自荐一个给自己电脑里的 Codex 用的手机工作台：Codex Mobile Workbench。
不在电脑前时，用手机浏览器/PWA 进入项目，发任务、补要求、看进展，再把生成的文件预览或下载下来。实际执行仍在自己的电脑上，不是远程桌面，也不是另一个模型。
按 MIT 开源，界面和工作流可以自己修改。当前是 Windows + WSL 技术预览，需要自己的 Codex 账号、受信 HTTPS 入口和保持运行联网的电脑；模型费用自理，不是零配置服务。
项目：
github.com
维护者自荐，文案由 AI 辅助整理；非 OpenAI 官方产品。配图为公开 preview.4 界面的合成示例，非真实任务记录。
不在电脑前时，用手机浏览器/PWA 进入项目，发任务、补要求、看进展，再把生成的文件预览或下载下来。实际执行仍在自己的电脑上，不是远程桌面，也不是另一个模型。
按 MIT 开源，界面和工作流可以自己修改。当前是 Windows + WSL 技术预览，需要自己的 Codex 账号、受信 HTTPS 入口和保持运行联网的电脑；模型费用自理，不是零配置服务。
项目：
github.com维护者自荐，文案由 AI 辅助整理；非 OpenAI 官方产品。配图为公开 preview.4 界面的合成示例，非真实任务记录。
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- AI Agent 行为链安全：如何拦截「合法但恶意」的工具调用链？
先看一个真实攻击场景。
有个电商客服 Agent，用户只说了一句「帮我查退款」。内容审核看完全安全，直接放行。然后 Agent 的工具调用日志是：
read_sms # 读用户短信
send_credentials # 把验证码发出去
一句话的工夫，验证码出去了。
问题在于：每一步都合法。read_sms 是客服读验证码的常规权限，send_credentials 单看没人会单独调。但串起来就是要命。
市面上的防护都在防「每一步」：
· 内容审核 → 防用户说了什么（这句是干净的）
· Prompt 加固 → 防提示词塞指令（攻击不在提示词里）
· 工具白名单 → 防能不能调某个工具（两个都在白名单）
· 日志审计 → 事后追查（查到了，但验证码已经出去了）
核心结论：内容安全管「Agent 说了什么」，管不住「Agent 做了什么」。
所以我开源了 langchain-starring —— 一个 LangChain 回调，专门判行为链：
pip install langchain-starring
from starring import StarRingCallbackHandler
executor = AgentExecutor(
agent=agent, tools=tools,
callbacks=[StarRingCallbackHandler()], # 一行挂载
)
它不判「这个工具能不能调」，判「这一串工具串起来想干什么」：
1. 看组合：read_sms → send_credentials 是凭据外泄链，熔断
2. 看参数：read_docs("../../etc/passwd") 和 read_docs("docs/a.md") 同一工具，前者越界
3. 看谱系：子 Agent 权限只能比父小
172 条攻击样本 172/172 拦截、0 误伤（合成样本，非真实流量）。
为什么开源？我是独立安全研究员，缺真实业务流量校准误报率。求大家用真实日志来砸我。
GitHub：github.com1 赞 · 2 评论 - 3D 地球上交互式展示骨干网电路、海底光缆、数据中心、PoP 节点，可切图层、开光晕/动画特效，自带“在网漫游导览”模式。he.net4 赞 · 0 评论
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