# decoy-scan - Doramagic AI Context Pack

> 定位：安装前体验与判断资产。它帮助宿主 AI 有一个好的开始，但不代表已经安装、执行或验证目标项目。

## 充分原则

- **充分原则，不是压缩原则**：AI Context Pack 应该充分到让宿主 AI 在开工前理解项目价值、能力边界、使用入口、风险和证据来源；它可以分层组织，但不以最短摘要为目标。
- **压缩策略**：只压缩噪声和重复内容，不压缩会影响判断和开工质量的上下文。

## 给宿主 AI 的使用方式

你正在读取 Doramagic 为 decoy-scan 编译的 AI Context Pack。请把它当作开工前上下文：帮助用户理解适合谁、能做什么、如何开始、哪些必须安装后验证、风险在哪里。不要声称你已经安装、运行或执行了目标项目。

## Claim 消费规则

- **事实来源**：Repo Evidence + Claim/Evidence Graph；Human Wiki 只提供显著性、术语和叙事结构。
- **事实最低状态**：`supported`
- `supported`：可以作为项目事实使用，但回答中必须引用 claim_id 和证据路径。
- `weak`：只能作为低置信度线索，必须要求用户继续核实。
- `inferred`：只能用于风险提示或待确认问题，不能包装成项目事实。
- `unverified`：不得作为事实使用，应明确说证据不足。
- `contradicted`：必须展示冲突来源，不得替用户强行选择一个版本。

## 它最适合谁

- **正在使用 Claude/Codex/Cursor/Gemini 等宿主 AI 的开发者**：README 或插件配置提到多个宿主 AI。 证据：`README.md` Claim：`clm_0002` supported 0.86

## 它能做什么

- **命令行启动或安装流程**（需要安装后验证）：项目文档中存在可执行命令，真实使用需要在本地或宿主环境中运行这些命令。 证据：`AGENTS.md`, `README.md` Claim：`clm_0001` supported 0.86

## 怎么开始

- `npx decoy-scan` 证据：`README.md` Claim：`clm_0003` supported 0.86, `clm_0004` supported 0.86, `clm_0005` supported 0.86, `clm_0006` supported 0.86 等
- `npx decoy-scan                     # Full scan with server probing` 证据：`README.md` Claim：`clm_0004` supported 0.86
- `npx decoy-scan --json              # JSON output (stdout, pipeable to jq)` 证据：`README.md` Claim：`clm_0005` supported 0.86
- `npx decoy-scan --sarif             # SARIF 2.1.0 for GitHub Security / VS Code` 证据：`README.md` Claim：`clm_0006` supported 0.86
- `npx decoy-scan --skills            # Also scan Claude Code skills` 证据：`README.md` Claim：`clm_0007` supported 0.86
- `npx decoy-scan --no-probe          # Config-only (don't spawn servers)` 证据：`README.md` Claim：`clm_0008` supported 0.86
- `npx decoy-scan --no-advisories     # Skip advisory database check` 证据：`README.md` Claim：`clm_0009` supported 0.86
- `npx decoy-scan --report            # Upload results to Decoy dashboard` 证据：`README.md` Claim：`clm_0010` supported 0.86
- `npx decoy-scan --policy=RULES      # CI/CD policy gate (exit 2 on violation)` 证据：`README.md` Claim：`clm_0011` supported 0.86
- `npx decoy-scan --verbose           # Show all tools including low-risk` 证据：`README.md` Claim：`clm_0012` supported 0.86

## 继续前判断卡

- **当前建议**：需要管理员/安全审批
- **为什么**：继续前可能涉及密钥、账号、外部服务或敏感上下文，建议先经过管理员或安全审批。

### 30 秒判断

- **现在怎么做**：需要管理员/安全审批
- **最小安全下一步**：先跑 Prompt Preview；若涉及凭证或企业环境，先审批再试装
- **先别相信**：工具权限边界不能在安装前相信。
- **继续会触碰**：命令执行、宿主 AI 配置、本地环境或项目文件

