1. 从一份被质疑的提案到一个能跑起来的审计沙盘Anthropic CEO Dario Amodei 最近提出的「把独立第三方安全评估员长期嵌入前沿 AI 公司」的设想在政策圈和技术圈同时引发了拉锯支持者认为它借鉴了银行业嵌入式监管的历史经验反对者则直言评估员拿到的访问权和有限的发布干预权之间存在结构性矛盾——你有权看但未必有权叫停。作为做 AI 政策技术研究的人我对这类争议的处理方式一向是不站队先把它拆成一个可执行的审计任务沙盘用多角色、多轮次的模型调用把「谁能看到什么、谁能在哪一步阻断什么」跑成结构化数据再回头对照各方主张。沙盘跑起来之后第一个撞上的墙不是提示词而是调用层。五个角色 × 六个审计维度 × 两轮追问一次完整跑批接近七十次请求如果每个角色挂在不同供应商、不同 Key、不同端点上日志时间戳对不齐、模型版本无法固化、重跑结果不可比整个对照表就失去意义。所以我把整条链路统一到了 TaoToken入口从 TaoToken 官网 进入控制台拿 KeyBase URL 固定为https://taotoken.net/api所有角色共用同一份凭证和同一套路由策略。这篇就把沙盘配置、跑批命令和结论对照三块完整写出来你照着改 base_url 就能复现。先说清楚这个沙盘的边界它不预测政策走向也不替代真实的合规审查它只是把「制度设计中的权限冲突」转译成可枚举、可对比的字段用来做假设检验。下面所有命令都在你自己的机器上本地执行沙盘只调用模型接口不连接任何外部数据库或业务系统。2. 沙盘工程结构把政策争议拆成字段而不是拆成观点政策讨论最容易失控的地方是概念滑移。同一个「发布权」提案方指的是「有时间窗口的建议暂停」质疑方指的是「事实上的否决」。沙盘的第一步就是把这些词固化成枚举值让模型没有机会在自由文本里偷换概念。目录结构我建议这样组织后面所有命令都基于这个结构policy-sandbox/ ├── config/ │ ├── roles.json # 角色人设与利益立场 │ ├── dimensions.json # 审计维度与判定标准 │ └── schema.json # 每轮输出的字段约束 ├── runtime/ │ ├── client.py # 统一 base_url 的调用封装 │ ├── runner.py # 并发跑批 │ └── .env # 存放 YOUR_API_KEY不入版本库 ├── out/ │ ├── raw/ # 每轮原始返回 │ └── matrix.jsonl # 汇总后的对照矩阵 └── reports/ └── compare.md # 模拟结论对照报告角色定义不要写成小说人设要写成「立场 关注点 允许的反驳方式」三件套{ roles: [ { id: R1, name: 提案方代表, stance: 支持嵌入式评估机制, focus: [访问权边界, 信息隔离, 升级触发机制], must_cite: [先例类比, 权限清单] }, { id: R2, name: 嵌入式评估员, stance: 职责是观测与建议非决策, focus: [发布权性质, 责任归属, 信息隔离], must_cite: [操作规程, 报告路径] }, { id: R3, name: 前沿实验室合规负责人, stance: 接受外部观察反对硬性否决, focus: [访问权边界, 责任归属, 商业秘密], must_cite: [内控流程, 法务意见] }, { id: R4, name: 监管机构观察员, stance: 关注可问责性与权力制衡, focus: [发布权性质, 升级触发机制, 问责链条], must_cite: [监管先例, 授权依据] }, { id: R5, name: 独立技术专家, stance: 质疑评估员的实际阻断能力, focus: [发布权性质, 信息隔离, 问责链条], must_cite: [历史案例, 权限落差] } ] }审计维度同样要可判定不能是「是否合理」这种主观题{ dimensions: [ { key: access_scope, label: 访问权边界, values: [全量内部访问, 限定文档访问, 只读遥测, 不可访问] }, { key: publish_power, label: 发布干预权, values: [硬否决, 限时暂停建议, 仅记录不干预, 无任何权限] }, { key: accountability, label: 责任归属, values: [归属评估员, 归属实验室, 双方共担, 未定义] }, { key: info_isolation, label: 信息隔离要求, values: [强制隔离, 部分隔离, 无需隔离] }, { key: escalation, label: 升级触发机制, values: [自动升级至监管, 内部通报, 仅留档, 无机制] }, { key: precedent_fit, label: 先例类比适配度, values: [高度适配, 部分适配, 弱适配, 不适配] } ] }输出 schema 决定了你后面能不能做统计。让模型输出自由文本你就只能人工读七十份回答加上 schema你就能直接算分布{ role_id: string, dimension_key: string, value: string, blocking_power: boolean, conflict_with: [role_id], confidence: number, reason: string(120字), evidence_gap: string(80字) }这三份配置的好处是你可以把「评估员是否有权叫停」这个争议问题直接映射到publish_power这个字段上看五个角色在六轮追问后给出的值的收敛情况。收敛快说明分歧来自立场收敛慢或分叉说明制度设计本身存在未定义区。3. 拿 Key 与固化 base_url沙盘的地基先换掉沙盘不需要花哨的编排框架它需要的是唯一入口。在动手写脚本前先做两件事拿 Key、固定 Base URL。第一步从 TaoToken 官网 进入控制台在 API Keys 页面创建一个仅供本沙盘使用的 Key。