









核心功能与独特优势:评审门在代理循环内部触发,在高风险写入或提交之前运行,代理无法静默跳过;始终覆盖十三类不可妥协的风险类别(包括密钥、支付代码、被删除的安全控制措施等),同时支持为你的代码库定义自定义风险阈值;由四家厂商的模型进行交叉质询,而不是让一个模型评审同一模型家族的输出;客户端采用 MIT 开源许可证、零依赖,并可通过 npx 在不到一分钟内完成安装。 适用人群:使用 Claude Code、Cursor、Codex CLI、Copilot 和 Gemini CLI 等 AI 编程代理的开发者,包括个人开发者、快速原型开发者和小型 IT 团队。 能为用户做什么:捕获 AI 编写代码最容易遗漏并最终上线的错误。在十周的生产环境使用中,46% 的审计发现了至少一个严重或重大问题,66% 的实际评审调用改变了代理接下来的操作。采用积分计费:终身免费赠送 50 积分,之后提供每月 12 美元或 30 美元的方案。 安装:https://truverif.ai/settings/mcp#setup 安装 [不到一分钟、赠送 50 个免费积分、完全可撤销]:npx @truverifai/init
1. 在项目中运行 npx @truverifai/init。它会检测你的代理环境(Claude Code、Cursor、Codex CLI、Copilot、Gemini CLI),并在不到一分钟内配置 MCP 服务器和评审门。整个过程完全可撤销。 2. 按提示登录以连接账户。50 积分终身有效且免费。 3. 像往常一样继续工作。当代理准备进行高风险变更(包括密钥、支付、迁移、删除安全控制措施等)时,门禁会自动触发;四个前沿模型会在变更继续之前对其进行评审。 4. 在代理自己的循环中查看结论:包括按严重程度标记的发现,以及经过模型交叉质询后保留的推理。代理也可以按需请求评审或快速获取第二意见。 5. 你还可以在提交到代码库的配置文件中添加自定义风险阈值,并在 truverif.ai/settings/mcp 中管理设置。
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