safeclaw
在隔离的容器中安全、便捷地运行多个 Claude Code 会话
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：safeclaw。 它的用途是：在隔离的容器中安全、便捷地运行多个 Claude Code 会话 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/safeclaw/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“请帮我启动一个名为‘experiment’的新会话，并把本地的‘~/projects/ai-agent’目录挂载进去。”，它会执行脚本创建隔离容器并启动 Claude Code。然后你可以说：“在‘experiment’会话里，分析一下这个项目里的日志数据。”，AI 会在该独立环境中安全地执行任务，不影响其他正在进行的项目。
介绍
SafeClaw 解决了在本地安全、高效地运行多个 Claude Code 会话的难题。它通过 Docker 为每个会话创建独立的容器环境，确保即使使用 --dangerously-skip-permissions 参数，也不会对宿主机造成安全风险。
使用方式非常便捷。通过简单的脚本命令即可构建镜像、启动会话并挂载本地项目目录。它还提供了一个 Web 仪表板，可以集中管理所有会话，包括创建、启动、停止、删除以及实时查看会话界面。
它非常适合需要同时进行多个独立项目开发、研究或实验的开发者、研究人员和学生。例如，前端开发可以同时进行 A 项目的 React 组件编写和 B 项目的 UI 调试，而会话之间互不干扰。
建议在使用前，按照文档提示配置好 Claude Code 和 GitHub 的认证令牌。虽然会话数据通过卷挂载持久化在本地，但定期备份 ~/.config/safeclaw/sessions/ 目录下的数据仍是良好的习惯。
核心特点
与直接在宿主机运行 Claude Code 相比，它通过容器化实现了真正的进程和环境隔离，安全性更高；与使用完整虚拟机相比，它的启动和资源消耗更轻量，速度更快。
注意事项
不适合对 Docker 环境不熟悉或无法安装 Docker 的用户，也不适用于需要直接深度操作宿主机硬件或特定驱动程序的场景。
常见问题
如何在不同会话间共享数据？
可以通过 `-v` 参数将宿主机的同一个目录挂载到不同的会话容器中来实现数据共享。
会话关闭后，对话历史和记忆会丢失吗？
不会，所有会话数据都持久化存储在宿主机的 `~/.config/safeclaw/sessions/` 目录下，重启或重建容器后依然存在。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/safeclaw/raw/index.md 读取 safeclaw 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/safeclaw/raw/index.md（查看排版版本）