### 现在可以相信

- **适合人群线索：正在使用 Claude/Codex/Cursor/Gemini 等宿主 AI 的开发者**（supported）：有 supported claim 或项目证据支撑，但仍不等于真实安装效果。 证据：`README.md` Claim：`clm_0002` supported 0.86
- **能力存在：命令行启动或安装流程**（supported）：可以相信项目包含这类能力线索；是否适合你的具体任务仍要试用或安装后验证。 证据：`AGENTS.md`, `README.md` Claim：`clm_0001` supported 0.86
- **存在 Quick Start / 安装命令线索**（supported）：可以相信项目文档出现过启动或安装入口；不要因此直接在主力环境运行。 证据：`README.md` Claim：`clm_0003` supported 0.86, `clm_0004` supported 0.86, `clm_0005` supported 0.86, `clm_0006` supported 0.86

### 现在还不能相信

- **工具权限边界不能在安装前相信。**（unverified）：MCP/tool 类项目通常会触碰文件、网络、浏览器或外部 API，必须真实检查权限和日志。
- **真实输出质量不能在安装前相信。**（unverified）：Prompt Preview 只能展示引导方式，不能证明真实项目中的结果质量。
- **宿主 AI 版本兼容性不能在安装前相信。**（unverified）：Claude、Cursor、Codex、Gemini 等宿主加载规则和版本差异必须在真实环境验证。
- **不会污染现有宿主 AI 行为，不能直接相信。**（inferred）：Skill、plugin、AGENTS/CLAUDE/GEMINI 指令可能改变宿主 AI 的默认行为。 证据：`AGENTS.md`
- **可安全回滚不能默认相信。**（unverified）：除非项目明确提供卸载和恢复说明，否则必须先在隔离环境验证。
- **真实安装后是否与用户当前宿主 AI 版本兼容？**（unverified）：兼容性只能通过实际宿主环境验证。
- **项目输出质量是否满足用户具体任务？**（unverified）：安装前预览只能展示流程和边界，不能替代真实评测。
- **安装命令是否需要网络、权限或全局写入？**（unverified）：这影响企业环境和个人环境的安装风险。 证据：`README.md`

### 继续会触碰什么

- **命令执行**：包管理器、网络下载、本地插件目录、项目配置或用户主目录。 原因：运行第一条命令就可能产生环境改动；必须先判断是否值得跑。 证据：`AGENTS.md`, `README.md`
- **宿主 AI 配置**：Claude/Codex/Cursor/Gemini/OpenCode 等宿主的 plugin、Skill 或规则加载配置。 原因：宿主配置会改变 AI 后续工作方式，可能和用户已有规则冲突。 证据：`AGENTS.md`
- **本地环境或项目文件**：安装结果、插件缓存、项目配置或本地依赖目录。 原因：安装前无法证明写入范围和回滚方式，需要隔离验证。 证据：`AGENTS.md`, `README.md`
- **环境变量 / API Key**：项目入口文档明确出现 API key、token、secret 或账号凭证配置。 原因：如果真实安装需要凭证，应先使用测试凭证并经过权限/合规判断。 证据：`README.md`
- **宿主 AI 上下文**：AI Context Pack、Prompt Preview、Skill 路由、风险规则和项目事实。 原因：导入上下文会影响宿主 AI 后续判断，必须避免把未验证项包装成事实。

### 最小安全下一步

- **先跑 Prompt Preview**：用安装前交互式试用判断工作方式是否匹配，不需要授权或改环境。（适用：任何项目都适用，尤其是输出质量未知时。）
- **只在隔离目录或测试账号试装**：避免安装命令污染主力宿主 AI、真实项目或用户主目录。（适用：存在命令执行、插件配置或本地写入线索时。）
- **先备份宿主 AI 配置**：Skill、plugin、规则文件可能改变 Claude/Cursor/Codex 的默认行为。（适用：存在插件 manifest、Skill 或宿主规则入口时。）
- **不要使用真实生产凭证**：环境变量/API key 一旦进入宿主或工具链，可能产生账号和合规风险。（适用：出现 API、TOKEN、KEY、SECRET 等环境线索时。）
- **安装后只验证一个最小任务**：先验证加载、兼容、输出质量和回滚，再决定是否深用。（适用：准备从试用进入真实工作流时。）

