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Agent SafehouseAI编程助手的安全沙箱3条命令防住提示注入【免费下载链接】agent-safehouseSandbox your local AI agents so they can read/write only what they need项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agent-safehouseAgent Safehouse 是一款面向 macOS 的 AI 编程助手安全沙箱工具它让 Claude、Codex 等 AI 代理只能读写真正需要的文件——即使遭遇提示注入Prompt Injection也无法触碰你的 SSH 密钥和云凭据。全程只需 3 条命令。为什么 AI 编程助手需要一座安全屋LLM 编程代理在你电脑上执行 shell 命令时使用的是你本人的全部权限。这意味着 一次提示注入恶意网页、可疑代码注释就可能诱导它读取~/.ssh下的私钥☁️ 你的云凭据、API Key、无关代码仓库、个人文件都可能暴露️ 项目文档称之为扩大爆炸半径blast radius而 Agent Safehouse 的核心价值就是把它压到最小它的做法很克制默认全部拒绝deny-first只放行代理干活必需的路径——编译工具链、包管理器、项目目录而不是把整个家目录拱手相让。3 条命令快速上手 Agent SafehouseAgent Safehouse 依赖 macOS 系统自带的sandbox-exec沙箱机制无需容器、无需虚拟机零额外开销。第 1 条Homebrew 一键安装brew install eugene1g/safehouse/agent-safehouse如果你没有 Homebrew也可以直接下载独立脚本放到~/.local/bin/safehouse具体见 getting-started.md。第 2 条把 AI 代理装进沙箱进入你的项目目录用safehouse包一层即可cd ~/projects/my-app safehouse claude --dangerously-skip-permissions就这么简单——你照常使用 AI 编程助手但它的每一次文件读写都发生在沙箱里。当前目录自动获得读写权限其余路径默认关闭。第 3 条一键看清沙箱给了哪些权限不确定它到底能碰什么打印生效的策略看一眼safehouse --explain --stdout它会解释当前生效的工作目录、路径授权和策略选择透明度拉满这是 options.md 中最推荐的调试方式。默认被拒绝的敏感资源有哪些Agent Safehouse 内置了一套敏感资源黑名单以下路径默认全部拒绝除非你明确开启资源类型默认状态开启方式SSH 私钥~/.ssh 拒绝无保持拒绝即可Shell 启动文件.zshrc等 拒绝--enableshell-init浏览器 Cookies / 登录数据 拒绝不提供剪贴板 拒绝--enableclipboardDocker 套接字 拒绝--enabledocker主机进程枚举/控制 拒绝--enableprocess-controlXcode 完整开发者目录 拒绝--enablexcode一个很真实的例子沙箱内stat $HOME可能成功允许探测元数据但ls $HOME和cat ~/secret.txt依然会失败——权限精确到文件和目录级别。内置 14 款主流 AI 编程助手的专属策略不用自己写规则。profiles/60-agents/ 目录下内置了主流 AI 代理的专属策略档案例如claude-code.sb — Claude Codecodex.sb — OpenAI Codexaider.sb — Aidergemini.sb、opencode.sb、goose.sb 等策略采用可组合档案设计分层存放在 profiles/ 目录基础规则 → 系统运行时 → 网络 → 工具链 → 共享集成 → 各 AI 代理专属配置。想深入了解策略如何拼装可读 policy-architecture.md。按需开放权限--enable 选项需要用到 Docker 或 kubectl显式开启即可不开永远不碰safehouse --enabledocker -- docker ps常用的可选功能包括xcode、lldb调试器、keychain、ssh、gpu等完整清单见 usage.md。官方哲学很清晰每条规则只回答一个问题——代理完成工作真的需要它吗Agent Safehouse 能防住什么防不住什么诚实地说它是一个加固层而非完美安全边界✅ 防住提示注入诱导的越权文件访问、凭据读取、误操作无关仓库❌ 防不住允许读取的文件通过网络外泄、沙箱逃逸它不是虚拟机、已放行通道的滥用项目文档 isolation-models.md 提供了 VM、容器与 Safehouse 的三模型对比——追求更强隔离时可以在虚拟机里再套一层 Safehouse兼顾边界强度与细粒度路径控制。去哪里了解更多 入门指南getting-started.md️ 全部用法与命令模式usage.md⚙️ 完整参数选项表options.md 策略档案源码profiles/00-base.sb 测试套件含真实 AI 代理 E2E 测试tests/ Linux 用户README 末尾列出了 bubblewrap、firejail 等同类替代方案一句话总结让 AI 编程助手放开手脚干活同时用 3 条命令给它套上安全屋的锁。【免费下载链接】agent-safehouseSandbox your local AI agents so they can read/write only what they need项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agent-safehouse创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Agent Safehouse：AI编程助手的安全沙箱，3条命令防住提示注入