建议按项目隔离不要复用你日常编码的那个 Key因为沙盘跑批的并发和 token 消耗模式跟日常对话完全不同分开之后账单和限流都好排查。第二步把配置写进本地环境脚本只读环境变量不硬编码mkdir -p policy-sandbox/runtime cd policy-sandbox/runtime cat .env EOF TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api EOF # 确保 .env 不进版本库 echo .env ../.gitignore chmod 600 .env加载并做一次最小连通性验证set -a source .env set a curl -sS -X POST ${TAOTOKEN_BASE_URL}/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer ${TAOTOKEN_API_KEY} \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: 你的沙盘模型ID, messages: [ {role: system, content: 你是政策沙盘裁判只输出JSON。}, {role: user, content: 输出 {\ok\: true}} ], temperature: 0 } | head -c 400两个要点端点路径和控制台里标注的模型 ID以你账号下的模型详情页说明为准不同客户端要求的路径后缀可能不同有的要/v1有的直接用根路径。把这两项写死在配置里、写死在环境变量里后面所有角色、所有轮次都从这里取重跑才有一致性。温度参数在沙盘任务里建议固定为 0 或极低值。沙盘的价值在于「同样的输入能否得到可比的输出」不是创意发散。如果你要模拟的是舆论演化而不是制度边界可以另开一组高温度跑批做对照但两组结果永远不要混在同一张表里。4. Claude Code 侧settings.json 与 ANTHROPIC_* 的正确写法我平时用 Claude Code 做沙盘的代码构建和政策文本预处理。它的配置是settings.json加ANTHROPIC_*环境变量注意这套前缀只适用于 Claude Code 及其同族工具不要把它套到 Codex 上两者的读取逻辑完全不同。配置文件位置按你的操作系统选一个内容如下{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: 你的沙盘模型ID, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: 你的轻量模型ID, CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC: 1 } }几个容易踩的坑ANTHROPIC_AUTH_TOKEN和ANTHROPIC_API_KEY在不同版本里优先级不同。我只用ANTHROPIC_AUTH_TOKEN一个避免两个变量同时存在导致读到旧值。ANTHROPIC_BASE_URL只写到域名加路径前缀不要自己拼/v1/messages客户端会补。手动拼了就会出现路径重复返回 404。如果沙盘要跑长文本比如把整份提案放进去做证据抽取把ANTHROPIC_MODEL换成上下文更长的那个别在代码里临时改。改完配置后必须完全退出会话再重开热重载不一定生效。验证配置是否生效最直接的办法是在 Claude Code 里问一句「你现在请求的是哪个服务端点」或者在终端直接观察网络层。更工程化的做法是让它跑一次沙盘配置校验cd policy-sandbox claude -p 读取 config/roles.json 与 config/dimensions.json检查是否存在重复维度 key、角色 focus 与维度不匹配的情况只输出问题列表不要修改文件。 \ out/raw/config_lint.txt 21如果这一步返回的是鉴权错误或连接错误先回 TaoToken 控制台 确认 Key 状态和模型可用性再去动 Claude Code 的配置。顺序反了会浪费很多时间在错误的层排查。5. Codex 侧config.toml 的 provider 段别混用前缀沙盘里有一部分任务是代码性质的——比如把七十份 JSON 输出汇总成矩阵、计算维度分布、生成对照报告。这类任务我用 Codex 跑配置走config.toml语法是 TOML跟 Claude Code 的 JSON 体系没有关系。# ~/.codex/config.toml model 你的沙盘模型ID model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat [profiles.sandbox] model 你的沙盘模型ID model_provider taotoken model_max_output_tokens 4096请注意三件事env_key写的是环境变量的名字不是 Key 本身。Key 放在 shell 环境里配置文件里永远只有变量名。wire_api的取值取决于客户端版本和你使用的模型族具体以客户端文档和 TaoToken 模型详情页为准写错会报协议不匹配。base_url写根路径。如果你在 Codex 里手动加了/v1/chat/completions会和客户端自己拼接的路径叠加报 404 或 405。给它一个真实的沙盘任务来验证链路export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY cd policy-sandbox codex exec --profile sandbox \ 读取 out/matrix.jsonl按 dimension_key 分组统计 value 的分布输出 reports/distribution.md只做统计不做解读。一旦这条命令能稳定产出文件说明 Codex 这条支线已经打通可以承接沙盘后半程的聚合工作了。6. CC Switch 三件套快照、切换、回滚沙盘跑批经常需要在「主力模型」和「对照模型」之间来回切。