结果校验规则 — 提前设好约束条件，AI 输出先过筛

什么是结果校验规则

结果校验是 Sophclaw 比较有特色的一项能力——在 AI 执行指令之前，你可以提前设定约束条件。AI 生成的每一步输出、每一次操作结果都会先经过规则筛查：

• 通过规则 → 继续执行
• 触发规则 → 拦截操作 / 提示警告 / 要求用户确认

这条机制能有效拦截不符合规范的指令执行行为，尤其适合团队场景下的安全管控。

怎么设置规则

规则配置通常有三种粒度：

1. 配置文件里的全局规则

在 Sophclaw 的配置文件中设置允许 / 禁止的操作列表。最常见的几类：

• 文件系统规则：允许 AI 读写哪些目录、禁止触碰哪些目录
• 命令执行规则：允许运行哪些命令（如 ls、cat、npm）、禁止哪些（如 rm -rf、shutdown）
• 网络规则：允许访问哪些域名、禁止访问哪些

2. 单次指令里的临时约束

在给 AI 下指令的时候，可以同时附加本次执行的约束：

"帮我处理 data.csv，只读这个文件，不要修改原文件，结果输出到 data_processed.csv"

这里的"只读、不修改原文件"就是本次执行的临时约束。AI 会把它当作执行规则来遵守。

3. Skill 自带的规则

部分 Skills 自己内置了约束规则。比如 sophnet-stock Skill 在执行股票分析时，会强制要求数据来源是 Yahoo Finance，不允许 AI 自己瞎编数据。

一个实际场景

假设你在团队里用 Sophclaw，你希望 AI 在帮大家处理文件时遵守以下规则：

• ✅ 允许在 team/docs/ 目录下读和写
• ✅ 允许读 archive/ 但禁止改（只读权限）
• ❌ 禁止触碰 finance/ 目录
• ❌ 禁止运行 rm、format、shutdown 等破坏性命令

把这些规则写进配置后，不管哪个同事用 Sophclaw，AI 都会自动遵守——不需要每个人都记住。

校验规则 vs 文件沙箱

两者是互补关系：

建议：两层都开。沙箱兜底，规则精细化管控。

个人用户要不要开

如果你是个人用户、只用 Sophclaw 做一些不敏感的操作（文档整理、数据处理等），可以先不折腾复杂的规则配置——默认的安全模板通常够用。

但如果你：

• 有重要文件在电脑上
• 让 AI 跑过脚本
• 家里小朋友可能会碰你的 AI Agent

强烈建议至少设置一个"允许读写的目录白名单"，把正式工作目录加进去，其他目录先隔离在外面。花 2 分钟配置，换回长期安心。