导入外部AI技能前必须验证权限声明与实际行为一致，否则将导致数据泄露、预算超支或流程绕过；需检查manifest.yaml/json中的permissions字段，禁止宽泛声明，用SkillSpector扫描或人工抽检代码，再通过沙盒调试模式测试文件读写和网络请求的实际行为边界。
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在超级麦吉中导入外部AI技能前，必须验证其权限声明与实际行为是否一致，否则可能触发高危操作、越权读写文件或发起未授权网络请求——这直接关系到企业数据是否留在沙盒内、预算是否被意外耗尽、审批流程是否被绕过。
检查技能包的权限声明文件
打开技能目录，定位到 【skills/your-skill-name/manifest.yaml】 或 【skills/your-skill-name/skill.json】，这是唯一被超级麦吉运行时读取的权限依据。不要只看 README.md 或商店页面描述，那些不参与权限校验。
重点核对 permissions 字段下的每一项：若出现 ["*"]、["all"]、["network", "file_read", "file_write"] 这类宽泛声明，立即暂停导入流程——超级麦吉的沙盒隔离机制会严格按此执行，不是“建议”而是“强制策略”。
验证脚本中真实调用的能力
方法一：用 SkillSpector 快速扫描
在终端执行：skillspector scan ./your-skill/ --format json --output report.json。该工具会自动识别 subprocess、requests、open() 等敏感调用，并比对 manifest 中声明是否覆盖。
注意：LP1 类报错（代码使用了未声明的权限）属于【高危阻断项】，超级麦吉在加载阶段就会拒绝该技能，无法跳过。
方法二：人工快速抽检关键入口文件
打开 main.py 或 agent.py，搜索 requests.、httpx.、subprocess.、os.system(、open(.*"w"、open(.*"a"。只要找到一处，就必须确认 manifest 中已明确声明对应权限，否则运行时将因权限缺失而静默失败或触发人工审批拦截。
测试技能在沙盒环境中的实际行为边界
第一步：启用临时沙盒调试模式
启动超级麦吉时添加参数 --debug-sandbox，或在管理后台「开发设置」中开启「沙盒行为日志」。
第二步：构造最小测试用例
用超级麦吉内置的「技能调试器」输入一条典型指令，例如：“把当前目录下所有 .log 文件内容合并成 summary.txt”。观察控制台输出的沙盒拦截日志——若出现 Blocked file_write outside sandbox: /home/user/summary.txt，说明技能试图突破沙盒写入，即使 manifest 声明了 file_write，也仅允许写入 【/workspace/】 子路径。
第三步：验证网络请求是否被重定向
在技能代码中插入一个明确的 requests.get("https://httpbin.org/ip") 调用，运行后检查返回 IP 是否为本地代理地址（如 172.20.0.5）。如果不是，说明 network 权限未生效或被企业防火墙策略拦截，该技能在网络场景下不可用。
