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DashClaw

DashClaw 是面向无人值守 AI Agent 的“失效关闭”（fail-closed）审批层。它位于 Agent 决定调用工具与实际执行之间的执行接缝处，对动作进行策略检查、必要时请求人工批准，并把每一次决策记录到账本中。当 AI Agent（如 OpenClaw、Hermes、Claude Code、Codex）尝试执行破坏性或高成本操作时，DashClaw 可在运行前拦截并向用户请求批准，即使操作者不在键盘前也能远程响应。该项目采用 MIT 许可，支持自托管，可通过 npm 命令行快速部署。它的核心用途是让 Agent 在无人看管的情况下运行，同时不赋予其无条件权限。适用对象主要是运行长时间无人值守编码 Agent 会话的独立开发者或小团队。需要明确的是：DashClaw 不是通用追踪产品、不是通用 Agent 平台，也不是对所有 Agent 的绝对强制管控——其机械强制仅在特定接缝处生效，其余集成方式为协作式，需调用方遵守裁决结果。

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工具介绍

DashClaw 是一个面向无人值守 AI Agent 运行的审批与治理层，项目地址为 https://github.com/ucsandman/DashClaw，采用 MIT 许可，支持自托管。其核心理念是“失效关闭”（fail-closed）：当 AI Agent 尝试执行破坏性或高成本操作时，DashClaw 会在动作实际运行前进行拦截，并向操作者请求批准，即使操作者不在键盘前也能完成审批。每一次决策都会进入签名账本。

用途与定位

DashClaw 面向无人值守的编码 Agent 会话，例如夜间运行、CI Agent、后台机群等场景。它位于 Agent 决定调用工具与实际执行工具之间的接缝处，作为审批层存在。其主要目的是让 Agent 在无人看管的情况下运行，同时不赋予其无条件权限。目标用户是运行长时间无人值守编码 Agent 会话的独立开发者或小团队。

主要能力

DashClaw 提供以下能力：

  • 执行接缝处的失效关闭拦截：Claude Code、Codex、Hermes 的钩子、OpenClaw 网关以及 dashclaw_invoke 可以在执行前取消被阻止的调用。裸 SDK、API 和普通 MCP 集成属于协作式，调用方必须遵守裁决。
  • 一键远程批准：可从 /approvals 收件箱、CLI、手机 PWA、Telegram 或 Discord 处理，无需在场。
  • 通俗英语批准说明：每个待处理项以一句话说明命令实际作用，标记不可撤销操作，并在文件包含凭据时发出警告。当没有规则能高置信度解读命令时，会明确说明而非猜测。
  • “允许，不再询问”：在创建有范围的长期授权前，可预览目标、租约和匹配的待处理项。长期授权在收件箱中保持可见且可撤销。
  • 可验证的记录证据：决策记录、Ed25519 收据（在发放时）和签名导出支持后续审查。
  • 校准的中断频率：用户的批准/拒绝裁决会调节中断频率。
  • 自主程度由数值决定：每个动作携带 Agent 声明的置信度，账本根据报告结果对其评分。
  • 执行存活检测：探查测试合成保留动作是否通过已安装的钩子路径执行。
  • 默认开启提示注入扫描：高置信度的系统覆盖模式会在守卫时强制阻止，较弱的会触发警告。
  • 多运行时支持：Claude Code、Codex、Hermes、OpenClaw、MCP、Node 和 Python SDK、纯 REST。
  • MIT 许可自托管：可本地运行或部署自己的实例。

使用方式

可以通过一条命令完成部署：npm 命令会配置 Postgres（Docker 或嵌入式）、生成密钥、铸造 API 密钥、应用迁移、在 :3000 端口启动、可选接入 Claude Code 钩子，并打开已登录的浏览器。Agent 可使用 npx dashclaw up --yes --no-browser（注意：普通命令会提示并挂起非交互式 shell）。API 密钥位于 ~/.dashclaw/instance.json；可用 GET http://localhost:3000/api/health 和 npx dashclaw doctor 验证。完整运行手册见 dashclaw.io/llms.txt。托管试用是次要入口，但其验证码需要人工处理，不能无头尝试。

连接 Agent：所有路径都落到同一个守卫引擎、同一个决策账本和同一个 Approvals 收件箱。编码 Agent 插件（Claude Code、Codex、Hermes）共用一个插件源（plugins/dashclaw/），每个清单包含 MCP 配置、dashclaw-governance 协议技能和不同的 agent_id。该仓库也是原生 Claude Code 插件市场，无需 CLI。

SDK 集成使用 runGoverned()（Python 使用 run_governed()）：它会等待所需批准，在一次新的策略检查下认领一次执行尝试，调用回调并报告结果。如果认领或完成确认丢失，助手不会重复回调。升级顺序：先部署匹配的 schema 和服务器，再升级受治理的 SDK 助手。

实际拦截示例

根据维护者日志和 THESIS.md，实际被拦截的操作包括：对工作目录执行 rm -rf、对实时数据库执行 DROP TABLE、执行 git push --force origin main、读取 .env 并准备外泄（风险 100，两个策略同时触发）。最后一个还拦截了维护者自己的 shell 命令：从 .env.local 提取 API 密钥，在风险 100 时被实时阻止。

限制与边界

  • 执行是机械的仅限接缝处：Claude Code、Codex、Hermes 的 PreToolUse 钩子（失效关闭，阻止时 exit-2）、OpenClaw 网关和 dashclaw_invoke。其他所有位置（裸 SDK、API、MCP 调用方、桌面聊天）的治理是协作式的：调用方咨询守卫并遵守决策。
  • 不是通用追踪产品：主要需要模型追踪和评估仪表板的话，这不是该工具。
  • 不是通用 Agent 平台：不提供广泛的日历、CRM、消息或 RAG 工具套件。
  • 不是普遍强制管控：仅在接缝处机械执行，其他地方为协作式。
  • 不是对其所治理 Agent 的防篡改：钩子在 Agent 自身的权限级别运行，处于其治理对象的爆炸半径内。真正的隔离是部署属性——容器、独立 OS 用户或只读钩子路径。
  • 不是经过大规模实战检验：首次提交于 2026 年 2 月。

维护方式

该项目由 AI Agent 在人类持有的章程（MAINTAINER.md）下公开构建和维护。章程固定五项不可更改的不变量：阻止是绝对的、不允许自我批准、每次放松都由人类批准、凭据门控行为保持人类控制、章程保持人类持有。重大维护者变更和设计决策记录在维护者日志中。

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