### 退出方式

- **保留安装前状态**：记录原始宿主配置和项目状态，后续才能判断是否可恢复。
- **准备移除宿主 plugin / Skill / 规则入口**：如果试装后行为异常，可以把宿主 AI 恢复到试装前状态。
- **记录安装命令和写入路径**：没有明确卸载说明时，至少要知道哪些目录或配置需要手动清理。
- **准备撤销测试 API key 或 token**：测试凭证泄露或误用时，可以快速止损。
- **如果没有回滚路径，不进入主力环境**：不可回滚是继续前阻断项，不应靠信任或运气继续。

## 哪些只能预览

- 解释项目适合谁和能做什么
- 基于项目文档演示典型对话流程
- 帮助用户判断是否值得安装或继续研究

## 哪些必须安装后验证

- 真实安装 Skill、插件或 CLI
- 执行脚本、修改本地文件或访问外部服务
- 验证真实输出质量、性能和兼容性

## 边界与风险判断卡

- **把安装前预览误认为真实运行**：用户可能高估项目已经完成的配置、权限和兼容性验证。 处理方式：明确区分 prompt_preview_can_do 与 runtime_required。 Claim：`clm_0026` inferred 0.45
- **命令执行会修改本地环境**：安装命令可能写入用户主目录、宿主插件目录或项目配置。 处理方式：先在隔离环境或测试账号中运行。 证据：`AGENTS.md`, `README.md` Claim：`clm_0027` supported 0.86
- **待确认**：真实安装后是否与用户当前宿主 AI 版本兼容？。原因：兼容性只能通过实际宿主环境验证。
- **待确认**：项目输出质量是否满足用户具体任务？。原因：安装前预览只能展示流程和边界，不能替代真实评测。
- **待确认**：安装命令是否需要网络、权限或全局写入？。原因：这影响企业环境和个人环境的安装风险。

## 开工前工作上下文

### 加载顺序

- 先读取 how_to_use.host_ai_instruction，建立安装前判断资产的边界。
- 读取 claim_graph_summary，确认事实来自 Claim/Evidence Graph，而不是 Human Wiki 叙事。
- 再读取 intended_users、capabilities 和 quick_start_candidates，判断用户是否匹配。
- 需要执行具体任务时，优先查 role_skill_index，再查 evidence_index。
- 遇到真实安装、文件修改、网络访问、性能或兼容性问题时，转入 risk_card 和 boundaries.runtime_required。

### 任务路由

- **命令行启动或安装流程**：先说明这是安装后验证能力，再给出安装前检查清单。 边界：必须真实安装或运行后验证。 证据：`AGENTS.md`, `README.md` Claim：`clm_0001` supported 0.86

### 上下文规模

- 文件总数：33
- 重要文件覆盖：30/33
- 证据索引条目：30
- 角色 / Skill 条目：5

### 证据不足时的处理

- **missing_evidence**：说明证据不足，要求用户提供目标文件、README 段落或安装后验证记录；不要补全事实。
- **out_of_scope_request**：说明该任务超出当前 AI Context Pack 证据范围，并建议用户先查看 Human Manual 或真实安装后验证。
- **runtime_request**：给出安装前检查清单和命令来源，但不要替用户执行命令或声称已执行。
- **source_conflict**：同时展示冲突来源，标记为待核实，不要强行选择一个版本。

