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Beta-Funktion. Das Audit wird als Beta ausgeliefert, während wir frühes Feedback sammeln. Der Detektor-Katalog und das Berichtsformat können sich vor dem nächsten stabilen Release ändern. Bitte öffne ein Issue, wenn etwas nicht stimmt.
Das Audit spielt vergangene Agent-CLI-Transkripte durch die Richtlinien-Engine von failproofai ab und erstellt einen teilbaren, visuellen Bericht auf der /audit-Dashboard-Seite – den Archetyp deines Agenten, einen Score von 0–100 und genau welche Richtlinien was abgefangen hätten.

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Ausführen

Drei Einstiegsmöglichkeiten – alle landen im selben /audit-Bericht.

Keine Installation

npx -y failproofai audit lädt failproofai herunter, führt den Scan durch und öffnet das Dashboard für dich – nichts muss vorab installiert werden.

Über die CLI

failproofai audit führt den Scan im Terminal aus und öffnet anschließend automatisch localhost:8020/audit.

Über das Dashboard

Führe failproofai aus und klicke in der Navigationsleiste auf Audit (zwischen Policies und Projects), oder öffne /audit direkt.
Führe failproofai audit -h (oder --help) aus, um die Verwendung anzuzeigen. Das Audit läuft vollständig offline – kein Account oder Netzwerk erforderlich – und das Dashboard bleibt aktiv, bis du es mit Ctrl+C beendest.
Das Dashboard scannt vergangene Agent-CLI-Transkripte auf diesem Rechner (Claude Code, Codex, Copilot, Cursor, OpenCode, Pi) und meldet, wie oft der Agent Dinge getan hat, die failproofai unterbinden soll – Env-Var-Prüfungen, Force-Pushes, redundante cd <cwd>-Präfixe, Sleep-Polling-Schleifen, erneutes Einlesen gerade bearbeiteter Dateien und mehr. Für jedes Transkript wird jedes Tool-Use-Ereignis durch die 39 eingebauten Richtlinien und durch 8 Audit-exklusive Detektoren abgespielt, die Muster erkennen, die noch nicht von Laufzeit-Richtlinien abgedeckt werden. Die Zählungen werden pro Richtlinie bzw. Detektor über alle Sitzungen hinweg aggregiert.

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Was du erhältst

Die /audit-Seite ist ein einseitiges, teilbares Poster, gefolgt von vier Abschnitten darunter:
  1. Poster – die Identität deines Agenten auf einen Blick: sein Archetyp (einer von 8 – optimist, cowboy, explorer, goldfish, paranoid architect, precision builder, hammer, ghost), seine Persona-Schlüsselwörter, wie selten dieser Archetyp ist, und ein 0–100-Score mit Bandebene (S bis bottom tier). Zum Teilen gemacht – poste es auf X oder LinkedIn oder lade es als PNG herunter.
  2. // strengths – was dein Agent bereits gut macht, als echte Zahlen aus dem Scan (z. B. Clean-Tool-Call-%, 0 Push-to-Main-Versuche), wird nur angezeigt, wenn die entsprechende Richtlinie eine saubere Bilanz hat.
  3. // quirks – was durchgerutscht ist: eine nach Rang geordnete Tabelle von Verhaltensweisen, die failproofai abgefangen hätte – wann es zuletzt passiert ist, was durchgerutscht ist (und die eingebaute Richtlinie, die es blockiert hätte), der Schweregrad und wie oft es gesehen wurde (new / recurring / N× seen).
  4. // how to improve – die vorgeschlagene Korrekturreihenfolge: eine Zeile pro Richtlinie mit einem kopierbaren failproofai policy add <slug>, plus einem Alle installieren-Button, der jede Empfehlung auf einmal aktiviert und deinen projizierten Score anzeigt, wenn du das tätest.
  5. // come back better – bau dir die Gewohnheit auf: setze eine E-Mail-Erinnerung für eine erneute Prüfung (3d / 7d / 14d / 30d) oder prüfe jetzt erneut, und lade einen Freund ein, sein eigenes Audit durchzuführen (gesendet von failproof.ai, mit dir in Cc). Erinnerungen und Einladungen erfordern eine Anmeldung – siehe failproofai auth.

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Audit-exklusive Detektoren

Diese erkennen Muster für unkluge Verhaltensweisen, die (noch) nicht in Echtzeit erzwungen werden. Sie laufen nur während des Audits und blockieren niemals einen Live-Tool-Aufruf.

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Caches

  • Pro-Transkript-Cache unter ~/.failproofai/cache/audit/<sha1>.json, per (mtime, size, engineVersion, detectorVersion) indiziert – wird automatisch invalidiert, wenn sich das Transkript oder der Richtlinien-/Detektorcode ändert. Jeder Eintrag speichert auch einen cachedAt-Zeitstempel als TTL-Metadaten (kein Teil des Cache-Schlüssels); Einträge, die älter als 7 Tage sind, werden beim Lesen abgelehnt, damit langlebige Ergebnisse nicht die Weiterentwicklung der Detektoren überdauern.
  • Gesamtergebnis-Cache unter ~/.failproofai/audit-dashboard.json (Modus 0600). Ermöglicht ein sofortiges Rendern des Dashboards beim Navigieren, ohne einen erneuten Scan durchzuführen. Wird beim Lesen ebenfalls nach dem 7-Tage-TTL abgelehnt – /audit fällt dann in seinen leeren Zustand zurück und fordert einen neuen Scan an. Klicke auf [ re-audit now ] unten im Bericht, um zu aktualisieren – ein erneutes Audit sendet noCache: true, umgeht also den Pro-Transkript-Cache und scannt alle Transkripte erneut, anstatt das zwischengespeicherte Ergebnis zurückzugeben; der Lauf streamt den Fortschritt über einen fixierten oberen Streifen und tauscht das Ergebnis bei Erfolg an Ort und Stelle aus (kein Seitenneuladen; ein fehlgeschlagenes erneutes Audit behält den vorherigen Bericht).

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Hinweise

  • Keine Mutation. Das Audit wird im Read-only-Modus wiedergegeben. warn-repeated-tool-calls wird übersprungen, da sein sitzungsbegleitender Sidecar sonst modifiziert würde.
  • Workflow-Richtlinien übersprungen. require-*-before-stop-Richtlinien werden nur bei Stop-Ereignissen ausgelöst und führen execSync gegen den Live-Git-Status aus – sie haben keine sinnvolle Interpretation im Sinne von “was wäre 2025 passiert”, daher erscheinen sie nicht in den Audit-Zählungen.
  • Benutzerdefinierte Richtlinien übersprungen. Vom Benutzer bereitgestellte benutzerdefinierte Hooks werden nicht wiedergegeben (sie können sich seit der ursprünglichen Sitzung geändert haben).