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Trust Ledger OS 是面向 AI 团队的信任与风险控制平面，用于在高影响变更（代码变更、支出请求、智能体动作）到达客户或资金之前进行审查、追踪和记录。项目包含公开落地页与四个分阶段实现脚手架，并将同一路线图映射为可复用的包边界，使应用、文档与未来库工作保持一致。核心组件包括 PRISM（智能体调用、审批与延迟的运行时可观测性）、Prelint（合并前产品审查，检测策略漂移、不良默认值与风险逻辑）、GIDE（网络不可信时的安全离线编辑与紧急修复）。决策基座（decision-substrate）提供 CHP 决策记录、R0 门禁、确定性基础评分、按域可配置下限、人工锁与仅追加的 JSONL 账本。项目以 npm、PyPI、MCP 三种分发形式发布，版本均为 0.1.2。

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工具介绍

Trust Ledger OS 是面向 AI 团队的信任与风险控制平面。其核心理念是：每一项高影响变更在到达客户或资金之前，都必须经过审查、追踪和记录。

用途与定位 该项目将公开落地页与四个分阶段实现脚手架结合，并把同一路线图镜像到可复用的包边界中，使应用、文档与未来库工作保持对齐。它面向需要为 AI 智能体动作、代码变更和支出请求建立可审计决策流程的团队。

主要能力

  • PRISM：为智能体调用、审批和延迟提供运行时可观测性。
  • Prelint：合并前产品审查，用于发现策略漂移、不良默认值和风险逻辑。
  • GIDE：在网络不可信时提供安全离线编辑与紧急修复。
  • 决策流程：捕获代码变更、支出请求或智能体动作；依据产品策略与信任规则进行审查；将 PRISM 追踪附加到运行时决策；产出批准、拒绝或反制结果；将决策存入账本供未来运行复用。
  • 决策基座（decision-substrate）：CHP 决策记录，包含 R0 门禁、确定性基础评分（护栏 40 / 有界结果 30 / 一致性 30）、按域可配置下限（通用 70、金融 100、区块链/DeFi 85）、基座强制人工锁（TRUST_LEDGER_CHP_REQUIRE_HUMAN_LOCK，默认开启），以及仅追加的 JSONL 账本，使用 SHA-256 body_sha256 密封并在每次读取时重新验证。该基座是 erp-control-plane 中已验证原语的 TypeScript 移植，规范 JSON 通过 @cubiczan/chp 实现。

仓库结构

  • /：落地页与路线图
  • /foundation：阶段 1 脚手架
  • /framework-benchmark：阶段 2 脚手架
  • /research-reasoning：阶段 3 脚手架
  • /production-controls：阶段 4 脚手架
  • /decisions：决策账本（CHP 决策基座），GET /api/decisions 实时读取
  • foundation-kit/：共享智能体术语表、决策树、模型/工具矩阵与提示骨架。
  • framework-benchmark-suite/：框架画像、比较案例与评分标准。
  • research-reasoning-kit/：研究流水线阶段与可复用推理模式。
  • production-controls-kit/：评估工具、漂移监控、护栏与发布门禁脚手架。
  • decision-substrate/：CHP 决策记录。

分发形式

  • packages/npm/：npm 友好清单与目录导出，发布为 @cubiczan/trust-ledger-os@0.1.2。
  • packages/python/：PyPI 友好清单与目录导出，发布为 trust-ledger-os==0.1.2。
  • packages/mcp/：MCP 就绪的工具与资源目录，发布为 trust-ledger-os-mcp@0.1.2。

包命令

  • npm 包构建：npm --prefix packages/npm run build
  • MCP 包构建：npm --prefix packages/mcp run build
  • MCP 服务器运行：npm --prefix packages/mcp start
  • Python CLI：PYTHONPATH=packages/python/src python3 -m trust_ledger_os.cli --manifest
  • Vercel Python 入口：src.trust_ledger_os.vercel_app:app（来自 packages/python）

发布工作流

  • GitHub Actions 工作流：.github/workflows/release.yml
  • 通过 v* 标签或 workflow_dispatch 触发
  • 发布模式所需密钥：NPM_TOKEN、PYPI_API_TOKEN
  • 工作流在发布前构建 Next 应用、npm 与 MCP 包以及 Python 包。
  • 2 分钟视频计划与 FFmpeg 渲染命令位于 docs/TRUST_LEDGER_OS_VIDEO.md。
  • 生成资产位于 public/demo：trust-ledger-os-demo.mp4、01-hero-desktop.png、02-how-it-works.png、03-tool-stack.png、04-builderbase-fit.png、05-demo-deliverables.png、06-hero-mobile.png。

实现路线图

  1. 基础套件：共享智能体术语表、模型/工具矩阵与何时使用智能体的指导。
  2. 框架基准：比较 LangGraph、OpenAI Agents SDK、AutoGen、PydanticAI 与 LlamaIndex。
  3. 研究与推理：基本面分析、深度搜索与可复用推理模板。
  4. 生产控制：评估工具、漂移检查、追踪、护栏与审批门禁。

开发说明

  • 将共享数据保留在包文件夹中，而非页面组件中。
  • 在包导出正式化之前，从每个包的 src/ 入口导入。
  • 新增阶段工作先作为可复用类型与数据，再接入路由与文档。
  • 将 README.md 与 docs/TRUST_LEDGER_OS.md 视为路线图的唯一事实来源。

适用场景与限制 适用于需要为 AI 智能体动作、代码变更和支出请求建立可审计、可复用决策记录的团队，尤其关注策略漂移、风险逻辑与人工审批锁的场景。项目当前处于脚手架与早期发布阶段（0.1.2），部分界面截图可能为演示或示例数据。关于收费、价格、平台支持范围与具体效果，资料暂未提供。

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