用途
Compliance-AIops 面向 AI 智能体基础设施运维的合规证据生成。它读取受治理的 AIops 智能体已经写入的本地审计轨迹——位于 ~/.<tool>-aiops/audit.db 的 SQLite 数据库，这些库共用同一套 audit_log 模式——并将这些活动转换成按框架映射、经哈希链密封的合规证据包。它不扫描基础设施，也不取代 GRC 平台，而是把你已经产生的审计轨迹转化为审计员可用的、防篡改的证据包。
与 AIops-tools 系列中的其他工具不同，它不是一个平台包装器：无外部 API、无网络、无平台凭据。它唯一的输入就是那些磁盘上的审计数据库，以只读方式打开。这也使它成为该系列中最容易自测的工具——完全离线且确定性。
主要能力
- 框架映射，并诚实标注证据强度：审计事件可映射到 HIPAA §164.312、PCI-DSS v4.0、SOC 2 TSC 和 GDPR 控制项。审计轨迹能强有力地证明控制的操作有效性，但对控制设计/配置只能提供部分证据；每个控制项都标注为 strong 或 partial。
gap_analysis会逐控制项说明这一点，并附上注意事项与修复提示。 - 哈希链密封的证据包：对排序后的记录做 SHA-256（
hash = SHA-256(prev_hash ‖ canonical_json(record))，创世prev_hash为 64 个零）。对于相同的（框架、周期、来源），chainHead是可复现的。verify_bundle能捕获篡改；verify_source_chain能检测源轨迹中的行 ID 缺口/删除。可选的 HMAC 签名用存储的签名密钥密封证据包。 - 零网络、只读：无凭据、无出站调用、不修改源轨迹。唯一写入的内容是
~/.compliance-aiops/bundles/下的证据包。 - 确定性、经测试验证的完整性：完整性声明本身也有测试覆盖：通过真实的 governance-harness
AuditEngine构建合成审计数据库，断言黄金可复现的chainHead，并通过篡改测试确认检测有效。无需实时基础设施。 - 操作全程审计：每次调用（无论是通过 MCP 还是 CLI）都会在
~/.compliance-aiops/audit.db中留下一条审计行。每个工具声明risk_level，与文档中的[READ]/[WRITE]标签通过测试保持一致，并作为描述性层级写入审计行，供审查者查看。这是标签，不是门控。
工具接口
提供 16 个 MCP 工具，其中读/分析类 13 个，写/工件类 3 个（无外部变更）。CLI 暴露一个便捷子集；完整的 19 个工具面通过 MCP 提供。
使用方式
作为 Claude Code 插件
一次安装同时提供技能与 MCP 服务器。MCP 服务器通过 uv 获取，并固定到插件声明的包版本，因此审计行可追溯回写入它的代码。凭据仍需通过 compliance-aiops init 配置。
作为 OpenClaw 插件
同一证据包发布在 ClawHub 上，一次安装同时交付技能及其 MCP 服务器。安装后需重启 OpenClaw 网关以加载插件。MCP 服务器通过 uv 获取并固定到该确切版本，因此 uvx 必须在 PATH 上——否则技能仍会安装，但会报告 Visible to model: no。凭据配置方式相同。
作为 CLI 或独立 MCP 服务器
可作为 MCP 服务器（stdio）运行。
密码存放位置提示：导出的环境变量可被该 shell 启动的每个进程读取，并会被 shell 历史记录。在共享或长期运行的主机上，优先使用交互式提示，或从密钥管理器在单条命令的生命周期内注入。
定期封存（scheduled sealing）
证据包按周期（例如每周）密封时最有价值，这样每个周期都有一个防篡改锚点。本工具不附带守护进程；改为由 bundle schedule 打印可直接粘贴的 cron 行以及确切非交互式命令，且不写入任何内容。它返回 cronLine，可粘贴到 crontab -e 中。--period（bundle generate 也可用）是一个便捷相对窗口——7d、24h、2w 或 last-7-days——解析为以“现在”结束的 since/until 对，因此每次计划运行都会密封尾部窗口。在 cron 任务的环境中导出 COMPLIANCE_AIOPS_MASTER_PASSWORD，以便存储的签名密钥能非交互解锁。不要在 crontab 文件中内联真实密码——从受保护的环境文件引用它。
完整性、诚实边界与限制
- 防篡改（tamper-evident），而非不可篡改（tamper-proof）：哈希链与可选签名让审计员能检测改动的痕迹；它们不能阻止改动。源
audit.db文件仍是记录系统——若需要独立锚点，请在带外记录chainHead。 - 操作有效性 vs. 设计：审计轨迹能强有力地证明某控制运行过（抽样、审批、拒绝），但对控制是否被正确设计/配置（例如强制 MFA、最小权限角色）只能提供部分证据。每个控制项都带 strong/partial 标签，
gap_analysis会暴露该注意事项而非过度声称。 - 范围与限制：它产出的是审计员可用的证据包，不签发鉴证、意见或认证。范围内：上述六个框架，基于通过
~/.*-aiops/audit.db发现的、受治理 AIops 工具所写的audit_log轨迹。不在范围内：不扫描基础设施、不连接任何平台、不替代 GRC 平台。OSCAL 导出是 v0.2 路线图项目；v0.1 输出 JSON + Markdown + CSV。v1.0 之前接口可能变化。完整性声明由确定性离线测试覆盖，参见docs/VERIFICATION.md的可复现运行。
社区与许可
社区维护的开源项目，MIT 许可。与任何框架机构或 GRC 厂商无关联、背书或赞助关系。HIPAA、PCI-DSS、SOC 2、GDPR 和 OSCAL 仅作描述性引用，框架与商标归其所有者。想在工具中增加其他框架、控制映射、导出格式或验证方式，可提交 issue 或 PR。
