Paveo

大家好，我是 Faiz，我开发了 Paveo。

起因是一个 hook。我写了一个 Claude Code hook 来阻止 rm -rf，然后发现如果 hook 本身崩溃，它会让命令直接通过。于是我去查看公开仓库：在 GitHub 上搜索读取某些环境变量的 hook，结果 153 个设置文件中有 86 个至少包含一个无法按原样工作的 hook，主要原因是它们读取了一个 Claude Code 并不会设置的变量。ZenML 和一个 AWS 示例仓库后来合并了修复。

Paveo 正是我当时希望有的检查点。Shell 命令、文件编辑和工具调用在执行前都会按你的策略进行校验。被拒绝的调用不会真的发生，智能体会被告知原因，每一个决策都会落入一份防篡改的日志。它运行在你自己的机器上，不向任何地方发送任何数据。

三种使用方式：

- uvx paveo doctor 会检查你已有的 Claude Code hooks，无需任何配置；

- paveo init claude-code（或 codex、cursor）可安装防护；

- paveo replay claude-code 在你开启之前，展示它在你过去的会话中本应拒绝的内容。在我的会话里：162 个会话中出现了 173 次 rm -rf。

它不是什么：它不是沙箱。它把命令当作文本来读取，因此伪装的命令可能绕过它，README 中明确指出了具体边界。

未来的方向：规则无法覆盖所有需要判断的情况。我们正在与设计合作伙伴一起，构建一个用你们团队自身决策数据训练出来的模型，用于标记出规则允许但实际不应允许的操作，再由团队中的人来审批这些被标记的内容。它只能让决策更严格，绝不会放宽，因此可证明性保持完整。我们现在正在小范围接入。如果你感兴趣，请在此回复，或写信至 faiz@trypaveo.com。

有一个问题很想听听大家的答案：在让智能体进入生产环境执行操作之前，你们的安全团队需要看到什么？