 2.0 \
  --volumes /custom/path:/data \
  --env VAR1=value1 \
  --env VAR2=value2

Exécution de scripts

# Exécuter un script local
openclaw skills run docker-sandbox exec-script \
  --name my-env \
  --script /path/to/script.py

# Exécuter avec stdin
openclaw skills run docker-sandbox exec \
  --name my-env \
  --stdin < my_script.py

Gestion des volumes

# Lister les volumes montés
openclaw skills run docker-sandbox volumes --name my-env

# Ajouter un volume
openclaw skills run docker-sandbox add-volume \
  --name my-env \
  --source /host/path \
  --target /container/path

# Supprimer un volume
openclaw skills run docker-sandbox remove-volume \
  --name my-env \
  --target /container/path

Inspection

# Informations détaillées
openclaw skills run docker-sandbox inspect --name my-env

# Logs
openclaw skills run docker-sandbox logs --name my-env

# Statistiques
openclaw skills run docker-sandbox stats --name my-env

🚨 Dépannage

Problèmes courants

Container ne démarre pas

• Vérifier la disponibilité des ressources
• Consulter les logs Docker
• Vérifier la configuration de sécurité

Permission refusée

• Vérifier l'appartenance au groupe docker
• Vérifier les droits sur le workspace
• Consulter les logs d'audit

Temps d'exécution élevé

• Optimiser le code
• Augmenter les ressources allouées
• Utiliser des images plus légères

Echec du nettoyage

• Forcer le nettoyage manuel
• Vérifier les processus en cours
• Redémarrer le service Docker

Logs et debugging

# Logs du skill
openclaw skills run docker-sandbox logs

# Mode debug
openclaw skills run docker-sandbox --debug create --template python

# Inspecter Docker
openclaw skills run docker-sandbox docker-ps
openclaw skills run docker-sandbox docker-info

📚 Exemples d'Usage

Data Science

# Créer environnement Python
openclaw skills run docker-sandbox create --template python --name data-analysis

# Analyser des données
openclaw skills run docker-sandbox exec --name data-analysis --code "
import pandas as pd
import numpy as np

# Charger et analyser des données
df = pd.read_csv('/workspace/data.csv')
print(df.describe())
print(df.corr())
"

Web Scraping

# Créer environnement
openclaw skills run docker-sandbox create --template python --name scraper

# Scraper un site web
openclaw skills run docker-sandbox exec --name scraper --code "
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# Extraire les titres
titles = [h2.text.strip() for h2 in soup.find_all('h2')]
print('Titres trouvés:', titles)
"

Développement Web

# Créer environnement Node.js
openclaw skills run docker-sandbox create --template node --name web-dev

# Créer serveur Express
openclaw skills run docker-sandbox exec --name web-dev --code "
const express = require('express');
const app = express();
const port = 3000;

app.get('/', (req, res) => {
  res.send('Hello from Docker Sandbox!');
});

app.listen(port, () => {
  console.log(\`Server running at http://localhost:\${port}\`);
});
"

Traitement de Documents

# Créer environnement Office
openclaw skills run docker-sandbox create --template office --name doc-processor

# Convertir des documents
openclaw skills run docker-sandbox exec --name doc-processor --code "
# Convertir DOCX en PDF
libreoffice --headless --convert-to pdf /workspace/document.docx --outdir /workspace/

# Convertir avec pandoc
pandoc /workspace/document.md -o /workspace/document.pdf
"

Docker Sandbox Skill for OpenClaw - Isolation sécurisée et exécution de code isolée