手工改配置文件最容易出的问题不是改错而是改完之后忘了改回来导致一部分结果来自 A 模型、一部分来自 B 模型对照表直接废掉。所以我用 CC Switch 的思路做三件套供应商快照、切换脚本、生效回读。第一件快照。把每个供应商的配置存成独立文件不覆盖主配置~/.cc-switch/ ├── providers/ │ ├── taotoken-main.json │ ├── taotoken-cheap.json │ └── taotoken-longctx.json └── current - providers/taotoken-main.json每个 provider 文件的结构大致是{ name: taotoken-main, base_url: https://taotoken.net/api, auth_token_env: TAOTOKEN_API_KEY, model: 你的沙盘模型ID, note: 沙盘主力模型temperature0 }第二件切换。切换动作必须同时更新 Claude Code 和 Codex 两侧的引用否则你会得到「一个工具已切、另一个没切」的诡异结果#!/usr/bin/env bash # switch.sh provider-name set -euo pipefail PROVIDER${1:?usage: switch.sh provider-name} SRC$HOME/.cc-switch/providers/${PROVIDER}.json [ -f $SRC ] || { echo provider not found: $PROVIDER; exit 1; } ln -sfn $SRC $HOME/.cc-switch/current MODEL$(python3 -c import json,sys;print(json.load(open($SRC))[model])) BASE$(python3 -c import json,sys;print(json.load(open($SRC))[base_url])) # 同步 Claude Code python3 - $MODEL $BASE PY import json, sys, pathlib model, base sys.argv[1], sys.argv[2] p pathlib.Path.home() / .claude / settings.json cfg json.loads(p.read_text()) if p.exists() else {} cfg.setdefault(env, {}) cfg[env][ANTHROPIC_BASE_URL] base cfg[env][ANTHROPIC_MODEL] model p.parent.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) p.write_text(json.dumps(cfg, indent2, ensure_asciiFalse)) print(claude settings updated -, base, model) PY # 同步 Codex python3 - $MODEL PY import sys, pathlib, re model sys.argv[1] p pathlib.Path.home() / .codex / config.toml text p.read_text() if p.exists() else text re.sub(r^model\s*.*$, fmodel {model}, text, count1, flagsre.M) p.parent.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) p.write_text(text) print(codex model updated -, model) PY第三件回读校验。切换完不能相信脚本要回读实际生效值#!/usr/bin/env bash # verify.sh set -euo pipefail echo cc-switch current cat $HOME/.cc-switch/current echo claude settings python3 -c import json,pathlib;cjson.loads((pathlib.Path.home()/.claude/settings.json).read_text());print(c[env][ANTHROPIC_BASE_URL], c[env][ANTHROPIC_MODEL]) echo codex config grep -E ^(model|model_provider)\s* $HOME/.codex/config.toml echo live probe curl -sS -o /dev/null -w %{http_code}\n \ -X POST https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer ${TAOTOKEN_API_KEY} \ -H Content-Type: application/json \ -d {model:你的沙盘模型ID,messages:[{role:user,content:ping}],max_tokens:4}verify.sh的输出我建议直接追加到out/raw/session.log每次跑批前跑一次。这样对照报告里可以注明「本批次结果对应 provider X、模型 Y、时间 Z」复现性才有依据。7. 审计跑批命令并发、限流与断点续跑沙盘的核心跑批脚本我写得尽量朴素用标准库加requests不引入额外编排框架方便你在任何环境复现。