Aegis Guardrails
Soma 的重写版本，为 AI 编程代理提供规则下发与执行门禁的规则引擎，包含完整性清单、发布门禁和 MCP 工具集。
时间轴 (近 90 天)
v4 改名为 Aegis Guardrails，MCP 工具从 17 个砍到 5 个，并规定运行时任何东西都不能修改规则文件，仓库配置永远不能指定可执行命令。
在 Aegis v4 中，仓库级配置只是声明式数据，可执行命令只能存在于用户级的 ~/.aegis/config.json。
Aegis v4.1 按调用名匹配 AST 规则时会误伤 PyTorch 的 model.eval() 和 pandas 的 df.eval()。
Aegis 在代理上报结果时要求工作树有 aegis check --record --tests 记录下的见证行，否则上报只记为 claimed 且权重为零。
Aegis 的 aegis sync 从不自动修改或提升规则，只在样本量足够时（n=25 以下不显示精确率）开启人工评审的 PR。
Aegis 的 aegis check --ci 将门禁和不变式规则与合并基点对比，防止 PR 中删除门禁、降低等级、缩小覆盖范围或削弱 forbid_ast 模式。
全部知识事实 (6)
v4 改名为 Aegis Guardrails，MCP 工具从 17 个砍到 5 个，并规定运行时任何东西都不能修改规则文件，仓库配置永远不能指定可执行命令。
50%待验证在 Aegis v4 中，仓库级配置只是声明式数据，可执行命令只能存在于用户级的 ~/.aegis/config.json。
50%待验证Aegis v4.1 按调用名匹配 AST 规则时会误伤 PyTorch 的 model.eval() 和 pandas 的 df.eval()。
50%待验证Aegis 在代理上报结果时要求工作树有 aegis check --record --tests 记录下的见证行，否则上报只记为 claimed 且权重为零。
50%待验证Aegis 的 aegis sync 从不自动修改或提升规则，只在样本量足够时（n=25 以下不显示精确率）开启人工评审的 PR。
50%待验证Aegis 的 aegis check --ci 将门禁和不变式规则与合并基点对比，防止 PR 中删除门禁、降低等级、缩小覆盖范围或削弱 forbid_ast 模式。
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