## Prompt Recipes

### 适配判断

- 目标：判断这个项目是否适合用户当前任务。
- 预期输出：适配结论、关键理由、证据引用、安装前可预览内容、必须安装后验证内容、下一步建议。

```text
请基于 decoy-scan 的 AI Context Pack，先问我 3 个必要问题，然后判断它是否适合我的任务。回答必须包含：适合谁、能做什么、不能做什么、是否值得安装、证据来自哪里。所有项目事实必须引用 evidence_refs、source_paths 或 claim_id。
```

### 安装前体验

- 目标：让用户在安装前感受核心工作流，同时避免把预览包装成真实能力或营销承诺。
- 预期输出：一段带边界标签的体验剧本、安装后验证清单和谨慎建议；不含真实运行承诺或强营销表述。

```text
请把 decoy-scan 当作安装前体验资产，而不是已安装工具或真实运行环境。

请严格输出四段：
1. 先问我 3 个必要问题。
2. 给出一段“体验剧本”：用 [安装前可预览]、[必须安装后验证]、[证据不足] 三种标签展示它可能如何引导工作流。
3. 给出安装后验证清单：列出哪些能力只有真实安装、真实宿主加载、真实项目运行后才能确认。
4. 给出谨慎建议：只能说“值得继续研究/试装”“先补充信息后再判断”或“不建议继续”，不得替项目背书。

硬性边界：
- 不要声称已经安装、运行、执行测试、修改文件或产生真实结果。
- 不要写“自动适配”“确保通过”“完美适配”“强烈建议安装”等承诺性表达。
- 如果描述安装后的工作方式，必须使用“如果安装成功且宿主正确加载 Skill，它可能会……”这种条件句。
- 体验剧本只能写成“示例台词/假设流程”：使用“可能会询问/可能会建议/可能会展示”，不要写“已写入、已生成、已通过、正在运行、正在生成”。
- Prompt Preview 不负责给安装命令；如用户准备试装，只能提示先阅读 Quick Start 和 Risk Card，并在隔离环境验证。
- 所有项目事实必须来自 supported claim、evidence_refs 或 source_paths；inferred/unverified 只能作风险或待确认项。

```

### 角色 / Skill 选择

- 目标：从项目里的角色或 Skill 中挑选最匹配的资产。
- 预期输出：候选角色或 Skill 列表，每项包含适用场景、证据路径、风险边界和是否需要安装后验证。

```text
请读取 role_skill_index，根据我的目标任务推荐 3-5 个最相关的角色或 Skill。每个推荐都要说明适用场景、可能输出、风险边界和 evidence_refs。
```

### 风险预检

- 目标：安装或引入前识别环境、权限、规则冲突和质量风险。
- 预期输出：环境、权限、依赖、许可、宿主冲突、质量风险和未知项的检查清单。

```text
请基于 risk_card、boundaries 和 quick_start_candidates，给我一份安装前风险预检清单。不要替我执行命令，只说明我应该检查什么、为什么检查、失败会有什么影响。
```

### 宿主 AI 开工指令

- 目标：把项目上下文转成一次对话开始前的宿主 AI 指令。
- 预期输出：一段边界明确、证据引用明确、适合复制给宿主 AI 的开工前指令。

```text
请基于 decoy-scan 的 AI Context Pack，生成一段我可以粘贴给宿主 AI 的开工前指令。这段指令必须遵守 not_runtime=true，不能声称项目已经安装、运行或产生真实结果。
```


## 角色 / Skill 索引

- 共索引 5 个角色 / Skill / 项目文档条目。

- **decoy-scan — Agent Reference**（project_doc）：MCP supply chain security scanner. Zero dependencies. Node.js = 18. 激活提示：当用户需要理解项目结构、安装方式或边界时参考。 证据：`AGENTS.md`
- **🚀 Get Started**（project_doc）：Find security risks in your MCP servers before attackers do. Zero dependencies, zero config, zero account required. 激活提示：当用户需要理解项目结构、安装方式或边界时参考。 证据：`README.md`
- **Contributing to decoy-scan**（project_doc）：Thanks for your interest in improving MCP security. 激活提示：当用户需要理解项目结构、安装方式或边界时参考。 证据：`CONTRIBUTING.md`
- **Changelog**（project_doc）：All notable changes to this project will be documented in this file. 激活提示：当用户需要理解项目结构、安装方式或边界时参考。 证据：`CHANGELOG.md`
- **Security Policy**（project_doc）：Version Supported ------- --------- 0.4.x Yes < 0.4 No 激活提示：当用户需要理解项目结构、安装方式或边界时参考。 证据：`SECURITY.md`