# runtime/client.py import json import os import time import requests BASE_URL os.environ.get(TAOTOKEN_BASE_URL, https://taotoken.net/api) API_KEY os.environ[TAOTOKEN_API_KEY] CHAT_PATH os.environ.get(TAOTOKEN_CHAT_PATH, /v1/chat/completions) def chat(messages, model, temperature0.0, max_retries3): url f{BASE_URL.rstrip(/)}{CHAT_PATH} payload { model: model, messages: messages, temperature: temperature, } headers { Authorization: fBearer {API_KEY}, Content-Type: application/json, } last_err None for attempt in range(max_retries): try: resp requests.post(url, headersheaders, jsonpayload, timeout120) if resp.status_code 429 or resp.status_code 500: raise RuntimeError(fhttp {resp.status_code}: {resp.text[:200]}) resp.raise_for_status() return resp.json() except Exception as exc: # noqa: BLE001 last_err exc time.sleep(2 ** attempt) raise RuntimeError(fchat failed after retries: {last_err})跑批主体负责构造「角色 × 维度 × 轮次」的三元组输出统一的 JSONL# runtime/runner.py import json import os import pathlib import re from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed from client import chat ROOT pathlib.Path(__file__).resolve().parent.parent CONFIG ROOT / config OUT_RAW ROOT / out / raw OUT_RAW.mkdir(parentsTrue, exist_okTrue) MODEL os.environ[SANDBOX_MODEL] ROUNDS int(os.environ.get(SANDBOX_ROUNDS, 2)) WORKERS int(os.environ.get(SANDBOX_WORKERS, 4)) roles json.loads((CONFIG / roles.json).read_text())[roles] dims json.loads((CONFIG / dimensions.json).read_text())[dimensions] schema json.loads((CONFIG / schema.json).read_text()) SYSTEM ( 你是AI政策审计沙盘的参与者。严格按给定角色立场作答 不得引入角色未提及的新事实。只输出符合指定schema的JSON不要任何解释性前后缀。 ) def build_prompt(role, dim, prev): lines [ f角色{role[name]}{role[stance]}, f关注点{, .join(role[focus])}, f必须引用类型{, .join(role[must_cite])}, f审计维度{dim[label]}key{dim[key]}, f可选值{, .join(dim[values])}, ] if prev: lines.append(上一轮你给出的判断) lines.append(json.dumps(prev, ensure_asciiFalse)) lines.append(本轮请针对其他角色的反驳点重新审视若维持原判断需说明理由。) lines.append(输出JSON字段定义 json.dumps(schema, ensure_asciiFalse)) lines.append(务必包含 dimension_key 与 role_id 字段取值与上文一致。) return \n.join(lines) def extract_json(text): m re.search(r\{.*\}, text, re.S) if not m: return None try: return json.loads(m.group(0)) except json.JSONDecodeError: return None def run_one(task): role, dim, rnd, prev task key f{role[id]}_{dim[key]}_r{rnd} raw_path OUT_RAW / f{key}.json if raw_path.exists(): return key, skip resp chat( [ {role: system, content: SYSTEM}, {role: user, content: build_prompt(role, dim, prev)}, ], modelMODEL, ) content resp[choices][0][message][content] parsed extract_json(content) record { key: key, role_id: role[id], dimension_key: dim[key], round: rnd, parsed: parsed, raw_text: