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我想分享一个最初为自己开发的OpenClaw解决方案，它可以帮助控制你的AI代理在不影响其能力的情况下可以达到的范围，希望对你有用。 基本上，这个解决方案让你可以在安全的边界内自由地实验你的代理。 这个解决方案是故意设计为确定性的（不包含任何AI层），这意味着它遵循明确且已定义的规则，以最大化安全性和可预测性。 这些规则经过严格测试，以检测提示注入尝试和其他安全问题（在文档中有详细说明）。 所有内容都是本地的，存储在你的计算机上，包括文档网站。 它为你提供了一个控制面板，用于监控和控制边界。当边界即将被突破时，你会收到一个批准请求，让你看到你的OpenClaw试图做什么。 它目前还支持Tailscale，因此你可以连接你的Tailscale IP地址，并在手机上接收所有信息，同时也可以正常聊天，批准或拒绝请求。它允许你通过Tailscale IP地址（建议使用私有地址）从任何地方访问控制面板。 目前只支持Telegram频道。 目前仅支持Linux操作系统以及Opencode Claude Code和OpenClaw运行器。 入门所需的内容在自述文件中有说明，还包括快速演示/展示图像，让你可以看到它的外观。 我很高兴听到你们的反馈，特别是对提示注入的测试，以了解它的处理方式。如果你发现任何问题，请随时在GitHub上提交工单，我会尽力修复。 链接在这里: [https://github.com/steadeepanda/agent-ruler](https://github.com/steadeepanda/agent-ruler) 感谢你的阅读。我很乐意与大家讨论这个话题。