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让 ChatGPT 规划，本地 Agent 执行，但别把整台电脑直接交给它。
PatchWarden 把 ChatGPT 和 Codex CLI、Claude Code、OpenCode 等本地 Agent 连起来，只在你批准的工作区和验证边界内执行，并留下可检查的 Diff、验证和审计证据。
它不是通用远程 Shell，而是一条 受控、可验证、可审计的 Agent 执行通道。
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真实工作流演示。敏感信息已遮挡。
直接让远程 AI 控制本地开发环境，最难的不是“能不能执行”，而是：
- 它到底能访问哪些目录？
- 能不能随便跑命令？
- Agent 说“测试通过”时，有没有独立证据？
- 改了哪些文件，是否超出批准范围？
- 最终是谁、基于什么证据接受了这次修改？
PatchWarden 把这些问题放进执行链路本身：
ChatGPT
↓ 任务 + 约束
PatchWarden
↓ 工作区 / Agent / 命令边界
Local coding agent
↓
Workspace changes
↓
Verification + diff + audit + lineage
↓
Human acceptance
- 工作区边界：任务只能在配置的
workspaceRoot内运行。 - Agent 边界：只调用你本机已经安装并配置好的 Agent。
- 命令边界：验证命令必须匹配允许列表。
- 真实 Diff：不只相信 Agent 的自然语言总结。
- 独立验证：验证步骤和任务执行分开记录。
- 审计记录：保留 request / task / lineage / audit 状态。
- 人工验收：最终接受动作绑定到当前证据，而不是简单改一个 JSON 状态。
如果你想：
- 在 ChatGPT 里规划和监督本地开发任务；
- 继续使用 Codex CLI / Claude Code / OpenCode 作为真正执行者；
- 又不想给远程模型一个无限制 Shell；
- 希望每次修改都有可复查证据；
PatchWarden 就是为这种工作流做的。
从 Latest Release 下载 Windows x64 安装版或便携版。
当前安装包若未代码签名，Windows SmartScreen 可能提示未知发布者。请先用同一 Release 中的 SHA-256 校验文件核对安装包。
PowerShell：
Get-FileHash .\PatchWarden-Setup-*-x64.exe -Algorithm SHA256至少安装并登录一个：
- Codex CLI
- Claude Code
- OpenCode
从源码或 npm 运行时需要 Node.js 20+；建议同时安装 Git 以生成可靠 Diff。
不要把磁盘根目录、用户主目录、桌面、下载目录直接作为 workspaceRoot。
建议给 PatchWarden 一个专门的项目目录，只放你明确允许它操作的仓库。
打开 PatchWarden Desktop：
设置 → 本地 Agent 与模型
至少一个 Agent 应显示可调用。如果 CLI 尚未登录，先在独立终端完成登录，再回到 PatchWarden 重新检测。
在 开始使用 / 高级控制台 中确认工作区、Agent 和 Core 服务正常。
到这里，即使还没连接 ChatGPT，PatchWarden 的本地执行边界也已经可以先单独验证。
ChatGPT Web 需要通过当前 OpenAI 支持的安全 MCP Tunnel / custom app 连接方式访问本地 PatchWarden。
典型流程：
- 准备
tunnel-client； - 创建名为
PatchWarden的专用 Core Tunnel； - 使用具备 Tunnels Read + Use 权限的专用 runtime key；
- 在 PatchWarden 的 设置 → MCP 与隧道 中配置并验证；
- 在 ChatGPT Developer mode 中添加 PatchWarden，Authentication 选 No Auth；
- 保留适合你工作区风险等级的确认策略。
连接时请保持这些边界：
- 这个 runtime key 对应
CONTROL_PLANE_API_KEY，不是普通OPENAI_API_KEY； OPENAI_ADMIN_KEY可以用于管理 Tunnel，但不应作为长期运行密钥；- 不要把 runtime key 填进 ChatGPT 的 Authentication 字段；
- Direct 是可选的第二 Tunnel，只有需要 Direct 工具时才创建；
- Direct 不是只读通道。它提供受工作区边界、敏感路径和确认策略约束的文件编辑能力（包括补丁、创建、移动和删除）；只有明确需要时才启用，并保留人工确认；