Agent SafehouseAI编程助手的安全沙箱3条命令防住提示注入【免费下载链接】agent-safehouseSandbox your local AI agents so they can read/write only what they need项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agent-safehouseAgent Safehouse 是一款面向 macOS 的 AI 编程助手安全沙箱工具它让 Claude、Codex 等 AI 代理只能读写真正需要的文件——即使遭遇提示注入Prompt Injection也无法触碰你的 SSH 密钥和云凭据。全程只需 3 条命令。为什么 AI 编程助手需要一座安全屋LLM 编程代理在你电脑上执行 shell 命令时使用的是你本人的全部权限。这意味着 一次提示注入恶意网页、可疑代码注释就可能诱导它读取~/.ssh下的私钥☁️ 你的云凭据、API Key、无关代码仓库、个人文件都可能暴露️ 项目文档称之为扩大爆炸半径blast radius而 Agent Safehouse 的核心价值就是把它压到最小它的做法很克制默认全部拒绝deny-first只放行代理干活必需的路径——编译工具链、包管理器、项目目录而不是把整个家目录拱手相让。3 条命令快速上手 Agent SafehouseAgent Safehouse 依赖 macOS 系统自带的sandbox-exec沙箱机制无需容器、无需虚拟机零额外开销。第 1 条Homebrew 一键安装brew install eugene1g/safehouse/agent-safehouse如果你没有 Homebrew也可以直接下载独立脚本放到~/.local/bin/safehouse具体见 getting-started.md。第 2 条把 AI 代理装进沙箱进入你的项目目录用safehouse包一层即可cd ~/projects/my-app safehouse claude --dangerously-skip-permissions就这么简单——你照常使用 AI 编程助手但它的每一次文件读写都发生在沙箱里。当前目录自动获得读写权限其余路径默认关闭。第 3 条一键看清沙箱给了哪些权限不确定它到底能碰什么打印生效的策略看一眼safehouse --explain --stdout它会解释当前生效的工作目录、路径授权和策略选择透明度拉满这是 options.md 中最推荐的调试方式。默认被拒绝的敏感资源有哪些Agent Safehouse 内置了一套敏感资源黑名单以下路径默认全部拒绝除非你明确开启资源类型默认状态开启方式SSH 私钥~/.ssh 拒绝无保持拒绝即可Shell 启动文件.zshrc等 拒绝--enableshell-init浏览器 Cookies / 登录数据 拒绝不提供剪贴板 拒绝--enableclipboardDocker 套接字 拒绝--enabledocker主机进程枚举/控制 拒绝--enableprocess-controlXcode 完整开发者目录 拒绝--enablexcode一个很真实的例子沙箱内stat $HOME可能成功允许探测元数据但ls $HOME和cat ~/secret.txt依然会失败——权限精确到文件和目录级别。内置 14 款主流 AI 编程助手的专属策略不用自己写规则。profiles/60-agents/ 目录下内置了主流 AI 代理的专属策略档案例如claude-code.sb — Claude Codecodex.sb — OpenAI Codexaider.sb — Aidergemini.sb、opencode.sb、goose.sb 等策略采用可组合档案设计分层存放在 profiles/ 目录基础规则 → 系统运行时 → 网络 → 工具链 → 共享集成 → 各 AI 代理专属配置。想深入了解策略如何拼装可读 policy-architecture.md。按需开放权限--enable 选项需要用到 Docker 或 kubectl显式开启即可不开永远不碰safehouse --enabledocker -- docker ps常用的可选功能包括xcode、lldb调试器、keychain、ssh、gpu等完整清单见 usage.md。官方哲学很清晰每条规则只回答一个问题——代理完成工作真的需要它吗Agent Safehouse 能防住什么防不住什么诚实地说它是一个加固层而非完美安全边界✅ 防住提示注入诱导的越权文件访问、凭据读取、误操作无关仓库❌ 防不住允许读取的文件通过网络外泄、沙箱逃逸它不是虚拟机、已放行通道的滥用项目文档 isolation-models.md 提供了 VM、容器与 Safehouse 的三模型对比——追求更强隔离时可以在虚拟机里再套一层 Safehouse兼顾边界强度与细粒度路径控制。去哪里了解更多 入门指南getting-started.md️ 全部用法与命令模式usage.md⚙️ 完整参数选项表options.md 策略档案源码profiles/00-base.sb 测试套件含真实 AI 代理 E2E 测试tests/ Linux 用户README 末尾列出了 bubblewrap、firejail 等同类替代方案一句话总结让 AI 编程助手放开手脚干活同时用 3 条命令给它套上安全屋的锁。【免费下载链接】agent-safehouseSandbox your local AI agents so they can read/write only what they need项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agent-safehouse创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考