dsh-tensorlake-sandbox DSH 插件

@tensorlakeai/dsh-sandbox 是一个可安装的 DSH 插件包，它用远程 Tensorlake 沙箱替换了本地的子进程和文件系统提供者。它运行在可配置 CPU、内存、磁盘和超时的微VM 中，无需修改 Harness 安装。该包保持 bash-sandbox 提供者处于 danger-full-access 模式，同时将执行委托给 Tensorlake 运行时。

remote-execution developer-tools

如何安装 dsh-tensorlake-sandbox DSH 插件

dsh plugin --profile headless add @tensorlakeai/dsh-sandbox

复制不会执行命令。安装 dsh-tensorlake-sandbox DSH 插件前请核对仓库和版本。

dsh-tensorlake-sandbox DSH 插件数据来源

dsh-tensorlake-sandbox DSH 插件快照日期：2026年8月16日

discovered

dsh-tensorlake-sandbox DSH 插件能做什么

用 Tensorlake 远程沙箱替换本地 subprocess 和 fs-sandbox 提供者
通过 Cordis 配置支持 CPU、内存、磁盘和不活跃超时的可配置
验证工作目录 (cwd) 可写，并在必要时使用 sudo 创建受保护路径
保持 bash-sandbox 挂载在 danger-full-access 模式，满足权限预设能力契约
通过单个环境变量 DSH_TENSORLAKE_CWD 统一设置运行时 cwd 和策略工作空间
不会将凭据型环境变量复制到沙箱进程中

dsh-tensorlake-sandbox DSH 插件适合哪些场景

在隔离的短暂 Linux 环境中构建和测试代码
运行需要一致 Linux 文件系统和工具链的命令，无需本地配置
在带有资源限制的沙箱微VM 中执行不可信脚本或命令
执行远程开发任务，当宿主机缺少必要运行时（如 Node.js、bash）时

dsh-tensorlake-sandbox DSH 插件适合谁

使用 DeepSeek Harness 且需要安全远程沙箱进行文件和进程操作的开发者
希望将任务执行卸载到 Tensorlake 基础设施，同时保持 Harness 作为编排器的团队

dsh-tensorlake-sandbox DSH 插件的限制

依赖 Tensorlake SDK 0.5.103，其传递依赖（undici、nanoid）存在高严重性安全公告；生产使用前请审查上游公告
需要 Tensorlake 项目，并在宿主机环境中设置 TENSORLAKE_API_KEY 和 DEEPSEEK_API_KEY
仅支持提供 bash、Node.js 和特定 GNU 工具的受管 Ubuntu 镜像；自定义镜像必须包含相同前提条件
该包专为 @deepseek-ai/dsh 0.1.0-rc.6 或更高版本设计，旧版本不兼容

dsh-tensorlake-sandbox DSH 插件的仓库 README 摘录

以下文字摘自 dsh-tensorlake-sandbox DSH 插件的上游仓库 tensorlakeai/dsh-tensorlake-sandbox 的 README，版权归原作者，仅作引用。

`@tensorlakeai/dsh-sandbox` moves DeepSeek Harness file, subprocess, Bash, terminal, and LSP operations into one short-lived Tensorlake microVM. It is an installable dsh bundle and does not require changes to the Harness installation. ## Prerequisites - Node.js `^22.19.0` or `>=24.0.0` - `@deepseek-ai/dsh` `0.1.0-rc.6` or a later compatible release - A Tensorlake project with `TENSORLAKE_API_KEY` set in the host environment - `DEEPSEEK_API_KEY` set in the host environment for the default DeepSeek model provider Keep credentials in environment variables or a secret manager; do not commit them to the profile or repository. ## Install Install dsh and add this bundle to the profile you run: ```sh npm install --global @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile headless add @tensorlakeai/dsh-sandbox TENSORLAKE_API_KEY=... DEEPSEEK_API_KEY=... dsh --profile headless "build and test this repo" ``` During development, install a local checkout from its directory: ```sh npm install npm run build dsh plugin --profile headless add . ``` Use `dsh --profile headless --dump-config` to verify that the `@tensorlakeai/dsh-sandbox` layer disables the host `subprocess` and `fs-sandbox` providers, i

阅读完整 README仓库许可: MIT

dsh-tensorlake-sandbox DSH 插件常见问题

如何安装 @tensorlakeai/dsh-sandbox 插件？

首先全局安装 DeepSeek Harness：`npm install --global @deepseek-ai/dsh`。然后将该插件包添加到你的配置文件中：`dsh plugin --profile headless add @tensorlakeai/dsh-sandbox`。确保在环境中设置了 TENSORLAKE_API_KEY 和 DEEPSEEK_API_KEY。

这个插件有什么作用？

它将 DeepSeek Harness 中的本地子进程和文件系统提供者替换为远程 Tensorlake 微VM 沙箱。这样，文件操作、Bash 命令、终端会话和 LSP 交互都可以在短暂、隔离的 Linux 环境中运行，而不是在宿主机上。

需要哪些环境变量？

需要 TENSORLAKE_API_KEY（Tensorlake 项目）和 DEEPSEEK_API_KEY（默认 DeepSeek 模型提供者）。请将这些凭据保存在环境变量或密钥管理器中，不要提交到配置文件或仓库中。

如何配置工作目录？

设置 DSH_TENSORLAKE_CWD 环境变量为所需的绝对 Linux 路径。该插件包会同时将此路径用作运行时 cwd 和策略工作空间。你也可以在配置文件的 cordis.patch.yml 中通过 Cordis 配置覆盖。

有哪些已知限制？

Tensorlake SDK 0.5.103 锁定了传递依赖的版本，其中 undici 和 nanoid 存在高严重性安全公告。生产使用前请审查上游公告。此外，该插件需要 Tensorlake 项目、特定的 Node.js 版本和兼容的 dsh 版本（0.1.0-rc.6 或更高）。