## 证据索引

- 共索引 30 条证据。

- **decoy-scan — Agent Reference**（documentation）：MCP supply chain security scanner. Zero dependencies. Node.js = 18. 证据：`AGENTS.md`
- **🚀 Get Started**（documentation）：Find security risks in your MCP servers before attackers do. Zero dependencies, zero config, zero account required. 证据：`README.md`
- **Package**（package_manifest）：{ "name": "decoy-scan", "version": "0.8.0", "description": "Security scanner for MCP server configurations. Finds risky tools, vulnerable packages, and suspicious servers across Claude Desktop, Cursor, VS Code, and more.", "type": "module", "main": "index.mjs", "exports": { ".": "./index.mjs" }, "bin": { "decoy-scan": "bin/cli.mjs" }, "files": "index.mjs", "lib/", "bin/" , "keywords": "mcp", "security", "scanner", "supply-chain", "ai-agent", "vulnerability", "prompt-injection", "tool-risk" , "repository": { "type": "git", "url": "https://github.com/decoy-run/decoy-scan" }, "homepage": "https://decoy.run", "bugs": { "url": "https://github.com/decoy-run/decoy-scan/issues" }, "scripts": { "tes… 证据：`package.json`
- **Contributing to decoy-scan**（documentation）：Thanks for your interest in improving MCP security. 证据：`CONTRIBUTING.md`
- **License**（source_file）：Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files the "Software" , to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions: 证据：`LICENSE`
- **Changelog**（documentation）：All notable changes to this project will be documented in this file. 证据：`CHANGELOG.md`
- **Security Policy**（documentation）：Version Supported ------- --------- 0.4.x Yes < 0.4 No 证据：`SECURITY.md`
- **.gitignore**（source_file）：node modules/ .DS Store .next/ .env .log 证据：`.gitignore`
- **Build flags**（source_file）：name: Decoy Scan description: Scan MCP server configurations for security risks — tool poisoning, toxic flows, secrets exposure, and more. author: decoy-run 证据：`action.yml`
- **!/usr/bin/env node**（source_file）：// decoy-scan CLI — MCP supply chain security scanner 证据：`bin/cli.mjs`
- **Index**（source_file）：// decoy-scan — MCP supply chain scanner // Public API — re-exports from lib/ modules. 证据：`index.mjs`
- **Advisories**（source_file）：// Advisory check — fetches vulnerability advisories from the Decoy API. 证据：`lib/advisories.mjs`
- **Analyzers**（source_file）：// Analysis functions — pure, composable, no side effects. // Each takes a tool/entry/array, returns structured findings. 证据：`lib/analyzers.mjs`
- **Constants**（source_file）：// Extracted constants — no more magic numbers at 3am 证据：`lib/constants.mjs`
- **Discovery**（source_file）：// Host config discovery — finds MCP server configurations across IDEs and tools. 证据：`lib/discovery.mjs`
- **Explain**（source_file）：// Explanations for decoy-scan's classifications. // Sourced from the same rules the scanner uses, so explanations stay in sync. 证据：`lib/explain.mjs`
- **Install Id**（source_file）：// Install ID — stable, anonymous identifier for this machine. Written to // ~/.decoy/install id on first run. The only stable identifier the CLI sends // to /api/telemetry; on signup the dashboard links it to an account so // pre-signup history is preserved. 证据：`lib/install_id.mjs`