content, } raw_path.write_text(json.dumps(record, ensure_asciiFalse, indent2)) return key, ok if parsed else unparsed def main(): tasks [] prev_map {} for rnd in range(1, ROUNDS 1): for role in roles: for dim in dims: k f{role[id]}_{dim[key]}_r{rnd - 1} tasks.append((role, dim, rnd, prev_map.get(k))) ok skip bad 0 with ThreadPoolExecutor(max_workersWORKERS) as pool: futs [pool.submit(run_one, t) for t in tasks] for fut in as_completed(futs): key, status fut.result() if status ok: ok 1 rec json.loads((OUT_RAW / f{key}.json).read_text()) prev_map[key] rec[parsed] elif status skip: skip 1 rec json.loads((OUT_RAW / f{key}.json).read_text()) prev_map[key] rec[parsed] else: bad 1 print(fok{ok} skip{skip} unparsed{bad} total{len(tasks)}) if __name__ __main__: main()跑批命令cd policy-sandbox/runtime set -a source .env set a export SANDBOX_MODEL你的沙盘模型ID export SANDBOX_ROUNDS2 export SANDBOX_WORKERS4 python3 runner.py 21 | tee ../out/raw/run.log几个工程细节值得展开并发不要一上来就开到 16。政策沙盘的提示词偏长并发过高容易触发限流重试反而拖慢整体。先跑 4 并发观察成功率稳定后再加到 8。断点续跑靠文件系统。run_one在写文件前先检查文件是否存在存在就跳过。这意味着任何一次中断之后重跑已完成的单元格不会被重复消耗。JSON 解析失败要单独统计。模型偶尔会输出带解释前缀的文本extract_json用最外层花括号匹配兜底但仍有失败。把unparsed计数拉出来看如果比例超过 3%说明 schema 提示词需要再收紧而不是直接丢弃这些样本。原始文本必须存档。只留解析后的字段你后面就没法回头检查「这个 value 是不是模型硬凑出来的」。raw_text字段是后续复盘的全部依据。8. 模拟结论对照怎么判断一条结论稳不稳跑完之后把out/raw/*.json汇总成矩阵cd policy-sandbox python3 - PY import json, pathlib, collections raw pathlib.Path(out/raw) rows [] for p in sorted(raw.glob(R*_*_r*.json)): rec json.loads(p.read_text()) if not rec.get(parsed): continue d rec[parsed] rows.append({ role_id: rec[role_id], dimension_key: rec[dimension_key], round: rec[round], value: d.get(value), blocking_power: d.get(blocking_power), conflict_with: d.get(conflict_with, []), confidence: d.get(confidence), }) with open(out/matrix.jsonl, w, encodingutf-8) as f: for r in rows: f.write(json.dumps(r, ensure_asciiFalse) \n) for dim in [publish_power, access_scope, accountability, escalation]: print(f\n {dim} ) by_round collections.defaultdict(collections.Counter) for r in rows: if r[dimension_key] dim: by_round[r[round]][r[value]] 1 for rnd in sorted(by_round): print(fround {rnd}: {dict(by_round[rnd])}) bp collections.Counter(r[blocking_power] for r in rows if r[dimension_key] publish_power) print(\nblocking_power 分布:, dict(bp)) PY这张表能回答的核心问题只有一个「评估员到底有没有实际阻断能力」这一取值在多角色、多轮次的压力下是否稳定。我在自己的沙盘里观察到三种典型模式你可以对照自己的输出模式一首轮分叉、次轮收敛。首轮里提案方和评估员倾向「限时暂停建议」实验室合规负责人倾向「仅记录不干预」独立技术专家倾向「无任何权限」。到第二轮当提示词强制要求「若维持原判断需说明理由」之后分歧点会浮出水面——争议的实质不是权限大小而是谁承担误判的成本。如果暂停建议错了损失由实验室承担如果没暂停而出了事故责任由谁承担这个字段在accountability维度上暴露得最明显。模式二稳定分裂。某些维度上两轮都不收敛比如precedent_fit。这通常意味着「银行业嵌入式监管」这个类比在沙盘里承担了太多论证重量不同角色对它的解读差异过大。