ttguy0707/CyberClaw

解決的問題

CyberClaw 透過提供透明、可控制且安全的架構，解決 AI 代理的「黑箱」問題。透過零信任執行模型防止意外或危險的 AI 行為，並提供代理決策過程的完整可追溯性。

工作原理

該系統基於 LangGraph 的代理循環建構，整合多項關鍵機制：

• 兩階段呼叫：代理不會立即執行工具，而是先呼叫 help 模式讀取工具的 SKILL.md 手冊，再進入 run 模式。
• 雙水印記憶：將長期使用者檔案（user_profile.md）與儲存在 SQLite 中的短期對話摘要結合，維持上下文的同時避免令牌爆炸。
• 行為審計：所有操作——包括 LLM 輸入、工具呼叫和系統操作——均以 JSONL 格式記錄，並可透過專用的 Rich 終端 UI 實時監控。
• 心跳引擎：後台程序獨立於主聊天介面管理定時與重複任務。
• 安全沙箱：所有檔案與 shell 操作均被限制在特定的 office/ 目錄內，透過正規表示式命令阻斷與路徑攔截實現安全控制。

適用對象

• 企業使用者：需要對 AI 部署進行嚴格審計日誌與權限控制的使用者。
• AI 研究人員：分析代理決策鏈與安全邊界的研究開發者。
• 高階使用者：希望擁有可調度自動化與跨平台 shell 功能的個人化助手的個人使用者。

核心亮點

• 零信任執行：透過強制代理在行動前閱讀文件，將 P0 級事件發生率降低 80%。
• 生態系統相容性：直接支援 OpenClaw 與 Claude Code 的技能。
• 透明監控：透過獨立的監控終端即時檢視代理的內部邏輯。
• 跨平台支援：原生支援 Windows（PowerShell/CMD）與 Unix（Bash/Zsh），並自動適配路徑與命令。