- **Owasp**（source_file）：// OWASP Agentic Top 10 mapping — finding type → OWASP ID 证据：`lib/owasp.mjs`
- **Patterns**（source_file）：// Pattern definitions — the data layer. // Pure arrays of regex + metadata. No logic, no side effects. 证据：`lib/patterns.mjs`
- **Probe**（source_file）：// Server probing — spawns MCP servers and extracts tools via JSON-RPC 2.0. 证据：`lib/probe.mjs`
- **Sarif**（source_file）：// SARIF 2.1.0 output — exports scan results for GitHub Security tab and other SARIF consumers. 证据：`lib/sarif.mjs`
- **Scan**（source_file）：// Scan orchestration — wires discovery, probing, analysis, and reporting together. 证据：`lib/scan.mjs`
- **Skills**（source_file）：// Skill scanning — discovers and analyzes Claude Code skills for injection and secrets. 证据：`lib/skills.mjs`
- **Telemetry**（source_file）：// Anonymous telemetry client v2 envelope for decoy- CLIs. // // Default: ON. Every event carries: // { schema version: 2, tool, version, installId, accountId?, event, // event id, run id, ts, env: { node, platform, arch, ci, host, locale }, // payload } // // Three durability guarantees: // 1. Retry — 1 retry with 200→800ms backoff on timeout / 5xx. // 2. Persistent queue — on final failure events append to // ~/.decoy/telemetry-queue.jsonl capped 1000, FIFO . The next // CLI run drains the queue first as a batched POST. // 3. Dedup — every event carries a UUID event id, so retries + // queue-drain replays are server-side idempotent. // // Opt-out: DECOY TELEMETRY=0 env var or --no-telemet… 证据：`lib/telemetry.mjs`
- **Tier**（source_file）：// Plan/tier resolution for the CLI. Looks up a token's plan via /api/billing // and caches the answer at ~/.decoy/tier for 24 hours so each explain call // doesn't take an extra network round-trip. // // Returns one of: "free" "team" "business" "unknown". // "unknown" means: no token, fetch failed, or response was malformed — // callers should treat unknown as free for gating purposes. 证据：`lib/tier.mjs`
- **Verify**（source_file）：// Client for the /api/verify endpoint — DeepSec-style AI verification of // scan findings. Requires a free Decoy account claim install id at // app.decoy.run/d/ . Free: 5/account/month. Team: 30/seat/day. // Business: 60/seat/day. // // Returns: // { ok: true, verified: ... , stats: {...}, quota: {...} null } // { ok: false, status, code, message, claimUrl?, upgradeUrl?, quota?, cap? } // // Never throws — caller switches on ok and renders. 证据：`lib/verify.mjs`
- **Cli.Test**（source_file）：// decoy-scan CLI tests // Run: node --test test/cli.test.mjs 证据：`test/cli.test.mjs`
- **Probe.Test**（source_file）：// Probe, advisory, SARIF, and poisoning false-positive tests // Run: node --test test/probe.test.mjs 证据：`test/probe.test.mjs`
- **Telemetry.Test**（source_file）：// Tests for install id + telemetry helpers. // Run: node --test test/telemetry.test.mjs 证据：`test/telemetry.test.mjs`
- **Unit.Test**（source_file）：// Unit tests for individual modules // Run: node --test test/unit.test.mjs 证据：`test/unit.test.mjs`

## 宿主 AI 必须遵守的规则

- **把本资产当作开工前上下文，而不是运行环境。**：AI Context Pack 只包含证据化项目理解，不包含目标项目的可执行状态。 证据：`AGENTS.md`, `README.md`, `package.json`
- **回答用户时区分可预览内容与必须安装后才能验证的内容。**：安装前体验的消费者价值来自降低误装和误判，而不是伪装成真实运行。 证据：`AGENTS.md`, `README.md`, `package.json`