- 如果直接启用本地 HTTP MCP（不经过 stdio Tunnel），必须先配置
PATCHWARDEN_OWNER_TOKEN。匿名/healthz只返回最小状态，详细 health 与/mcp都要求 owner token。
Tunnel runtime key 是运行连接所需的本地秘密，不要写进 README、Prompt、截图或 Git 仓库。
连接完成后，先做只读检查：
请调用 PatchWarden：
1. health_check
2. list_agents
只返回服务状态和可调用 Agent，不修改任何文件。
建议第一次只在可丢弃的 Demo 仓库中测试：
请通过 PatchWarden 执行一次受控任务：
- 只在我指定的 Demo 工作区内工作；
- 使用 invocation_ready=true 的本地 Agent；
- 只修改我明确允许的文件；
- 只运行项目中真实存在且已允许的验证命令；
- 禁止 commit、push、tag、publish、release、deploy；
- 最后返回 Diff、verification、audit 和 lineage 状态。
一次可靠的任务结果至少应该能回答：
| 证据 | 你要确认什么 |
|---|---|
task_id / lineage_id |
这次工作能否唯一追踪 |
| changed files | 是否只改了批准范围 |
| verification | 真实验证命令是否通过 |
| out-of-scope changes | 是否为 0 |
| audit | 独立审计是否接受 |
| local attestation | 是否用 patchwarden-attest 对当前证据做了人工验收 |
| final lineage | 整条工作流是否完整结束 |
审计通过后，任务通常仍是 ready_for_review。权威验收需要在本地 TTY 执行：
patchwarden-attest <task_id> --accept
PatchWarden 的目标不是让 Agent “更会说自己做对了”，而是让你能检查它到底做了什么。
PatchWarden 的核心原则：能力最小化 + 证据优先。
- 工作区必须显式配置；
- 不把任意本机路径默认暴露给远程模型；
- 验证命令受允许列表限制；
- Direct 是可选的受限编辑能力，不是只读验证通道；它应保持更严格的工作区边界、敏感路径和确认策略，未启用时不要在提示词里引用它；
- 本地 HTTP MCP 的敏感接口要求 owner token；
- 本地 HTTP MCP 的详细 health 与
/mcp都要求PATCHWARDEN_OWNER_TOKEN； - 日志、截图和诊断不应暴露 API Key / Tunnel ID /账号秘密；
- 最终人工 attestation 绑定当前证据摘要，而不是只相信任务目录里的状态文件；
- 对高风险操作，应继续保留人工确认。
- 不是通用远程桌面；
- 不是无限制远程 Shell；
- 不替代 Codex / Claude Code / OpenCode；
- 不把所有本地文件自动暴露给 ChatGPT；
- 不把 Agent 的自然语言“测试通过”当成最终证据；
- 不应该用来绕过你原本的本地安全策略。
PatchWarden 当前重点围绕：
Plan in ChatGPT
↓
Execute with a local coding agent
↓
Verify independently
↓
Audit actual changes
↓
Accept with evidence
它更适合“我已经知道要做什么，现在需要一个受控执行层”，而不是替代完整的需求分析或产品决策流程。
在独立终端直接运行对应 CLI，先完成登录和基础模型配置，再回到 PatchWarden 重新检测。
先通过高级控制台执行正常的启动/重启流程。不要直接强杀未知 PID。
先确认本地 PatchWarden 健康，再检查 Tunnel 是否连接到正确 profile，以及 ChatGPT 侧是否使用了当前支持的 MCP/custom app 连接方式。
检查它是否真的存在于项目中，并且是否匹配 PatchWarden 的允许命令配置。不要为了让任务通过而临时放宽为任意 Shell。
PatchWarden 更关心这些问题：
- 执行权属于谁？
- 工作区边界在哪里？
- 结果能不能独立验证？
- 证据是否能追溯到这一次具体任务？
- 人工最终接受是否绑定到当前证据？
如果这些边界比“少一次确认”更重要，这个项目就有价值。
MIT. See LICENSE.
PatchWarden is an independent open-source project and is not affiliated with or endorsed by OpenAI, Anthropic, or OpenCode.