affaan-m/gateguard

GateGuard — 事实驱动的前置操作门控

一个 PreToolUse 钩子，强制 Claude 在编辑前进行调查。不同于自我评估（"你确定吗？"），它要求具体的事实。调查行为本身创造了自我评估永远无法带来的认知。

何时激活

• 处理任何文件编辑会影响多个模块的代码库时
• 项目包含具有特定模式或日期格式的数据文件时
• 团队要求 AI 生成的代码必须匹配现有模式时
• 任何 Claude 倾向于猜测而非调查的工作流程中

核心概念

LLM 的自我评估不起作用。问"你是否违反了任何策略？"答案永远是"没有"。这已通过实验验证。

但问"列出所有导入此模块的文件"会迫使 LLM 运行 Grep 和 Read。调查本身创造了改变输出的上下文。

三阶段门控：

1. DENY  — 阻止首次编辑/写入/Bash 尝试
2. FORCE — 明确告知模型需要收集哪些事实
3. ALLOW — 在事实呈现后允许重试

没有竞争对手能同时做到这三步。大多数止步于拒绝。

证据

两个独立的 A/B 测试，相同的代理，相同的任务：

| 任务 | 有门控 | 无门控 | 差距 | | --- | --- | --- | --- | | 分析模块 | 8.0/10 | 6.5/10 | +1.5 | | Webhook 验证器 | 10.0/10 | 7.0/10 | +3.0 | | 平均 | 9.0 | 6.75 | +2.25 |

两个代理生成的代码都能运行并通过测试。区别在于设计深度。

门控类型

编辑/多编辑门控（每个文件的首次编辑）

多编辑的处理方式相同——批次中的每个文件都单独进行门控。

在编辑 {file_path} 之前，请先呈现以下事实：

1. 列出所有导入/引用此文件的文件（在代码树中搜索——Glob/Grep，或通过 Bash 用 find/grep）
2. 列出受此更改影响的公共函数/类
3. 如果此文件读取/写入数据文件，请显示字段名称、结构以及日期格式（使用脱敏或合成值，而非原始生产数据）
4. 逐字引用用户当前的指令

写入门控（首次创建新文件）

在创建 {file_path} 之前，请先说明以下事实：

1. 命名将调用此新文件的文件及行号
2. 确认没有现有文件具有相同功能（在代码树中搜索——Glob/Grep，或通过 Bash 用 find/grep）
3. 如果此文件读取/写入数据文件，请展示字段名称、结构及日期格式（使用脱敏或合成值，而非原始生产数据）
4. 逐字引用用户当前的指令

破坏性 Bash 门控（每个破坏性命令）

触发条件：rm -rf、git reset --hard、git push --force、drop table 等。

1. 列出此命令将修改或删除的所有文件/数据
2. 编写一行回滚步骤
3. 逐字引用用户当前的指令

常规 Bash 门控（每个会话一次）

1. 当前用户请求的一句话概括
2. 此特定命令验证或生成的内容

快速开始

选项 A：使用 ECC 钩子（零安装）

scripts/hooks/gateguard-fact-force.js 处的钩子已包含在此插件中。通过 hooks.json 启用它。

如果 GateGuard 阻止了设置或修复工作，请使用 ECC_GATEGUARD=off 启动会话。如需钩子级别的控制，请继续使用 ECC_DISABLED_HOOKS 配合 GateGuard 钩子 ID。

选项 B：带配置的完整包

pip install gateguard-ai
gateguard init

这会添加 .gateguard.yml 用于按项目配置（自定义消息、忽略路径、门控开关）。

反模式

• 不要使用自我评估替代。 "你确定吗？"总是得到"确定。"这已通过实验验证。
• 不要跳过数据模式检查。 两个 A/B 测试代理都假设了 ISO-8601 日期，而实际数据使用的是 %Y/%m/%d %H:%M。检查数据结构（使用脱敏值）可以防止这类错误。
• 不要对每个 Bash 命令都进行门控。 常规 bash 门控每个会话一次。破坏性 bash 门控每次执行。这种平衡避免了速度下降，同时捕获了真正的风险。

最佳实践

• 让门控自然触发。不要试图预先回答门控问题——调查本身才是提高质量的关键。
• 为你的领域自定义门控消息。如果你的项目有特定约定，请将其添加到门控提示中。
• 使用 .gateguard.yml 忽略 .venv/、node_modules/、.git/ 等路径。

相关技能

• safety-guard — 运行时安全检查（互补，不重叠）
• code-reviewer — 编辑后审查（GateGuard 是编辑前调查）