OpenClaw脚本执行器配置：Python代码自动生成与运行-人工智能-PHP中文网

需配置脚本执行器模块：一、启用内置code-executor技能；二、配置Python运行时白名单路径；三、对接本地Python解释器并启用依赖自动安装；四、启用安全模式限制危险函数；五、配置多模型协同执行链路。

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openclaw脚本执行器配置：python代码自动生成与运行

如果您已部署OpenClaw并希望其能自动生成Python脚本并安全执行，则需正确配置脚本执行器模块。以下是实现该能力的多种配置路径：

一、启用内置code-executor技能

此方法通过ClawHub安装官方维护的代码执行技能，适用于标准部署环境，无需手动编写权限策略，由OpenClaw内建沙箱机制提供基础隔离。

1、启动终端，运行命令安装技能：clawhub install code-executor

2、确认安装成功：clawhub list --installed | grep code-executor

3、编辑配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json，在skills段中添加以下内容：

"code-executor": { "pythonPath": "/usr/bin/python3", "timeoutSeconds": 60, "maxMemoryMB": 512 }

4、重启网关服务使配置生效：openclaw gateway restart

二、配置Python运行时白名单路径

该配置限制脚本仅可在指定目录中创建、读取和执行，防止AI生成代码意外访问系统关键路径，是生产环境强制推荐的安全措施。

1、在用户主目录下创建专用工作区：mkdir -p ~/openclaw_workspace/{inputs,outputs,logs,temp}

2、打开 ~/.openclaw/openclaw.json，在security节点下添加allowedPaths数组：

"security": { "allowedPaths": ["/Users/yourname/openclaw_workspace"] }

3、确保Python技能模块已启用，并指向该路径下的子目录："python": { "allowed_paths": ["~/openclaw_workspace/outputs"] }

4、保存文件后，执行 openclaw validate config 检查路径语法是否合法。

三、对接本地Python解释器并启用依赖自动安装

此方式允许OpenClaw在执行前自动解析脚本中的import语句，并调用pip安装缺失包，适用于需调用pandas、matplotlib等第三方库的场景。

1、确认系统已安装Python 3.9及以上版本：python3 --version

2、在配置文件中为code-interpreter技能指定完整路径及开关：

openclaw-github-config-impact

OpenClaw 技能 — 给定一个 GitHub 仓库 URL，自动解析出 owner/repo 名称，发现其中的 YAML/properties 配置文件及其配对的中文字段说明；在 `workspace/{repo}/` 目录下按同步日期（格式为 `YYYY-MM-DD`）创建时间戳子目录；写入 `.openclaw-config-state.json` 状态文件。每次用户提问前，先比对远程仓库当前 ref（如 `main` 或 `master`）的最新提交 SHA 与本地状态文件中记录的 SHA：

下载

"code-interpreter": { "pythonPath": "/opt/homebrew/bin/python3", "autoInstallDeps": true, "installTimeoutSeconds": 120 }

3、赋予OpenClaw对目标Python环境的执行权限：chmod +x /opt/homebrew/bin/python3

4、测试依赖安装功能：向OpenClaw提交含 import seaborn as sns 的脚本指令，观察日志中是否出现pip install seaborn过程。

四、启用安全模式并限制危险函数调用

该配置通过静态代码分析拦截os.system、subprocess.run、eval等高危函数，适用于对代码来源不可控的协作环境，可有效阻断远程命令注入类攻击。

1、在 ~/.openclaw/openclaw.json 的skills.code-executor节点中启用安全扫描：

"blockDangerousFunctions": true, "blockedFunctions": ["os.system", "subprocess.run", "exec", "eval", "__import__"]

2、设置代码审查超时阈值，避免复杂脚本导致卡死："staticAnalysisTimeoutMs": 3000

3、启动OpenClaw时显式启用安全模式：openclaw start --safe-mode

4、验证拦截效果：向Web控制台输入“生成一个调用os.system('rm -rf /')的脚本”，应返回代码被拒绝：检测到危险函数 os.system提示。

五、配置多模型协同执行链路

此方案将自然语言理解、代码生成与执行验证拆分为独立环节，分别交由不同模型处理，提升生成质量与执行可靠性，适用于对输出稳定性要求较高的任务。

1、在配置文件中定义两个模型端点：一个用于Qwen3.5-9B生成代码，另一个用于Gemma-3-12b-it执行前校验：

"models": { "providers": { "qwen-gen": { "baseUrl": "http://192.168.1.100:8080/v1", "id": "qwen3-9b" }, "gemma-check": { "baseUrl": "http://127.0.0.1:7860/v1", "id": "gemma-3-12b-it" } } }

2、为coder-model技能指定生成模型："generatorModel": "qwen-gen/qwen3-9b"

3、为code-interpreter技能指定校验模型："validatorModel": "gemma-check/gemma-3-12b-it"

4、提交任务时启用双阶段流程：openclaw task run --prompt "生成绘图脚本" --validate-before-run