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我想分享一个我最初为 OpenClaw 制作的解决方案，它有助于控制你的 AI 代理在无需影响其能力的情况下可以访问的内容。我希望它对你有所帮助。 基本上，该解决方案让你可以在安全边界内自由地试验你的代理。 它是有意设计的确定性系统（不包含任何 AI 层），这意味着该解决方案遵循清晰且已定义的规则，以最大限度地提高安全性/可靠性和可预测性。 这些规则经过了大量测试，用于检测提示注入尝试和其他安全案例（在文档中详细说明）。 所有内容都位于本地，并存储在你的计算机上，包括文档站点。 它为你提供了一个控制面板，用于监控和控制边界。当边界即将被突破时，你会收到一个批准请求，让你看到你的 openclaw 试图做什么。 它还（目前）支持 Tailscale，因此你可以连接你的 Tailscale IP 地址并在手机上接收所有内容，并且你可以正常聊天、批准或拒绝请求。它允许你通过你的 tailscale IP 地址（建议使用私有 IP 地址）从任何地方访问控制面板。目前仅支持 Telegram 频道。 目前仅支持 Linux 操作系统以及 Opencode Claude Code & OpenClaw 运行器。 开始所需的步骤在自述文件中进行了说明，其中还包括快速演示/展示图片，以便你可以了解它的外观。 我很乐意听取大家的反馈，特别是针对提示注入的测试，以了解它如何处理。如有任何问题，请随时在 GitHub 上开一个工单，我会尽力修复它们。 链接在这里：[https://github.com/steadeepanda/agent-ruler/](https://github.com/steadeepanda/agent-ruler/) 感谢你的阅读。我很乐意与你讨论。