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在将机器接入 Failproof AI Cloud 之前，使用本地审计可以快速进行私密审查。它会扫描已存储在本机的 Agent 历史记录，通过内置策略重放工具活动，并打开本地结果仪表板。

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运行交互式审计

本地审计从 CLI 启动，因为它需要发现当前机器上的历史记录。运行 failproofai audit；扫描完成后，Failproof AI 会启动内置仪表板并打开 **http://localhost:8020/audit**。在审计视图中，查看会话数、工具调用数、项目数以及策略命中情况。建议先从高频发现入手，然后在启用强制执行之前检查受影响的项目和 Agent 历史记录。
本地审计仪表板与 Failproof AI Cloud 中的分析 → 审计是独立的。本地审计数据保留在本机，无需账号或网络连接。
当前审计适配器可读取来自 Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLI、Cursor、OpenCode、Pi、Hermes、OpenClaw、Factory、Devin、Antigravity 和 Goose 的历史记录。仅扫描本地可用的历史记录。

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安排定期本地审计

在本地仪表板中打开设置，启用定时审计，选择执行间隔，并设置接收发现结果的电子邮件地址。仪表板和 CLI 更新的是同一份机器配置。
守护进程在后台运行定时扫描，刷新本地仪表板使用的缓存结果，并发送已配置的报告邮件。如需立即运行交互式扫描，请使用 failproofai audit。

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从本地证据迁移至 Cloud 运营

本地审计是快速建立基线的方式。当您需要共享追踪记录、周期性群体审计、发现与问题跟踪、告警、组织级策略部署或机群健康监控时，请将机器接入 Failproof AI Cloud。

创建 Cloud 审计

定义周期性目标、覆盖范围、证据时间窗口和响应渠道。

启用策略

在本地验证，有计划地发布，并首先部署到小范围机器组。
审计输出是供审查的证据，并不代表所有被标记的操作均存在安全风险。在将某项发现转化为阻断性强制措施之前，请先确认其上下文。