安全护栏（safety-guardrails）

什么时候用

• 自动化/自主 agent 要执行命令、改库、发消息、上线、转账等「有副作用」动作前。
• 无人值守场景（每小时触发的元进化、定时任务、CI）尤其需要——没有人在环兜底。
• 任何「先确认再执行」比「执行了再后悔」便宜得多的地方。

核心机制

1. 风险分级：classify(action) 返回 (level, reasons)
   • critical：破坏性/不可逆/越权/下载即执行 → 默认 DENY
   • high：外发隐私/敏感越权 → CONFIRM（需 user_approved + high_risk_allowed）
   • medium：删除/写库/安装/提权/发布/支付 → CONFIRM（需 user_approved）
   • low：只读/低风险 → ALLOW
2. 决策门 gate(action, context)：返回 (decision, note, record)，并写入审计日志。 context 字段：user_approved(是否用户确认)、high_risk_allowed(是否允许高危)。
3. 审计：每次决策落盘（ts/action/level/decision/reason），--audit 可查。

内置规则（可扩展）

• DENY：rm -rf、format、dd if=...of=/dev、shutdown/reboot、mkfs、无条件 drop/truncate、 git push --force、git reset --hard、fork 炸弹、curl|bash/wget|sh 下载即执行。
• CONFIRM：rm -、删除/更新/插入/改表、对外发送/upload/post、提权、安装依赖、终止进程、部署发布、资金转移。

用法

# 自检
python scripts/guardrails.py --selftest

# 单个动作决策
python scripts/guardrails.py --action "delete /tmp/cache" --context '{"user_approved":false}'
# => {"decision": "CONFIRM", "note": "需要用户确认：删除操作"}

# 查看审计日志
python scripts/guardrails.py --audit

与自动化/自主 agent 的集成

• 在调用 Bash/执行命令前先 gate()，决策为 DENY 直接中止；为 CONFIRM 时挂起等待人类确认。
• 配合 human-in-loop-review：CONFIRM 类动作转人工审核队列。
• 配合 behavior-observability：把 gate 决策与 action 落盘到行为日志，事后可审计归因。

自进化学习系统（越用越好用、越用越高效）

本技能内置通用学习模块 scripts/learner.py。每次使用后自动复盘、积累经验，逐步提升输出质量与执行效率，无需人工维护。

记忆文件

learned_patterns.json（位于本技能目录）记录：操作总数、各能力使用频次、错误模式、用户偏好、改进建议。

使用后请调用（Bash）

# 记录一次成功使用（--capability 填本次主要能力名，如「简历优化」「比价」）
python scripts/learner.py record <本技能目录> --capability 简历优化
# 记录一次失败/异常
python scripts/learner.py record <本技能目录> --capability 简历优化 --fail --error 格式识别失败 --note "用户上传了非标准文件"
# 记录用户偏好（下次直接使用）
python scripts/learner.py prefer <本技能目录> --key 输出语言 --val 中文
# 查看累计洞察（高频能力 / 反复错误）
python scripts/learner.py insight <本技能目录>
# 自动复盘（错误≥3次 或 操作≥10次 时给出改进建议）
python scripts/learner.py reflect <本技能目录>

迭代规则

• 错误累计 ≥3 次 → 主动增加预检/兜底步骤，并将经验回写本 SKILL.md。
• 操作数 ≥10 次 → 分析高频能力优先打磨示例与质量，低频能力评估精简或合并。
• 重要用户偏好 → 写入 learned_patterns.json，下次调用直接采用，减少重复询问。

越用越懂你：第一次用是通用能力，第十次用已沉淀为你专属的最佳实践。