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alchaincyf · 技能
把你在 AI 智能体里写的一句话需求,变成一份完成的设计:发布动画、可点击的应用原型、可编辑的幻灯片、信息图,或一组小红书图片。可在多种智能体中使用。
回放对 AI 智能体做精确动作审批的已记录测试,这些测试通过 NVIDIA OpenShell 沙盒运行,你可以查看审批、重放和失败情况。适合审查智能体安全的团队。
ControlSpec,Before an agent acts 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download claytonsamples/controlspec --repo-type space --local-dir controlspec cd controlspec
这个 Space 是 ControlSpec 已记录证据的静态回放,ControlSpec 是一个在 AI 智能体行动之前检查其精确动作的层。你可以查看 14 个已记录的探测,它们经过一个 NVIDIA OpenShell v0.1.2 沙盒、经过 TLS 认证的 ControlSpec 中间件,以及一个合成的 HTTPS 购买目标。这里的一切都不是实时运行的。
它适合审查 AI 智能体如何被控制的人,也适合想看原始证据而不是只听说法的人。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 安全 | 安全工程师 | 查看精确审批和拒绝是如何发生的 | 检查购买金额被改动时发生了什么 |
| AI 平台 | 智能体平台团队 | 研究位于智能体和目标之间的中间件 | 阅读中间件中断之后的恢复证明 |
| 治理 | 审计和审查人员 | 下载原始观察记录和日志作为证据 | 把生效的策略和记录下来的情况做比较 |
| 研究 | 智能体安全研究者 | 查看重放和缺少证明的情形 | 看一次直接 IP 的尝试是如何处理的 |
如果你想运行实时的智能体,或者需要安全认证,可以跳过它,因为这是对脚本化测试的回放。
| 使用场景 | 谁用 | 能得到什么 |
|---|---|---|
| 查看 14 个探测 | 审查人员 | 每个审批或拒绝情形的已记录结果 |
| 获取原始记录 | 审计人员 | 最初的观察记录、生效的策略、监督器日志和恢复的证明 |
| 对比更早的演示 | 研究者 | 指向更早的动作演示和参考示例的链接 |
使用托管页面不需要你做任何准备,也不需要注册或密钥。下载副本需要 Python 和 pip,还需要一个浏览器。
pip install -U huggingface_hub hf download claytonsamples/controlspec --repo-type space --local-dir controlspec cd controlspec
打开页面,选一个已记录的探测。读一读当时请求了什么、中间件做了什么决定、沙盒做了什么。这些探测涵盖精确审批、金额被改动、重放、缺少证明、原生路径被拒绝、通过直接 IP 和控制平面的尝试,以及一次中间件中断。每个探测都有原始记录的下载。
| 工具 | 作用 |
|---|---|
| runtime.html | 带有 14 个已记录探测的主页面 |
| action-demo.html | 带有一个更早的动作演示的页面 |
| reference-demo.html | 带有原始参考示例的页面 |
| JSON 文件 | 页面回放的已记录观察和轨迹 |
你打开页面,选择那个购买金额在审批之后被改动的探测。你读一读中间件是如何对待这个被改动的请求的,以及沙盒记录了什么。然后你下载原始的观察记录文件,自己核对。
如果你是新手,可以把它想成 AI 智能体动作的黑匣子。打开页面,选一个探测,从上到下读它的结果。这里没有花任何真钱,也不涉及实时模型。
如果你熟悉这个领域,这些运行用的是脚本化的请求和测试操作员的审批,环境是 Docker Desktop 加 WSL2。沙盒是 NVIDIA OpenShell,目标是一个合成的购买端点。选定的探测通过了。另有一个单独的协议实验室保留了更早的九个场景,它的原生对比通道还没有运行。
这是一次静态的证据回放,没有实时模型、没有真钱,也没有外部动作。不要把它当作生产环境的安全认证,也不要把它当作任何平台的基准测试。ControlSpec 是独立的,不暗示得到 NVIDIA 或 Hugging Face 的认可。
回放对 AI 智能体做精确动作审批的已记录测试,这些测试通过 NVIDIA OpenShell 沙盒运行,你可以查看审批、重放和失败情况。适合审查智能体安全的团队。
