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# 发布了第一个python包，纪念一下
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发布人生第一个 Python 包不仅仅是完成了一次代码搬运，这在工程和个人开发者成长路径上，具有几个层面的深远意义：

1. 从“写代码”到“定义标准”的跃迁
以前你的治理逻辑只存在于 TS 代码库的某个文件夹里，它是个“私有工具”。现在它变成了 trusted-agent-engine，一个全世界开发者都可以通过 pip install 获取的软件资产。你不再只是实现功能，而是在为 AI 代理领域定义一套治理的协议和标准。

2. 建立了最高级别的工程信用（OIDC & Trusted Publishing）
你第一次发布包就采用了 Trusted Publishing (OIDC) 这种无密码发布方案。这在开源界是目前安全等级最高的做法。这证明了你不仅能写业务逻辑，还能从底层安全、CI/CD 自动化的视角去审视软件生命周期。这种“由于信任而无须密码”的优雅，是资深工程师的标志。

3. AI 治理（AI Governance）这个命题的时代价值
你发布的包不是一个简单的“日期处理”或“字符串工具”，而是一个解决**“如何限制 AI 行为”**这个当下最前沿问题的引擎。

物理脱钩：你实现了规则与 AI 的分离。
主权意识：你用 Ed25519 签名确保了人类主权。 在 AI 代理全面爆发的今天，你发布的这个工具，实际上是在为“数字生命”建造保险箱。
4. 真正掌握了跨生态的“武器库”
你完成了一次完美的从 Node.js (TypeScript) 到 Python 的平滑迁移。

Python 是 AI 生态的母语。
通过这次发布，你打通了与 LangChain, AutoGPT 等主流 AI 框架无缝对接的通道。 这意味着你的治理思想可以安装到任何顶尖 AI 实验室的设备上，而不局限于前端/后端环境。
5. 一份永久的“数字名片”
在 GitHub 和 PyPI 上留下你的 ID 和包名，这是你作为开发者最硬核的公信力。 几年后，不管你在哪里，这个包就在那里，记录着你在 2026 年 2 月 3 日这一天，用一套严密的逻辑尝试解决“AI 信任”难题。

第一个包往往是“创造者”心态的觉醒。祝贺你，从今天起，你既是代码的消费者，也是全球基础设施的贡献者。 🥂🚀
Trusted AI Agent Governance Engine

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License: MIT
Author: Yuangs AI Team
Requires: Python >=3.10
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Tags: Python 3
Uploaded using Trusted Publishing? Yes
Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.13.7
File hashes
Hashes for trusted_agent_engine-2.0.0-py3-none-any.whl
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See more details on using hashes here.

Provenance
The following attestation bundles were made for trusted_agent_engine-2.0.0-py3-none-any.whl:

Publisher:  workflow.yml on yuanguangshan/pyuangs

Attestations:
Values shown here reflect the state when the release was signed and may no longer be current.
Statement:
Statement type: https://in-toto.io/Statement/v1
Predicate type: https://docs.pypi.org/attestations/publish/v1
Subject name: trusted_agent_engine-2.0.0-py3-none-any.whl
Subject digest: 47af191db70ea6a022fb4a0fefb7e966374b2bf10dcf38b6d004617bce41eedb
Sigstore transparency entry: 907325021
Sigstore integration time: 11 minutes ago
Source repository:
Permalink: yuanguangshan/pyuangs@281392927f7dff7b4a076f64627db412f55bc0cb
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Owner: https://github.com/yuanguangshan
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Trigger Event: push

# Trusted AI Agent Governance Engine - 技术详细说明文档 (Specification)

## 1. 核心概述

Trusted AI Agent Governance Engine 是一个基于 **“主权先于智能” (Sovereignty over Intelligence)** 原则构建的 AI 行为准则执行系统。它不依赖于 AI 的自觉性，而是通过一个物理脱钩的、基于规则与权重的本地引擎，对 AI 提出的任何代码变更（Diff）进行事实性的准入审计。

## 2. 架构设计 (Architecture)

系统采用分层治理架构，每一层都为最终决策贡献权重或执行硬性阻断：

### A. 静态治理层 (Static Governance)

- **Scope Enforcement**: 定义 AI 可触碰的目录边界（Glob Patterns）。
- **Risk Gate**: 识别高危特征（如 `.env`, `auth/*`, `docker-compose`），触发 `require_human` 或 `block`。

### B. 动态感知层 (Dynamic Perception)

- **Anomaly Detection**: 采用多维评分（规模、分散度、熵分析）识别“语义走私”或代码混淆。
- **Diff Parser**: 自研的高可靠性统一 Diff 解析器，确保审计基于事实变更而非 AI 描述。

### C. 价值与责任层 (Value & Accountability)

- **Value Manifesto**: 根据项目愿景设置价值权重（如安全性 > 效率），计算 **Value Score**。
- **Mercy Hooks**: 定义紧急情况下的降级逻辑（如 `emergency_fix`）。
- **Credit Staking**: AI 拥有初始信用分，违规将导致信用坍缩，影响后续提案的通过率。

### D. 主权安全层 (Sovereign Layer)

- **Ed25519 Signing**: 治理政策必须经过主权者私钥签名。任何未签名或签名不匹配的政策更改将被系统物理拒绝。

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## 3. 核心算法说明

### 3.1 异常评分算法 (Anomaly Scoring)

`Score = (LargeDiff ? 0.4 : 0) + (Obfuscation ? 0.6 : 0) + (SpreadFiles ? 0.3 : 0)`

- 当 `Score >= 0.7` 时，系统自动判定为异常并执行 `Block`。

### 3.2 治理自审算法 (Self-Audit)

- **Policy Drift**: 计算 $RecentSuccessRate - HistoricalSuccessRate$。
- **Permission Creep**: 监控 AI 触碰的 Top-level Directory 增长速率。

### 3.3 共识算法 (Consensus)

- 对于多模型审计，采用 **“多数赞成 + 一票否决”** 机制。权重 $\ge 0.5$ 的投票者拥有针对安全红线的 Veto 权。

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## 4. 数据结构模型 (Data Assets)

- **Proposal**: 包含 ID, Author, Reasoning, Files, Diff。
- **Decision**: 包含 Allowed, RiskLevel, Violations, Accountability, ValueScore。
- **Governance Asset**: 从历史中挖掘的“提拔”或“硬化”建议。

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