当人工智能的权限失去管控，不可预期的破坏性操作将带来灾难性后果。
你需要类似 Git Hooks 的拦截机制，在每一层级守卫系统安全。
如果没有权限管控，AI Agent 可能会误删核心数据、泄露敏感信息或执行破坏性操作。
如同 Git Hooks 在代码提交前自动触发校验，RunHooks 在 AI 执行流的关键节点植入安全检查点，
对高风险操作进行实时识别与精准阻断。
# .git/hooks/pre-commit if grep -r "password" staged_files; then echo "⛔ 检测到硬编码密码，提交已阻止" exit 1 fi # .git/hooks/pre-push if [ "$branch" = "main" ]; then run_tests || exit 1 fi
# runhooks.config.yaml hooks: pre_execute: - evaluate_prompt_safety - check_destructive_intent pre_access: - verify_identity_token - validate_permission_scope pre_request: - check_egress_rules - scan_payload_sensitivity
意图识别与指令解析。阻断类似 "rm -rf /", "DROP TABLE" 等高危语义，防止提示词注入攻击。
deny: destructive_commandsdeny: prompt_injectionaudit: all_executions身份鉴权与越权拦截。即使 AI 生成了正确指令，也会校验执行上下文是否有权访问敏感资源。
require: valid_auth_tokenscope: least_privilegedeny: cross_tenant_access出向流量管控。拦截未经许可的向第三方服务器发送数据的请求，防止训练数据或用户隐私泄露。
allow: internal_endpoints_onlydeny: external_data_transferaudit: all_egress_trafficAI 的每一次操作都必须穿过三道安全关卡，任何环节的异常都会被精准拦截并记录审计。
AI Agent 生成操作指令
语义分析 · 意图校验 · 危险识别
身份验证 · 权限校验 · 范围确认
流量监控 · 出向管控 · 数据防泄
通过全部检查 · 允许操作
RunHooks 客户端可安装于各类 AI 应用环境中，对不同 AI Agent 和 IDE 工具执行统一的安全拦截策略。
开源 AI Agent 框架，具备自主决策和工具调用能力。无约束运行时可能自主执行文件删除、数据库操作等破坏性行为。
AI 驱动的代码编辑器，可自动修改项目代码和执行终端命令。缺乏管控时可能误删关键文件或执行危险脚本。
具备 Cascade 自主编码能力的 AI IDE，可直接运行终端命令和安装依赖。未受控时有执行高权限系统命令的风险。
Anthropic 桌面 AI 助手，支持文件读写和 MCP 工具调用。若权限过宽可能上传敏感文件或越界访问本地文件系统。
OpenAI 插件生态允许 AI 调用第三方服务。恶意或有缺陷的插件可能窃取用户数据或执行未授权操作。
企业自建的 AI Agent 或内部 Copilot 工具，通过 RunHooks SDK 集成，实现从代码层到网络层的全链路安全管控。
AI 代码自动补全与生成工具，深度集成于 IDE，可自动建议和插入代码。存在将企业私有代码上传至云端训练、引入 License 违规代码段的风险。
Google 多模态 AI 助手，支持文本、图像、代码、视频分析。多模态上下文可能包含敏感截图、内部文档和 API 密钥，存在大规模数据泄露隐患。
完全自主运行的 AI Agent，可自主设定子目标、调用工具链、执行多步操作。无约束时可能陷入无限循环、耗尽计算资源或自主发起恶意网络请求。
主流 AI 应用编排框架，支持工具链路、ReAct 推理和自定义 Agent。链式调用中恶意 Prompt 可逐层注入，导致任意代码执行或工具链被劫持。
全自主 AI 软件工程师，可独立完成需求理解、编码、测试、部署全流程。具有直接操作生产环境、修改关键配置和推送代码的高危能力。
阿里云 AI 编程助手，深度集成国内开发生态。可自动分析代码仓库结构、生成测试代码。需防范源码上传、项目结构泄露和供应链投毒风险。
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点击下方按钮，模拟 AI 的越界行为，观察各层 Hook 如何精准将其拦截。