由 claytonsamples 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:这个 Space 是 ControlSpec 已记录证据的静态回放,ControlSpec 是一个在 AI 智能体行动之前检查其精确动作的层。你可以查看 14 个已记录的探测,它们经过一个 NVIDIA OpenShell v0.1.2 沙盒、经过 TLS 认证的 ControlSpec 中间件,以及一个合成的 HTTPS 购买目标。这里的一切都不是实时运行的。
适合谁:它适合审查 AI 智能体如何被控制的人,也适合想看原始证据而不是只听说法的人。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
安全 | 安全工程师 | 查看精确审批和拒绝是如何发生的 | 检查购买金额被改动时发生了什么
AI 平台 | 智能体平台团队 | 研究位于智能体和目标之间的中间件 | 阅读中间件中断之后的恢复证明
治理 | 审计和审查人员 | 下载原始观察记录和日志作为证据 | 把生效的策略和记录下来的情况做比较
研究 | 智能体安全研究者 | 查看重放和缺少证明的情形 | 看一次直接 IP 的尝试是如何处理的
如果你想运行实时的智能体,或者需要安全认证,可以跳过它,因为这是对脚本化测试的回放。
用在哪里:
使用场景 | 谁用 | 能得到什么
查看 14 个探测 | 审查人员 | 每个审批或拒绝情形的已记录结果
获取原始记录 | 审计人员 | 最初的观察记录、生效的策略、监督器日志和恢复的证明
对比更早的演示 | 研究者 | 指向更早的动作演示和参考示例的链接
如何设置:使用托管页面不需要你做任何准备,也不需要注册或密钥。下载副本需要 Python 和 pip,还需要一个浏览器。
pip install -U huggingface_hub
hf download claytonsamples/controlspec --repo-type space --local-dir controlspec
cd controlspec
如何使用:打开页面,选一个已记录的探测。读一读当时请求了什么、中间件做了什么决定、沙盒做了什么。这些探测涵盖精确审批、金额被改动、重放、缺少证明、原生路径被拒绝、通过直接 IP 和控制平面的尝试,以及一次中间件中断。每个探测都有原始记录的下载。
工具 | 作用
runtime.html | 带有 14 个已记录探测的主页面
action-demo.html | 带有一个更早的动作演示的页面
reference-demo.html | 带有原始参考示例的页面
JSON 文件 | 页面回放的已记录观察和轨迹
示例:你打开页面,选择那个购买金额在审批之后被改动的探测。你读一读中间件是如何对待这个被改动的请求的,以及沙盒记录了什么。然后你下载原始的观察记录文件,自己核对。
新手与专家:如果你是新手,可以把它想成 AI 智能体动作的黑匣子。打开页面,选一个探测,从上到下读它的结果。这里没有花任何真钱,也不涉及实时模型。
如果你熟悉这个领域,这些运行用的是脚本化的请求和测试操作员的审批,环境是 Docker Desktop 加 WSL2。沙盒是 NVIDIA OpenShell,目标是一个合成的购买端点。选定的探测通过了。另有一个单独的协议实验室保留了更早的九个场景,它的原生对比通道还没有运行。
智能体发出一个脚本化的请求
ControlSpec 中间件检查这个精确的动作
沙盒放行或拒绝它
记录观察结果和日志
你在页面里回放这份记录
注意事项:这是一次静态的证据回放,没有实时模型、没有真钱,也没有外部动作。不要把它当作生产环境的安全认证,也不要把它当作任何平台的基准测试。ControlSpec 是独立的,不暗示得到 NVIDIA 或 Hugging Face 的认可。
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 5 KB
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alchaincyf · 技能
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op7418 · 技能
能生成单文件 HTML 幻灯片、幻灯片配图和多平台封面的技能,有两套视觉风格,还带演讲者模式用于排练。适合使用 Claude Code 或 Codex 的演讲者。
alirezarezvani · 技能
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