01核心痛点与需求
AI编程代理（如Claude Code、Cursor等）在打开不可信代码仓库时，可能被仓库中的恶意代码、提示注入或依赖脚本攻击，导致代理执行危险操作、泄露密钥或破坏本地环境。开发者目前缺乏对代理执行代码的安全防护手段，只能靠人工审查，效率低且风险高。
02产品解决方案
构建一个AI编程代理安全沙箱平台，在隔离容器中运行代理，自动对仓库进行静态与动态安全扫描，识别恶意脚本、提示注入和危险依赖；提供实时行为监控与权限控制，拦截敏感操作（如文件删除、网络请求、密钥读取），并生成安全报告。支持与主流AI编程代理（Claude Code、Cursor、Copilot Workspace等）集成。
03变现与商业化路径
采用SaaS订阅模式，按开发者席位或代理运行时长收费；提供免费社区版（基础沙箱）吸引用户，企业版增加高级安全策略、审计日志、团队管理和合规报告；同时可提供私有化部署授权和API调用计费。
04行动步骤
- 1调研目标用户，验证AI代理安全痛点和现有工作流，收集反馈。
- 2设计沙箱架构，基于容器和系统调用拦截实现代理隔离与行为监控。
- 3开发MVP：支持Claude Code和Cursor的沙箱运行，集成基础恶意脚本检测。
- 4加入提示注入检测和敏感操作拦截，构建安全规则引擎。
- 5邀请种子用户内测，迭代优化误报率和性能。
- 6上线SaaS平台，推出免费版和付费版，开展内容营销和社区推广。
- 7拓展企业客户，提供私有化部署和定制安全策略。
05风险提示
技术风险：沙箱可能被高级逃逸技术绕过；性能开销影响代理响应速度；误报导致用户体验下降。市场风险：大厂（如GitHub、OpenAI）可能内置类似安全功能；用户安全意识不足，付费意愿低。合规风险：需符合数据隐私法规，处理用户代码需谨慎。