这不是模型的失败是概念本身的模糊性被如实反映了。模式三全员高置信但结论互斥。这是最值得警惕的情况。如果confidence普遍在 0.8 以上但value分布完全分裂说明模型在用高置信度表达立场而不是在做证据推理。这时应当检查evidence_gap字段——如果多数回答在这个字段上是空的或者敷衍的那么这一批结果的参考价值有限需要回到提示词层强制要求填写「缺少哪项具体证据才能改变判断」。生成对照报告cd policy-sandbox python3 - PY reports/compare.md import json, collections, pathlib rows [json.loads(l) for l in pathlib.Path(out/matrix.jsonl).read_text(encodingutf-8).splitlines() if l.strip()] roles sorted({r[role_id] for r in rows}) dims sorted({r[dimension_key] for r in rows}) print(# 沙盘模拟结论对照) print() print(| 角色 | | .join(dims) |) print(|--- * (len(dims) 1) |) for role in roles: cells [] for dim in dims: vals [r[value] for r in rows if r[role_id] role and r[dimension_key] dim] cnt collections.Counter(vals) top cnt.most_common(1) cells.append(f{top[0][0]}{top[0][1]}/{len(vals)} if top else -) print(f| {role} | | .join(cells) |) print() print(说明括号内为出现次数/该单元格总轮次数计数不一致表示两轮判断发生漂移。) PY报告里我建议额外加一节「不可判定清单」把所有evidence_gap非空的单元格列出来。这一节往往比主表更有价值因为它直接告诉你这个制度设计里有哪些环节现有公开信息根本不足以支撑任何一方下结论。9. 改 base_url 后最常见的几类报错与定位路径把 base_url 换到新端点之后报错绝大多数集中在下面几类。按这个顺序排查比盲改配置快得多。401 / 403 鉴权失败。先确认环境变量有没有真正加载echo ${TAOTOKEN_API_KEY:0:6}打印前六位看是不是预期值。再确认调用封装里用的是Authorization: Bearer而不是别的头部形式。最后确认 Key 本身状态正常回 TaoToken 控制台 看一眼即可。三个都正常还报 401大概率是 shell 会话里残留了旧的同名变量用env | grep -i token查一遍。404 路径不存在。九成是路径拼接重复。客户端自己会补/v1/...配置里又写了一遍就成了/api/v1/v1/...。解决办法是把base_url统一写成https://taotoken.net/api路径后缀交给客户端。如果你在自写脚本里必须显式指定就把它做成环境变量TAOTOKEN_CHAT_PATH不要硬编码在函数体内。模型 ID 不匹配。错误信息里通常会带上你请求的模型名。对照控制台的模型列表逐字核对——大小写、连字符、日期后缀一个字符不同就会失败。沙盘项目里建议把所有用到的模型 ID 写进runtime/.env禁止在业务代码里出现字符串字面量。429 限流。降低SANDBOX_WORKERS同时确认重试逻辑是指数退避而不是固定间隔重试。上面client.py里的time.sleep(2 ** attempt)就是这个用途。另外注意断点续跑机制在限流场景下会救你——中断后重跑只会补跑缺失的单元格。超时 / 连接中断。长提示词场景下把timeout从 30 秒提到 120 秒以上。如果仍然超时检查是不是把整份长文档塞进了单次请求考虑改成「先分段抽取、再汇总」的两段式。输出不是合法 JSON。这是提示词问题不是网络问题。收紧 system 提示词里的「只输出 JSON」并在 user 提示词末尾重复一次字段列表。同时保留raw_text方便统计失败样本的共性。10. 把沙盘变成长期可用的方法而不是一次性作业回到最开始那个争议一份提案被提出支持方和反对方各自引用先例、各自定义关键词讨论很容易停在立场表态的层面。沙盘的价值不在于给出「谁对」的结论而在于把争论的落点暴露出来——哪些分歧来自价值判断哪些分歧来自概念未定义哪些分歧来自证据缺失。这三类问题的处理方式完全不同第一类只能协商第二类可以靠写清楚权限清单解决第三类需要补充可验证的公开信息。工程上让这套方法能长期跑下去的关键只有三条调用层统一到单一入口配置写进文件而不是记忆里每次跑批留下可回读的日志。这也是我把 base_url 固化到https://taotoken.net/api的原因——七十次调用的沙盘任何一次端点漂移都会让对照表失去意义。如果你打算把沙盘扩展到更多角色、更多轮次建议先做两件小事一是把SANDBOX_ROUNDS从 2 提到 3观察第三轮是否还有判断漂移漂移停止的那一轮通常就是当前信息量下的稳定态二是给每个角色单独记录 token 消耗看看哪类角色的回答最长——通常最长的那一类就是立场最需要自我辩护的那一类这本身就是有价值的观察结果。需要继续往下做的可以从这几个入口进入先在 模型对话 里手动跑一轮单个角色单维度的提示词确认输出结构符合 schema再上并发脚本这样能省掉大量调试时间沙盘跑批属于高频长文本调用Coding Plan 里有针对这类工作负载的额度方案可以先估算单次完整跑批的 token 量再决定项目级隔离的 Key 在 API Keys 页面 创建别复用日常编码用的那把Claude Code 侧的完整环境变量说明和配置文件位置见 Claude Code 文档。沙盘跑通之后你会发现真正难的部分从来不是把请求发出去而是决定用哪些字段去描述一个制度问题。字段选对了争议会自己变成数据。