Pandaone

AI Agent 代码审计门禁

7 层防御体系,让每一次代码改动都留下合规、可追溯的证据链。
适用于 AI Agent 开发、企业合规、团队协作。

PyPI version Python versions License Tests OS
$pip install pandaone-guard

核心特性

🛡️

17 + 24 文件保护

保护 17 种文本格式(.py / .md / .json / .yml ...)+ 24 种二进制格式(.png / .pdf / .docx ...)

🔒

7 层防御

L1 文件锁 / L2 监控 / L3 git hook / L4 README / L5 指纹 / L6 SHA256 / L7 CI,纵深防御

🤖

MCP 原生支持

Claude / Cursor / Trae 等 AI IDE 通过 stdio JSON-RPC 直接调用,暴露 11 个工具

📊

13 种导出格式

Excel / Word / PDF / SQLite / Markdown / YAML / HTML / AsciiDoc / reST ...

🐍

纯 Python

Windows / macOS / Linux 通吃,无 C 扩展,wheel 是 py3-none-any

🔐

SHA256 完整性

二进制文件 SHA256 字典 + CLI 自指纹,检测任何篡改

实时演示

~ /projects/myapp — bash

7 层防御体系

L1
file chmod
L2
watchdog
L3
git hook
L4
README
L5
指纹
L6
SHA256
L7
CI

L1: file chmod 锁定

OS 层面的只读锁。Windows 用 attrib +R,macOS/Linux 用 chmod 444。绕过难度:低(root 可 chmod +w),但被绕过后由 L2 兜底。

L2: watchdog 实时监控

后台守护进程监控所有受保护文件的变化。任何未授权修改会被 git checkout HEAD 还原 + 记录 UNAUTHORIZED。绕过难度:中(需先 kill watchdog)。

L3: pre-commit hook

严格校验每个 staged 文件的 APPROVED 审计记录。Python 实现 (pre-commit-check.py),精确到每个文件。绕过难度:中(--no-verify 可绕过,但 L7 CI 兜底)。

L4: 启动读 README

CLI 每次启动自动加载项目根的 .pandaone/README(项目阶段、已完成步骤)。让审计门禁成为项目日常工作流的一部分。

L5: 自指纹校验

CLI 自身代码的 SHA256 指纹(~/.pandaone_fp.txt),启动时校验。防止 CLI 本身被篡改。绕过难度:极高。

L6: 二进制 SHA256 snapshot

init 时建立所有二进制文件的 SHA256 字典,写时自动更新。任何篡改被 watchdog 检测 + status 显示 mismatch。

L7: GitHub Actions CI

PR 合入前的最终验证。pandaone ci --root . --base origin/main 校验所有变更都有审计。绕过难度:极高。

项目规模

140
自动化测试
7
防御层
17+24
保护文件类型
13
导出格式
11
MCP 工具
3
支持平台

命令参考

命令用途
pandaone init初始化项目(创建 .pandaone/)
pandaone lock锁定所有受保护文件
pandaone write审计写入(核心 — 需 reason/problem/approach)
pandaone log --format <fmt>导出审计历史(13 种格式)
pandaone status项目状态仪表盘
pandaone install-hook安装 L3 pre-commit hook
pandaone watch --daemon启动 L2 watchdog 后台进程
pandaone install-git自动下载 git
pandaone ci --base mainL7 CI 验证
pandaone-mcp启动 MCP server(AI Agent 直连)