## 用户开工前应该回答的问题

- 你准备在哪个宿主 AI 或本地环境中使用它？
- 你只是想先体验工作流，还是准备真实安装？
- 你最在意的是安装成本、输出质量、还是和现有规则的冲突？

## 验收标准

- 所有能力声明都能回指到 evidence_refs 中的文件路径。
- AI_CONTEXT_PACK.md 没有把预览包装成真实运行。
- 用户能在 3 分钟内看懂适合谁、能做什么、如何开始和风险边界。

---

## Doramagic Context Augmentation

下面内容用于强化 Repomix/AI Context Pack 主体。Human Manual 只提供阅读骨架；踩坑日志会被转成宿主 AI 必须遵守的工作约束。

## Human Manual 骨架

使用规则：这里只是项目阅读路线和显著性信号，不是事实权威。具体事实仍必须回到 repo evidence / Claim Graph。

宿主 AI 硬性规则：
- 不得把页标题、章节顺序、摘要或 importance 当作项目事实证据。
- 解释 Human Manual 骨架时，必须明确说它只是阅读路线/显著性信号。
- 能力、安装、兼容性、运行状态和风险判断必须引用 repo evidence、source path 或 Claim Graph。

- **项目介绍**：importance `high`
  - source_paths: README.md, package.json
- **快速开始**：importance `high`
  - source_paths: bin/cli.mjs, index.mjs, action.yml
- **命令行工具**：importance `high`
  - source_paths: bin/cli.mjs, lib/explain.mjs
- **安全检查项目**：importance `high`
  - source_paths: lib/scan.mjs, lib/patterns.mjs
- **风险分级系统**：importance `high`
  - source_paths: lib/tier.mjs, lib/owasp.mjs, lib/constants.mjs
- **提示注入检测**：importance `high`
  - source_paths: lib/patterns.mjs, lib/analyzers.mjs
- **扫描架构**：importance `high`
  - source_paths: lib/scan.mjs, lib/verify.mjs, lib/probe.mjs
- **MCP 主机发现**：importance `high`
  - source_paths: lib/discovery.mjs, lib/sarif.mjs

## Repo Inspection Evidence / 源码检查证据

- repo_clone_verified: true
- repo_inspection_verified: true
- repo_commit: `b50fb324f5f2c79030ef307d48b4758aed1adaa2`
- inspected_files: `package.json`, `README.md`

宿主 AI 硬性规则：
- 没有 repo_clone_verified=true 时，不得声称已经读过源码。
- 没有 repo_inspection_verified=true 时，不得把 README/docs/package 文件判断写成事实。
- 没有 quick_start_verified=true 时，不得声称 Quick Start 已跑通。

## Doramagic Pitfall Constraints / 踩坑约束

这些规则来自 Doramagic 发现、验证或编译过程中的项目专属坑点。宿主 AI 必须把它们当作工作约束，而不是普通说明文字。

### Constraint 1: 能力判断依赖假设

- Trigger: README/documentation is current enough for a first validation pass.
- Host AI rule: 将假设转成下游验证清单。
- Why it matters: 假设不成立时，用户拿不到承诺的能力。
- Evidence: capability.assumptions | github_repo:1185640470 | https://github.com/decoy-run/decoy-scan | README/documentation is current enough for a first validation pass.
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。

### Constraint 2: 维护活跃度未知

- Trigger: 未记录 last_activity_observed。
- Host AI rule: 补 GitHub 最近 commit、release、issue/PR 响应信号。
- Why it matters: 新项目、停更项目和活跃项目会被混在一起，推荐信任度下降。
- Evidence: evidence.maintainer_signals | github_repo:1185640470 | https://github.com/decoy-run/decoy-scan | last_activity_observed missing
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。

### Constraint 3: 下游验证发现风险项

- Trigger: no_demo
- Host AI rule: 进入安全/权限治理复核队列。
- Why it matters: 下游已经要求复核，不能在页面中弱化。
- Evidence: downstream_validation.risk_items | github_repo:1185640470 | https://github.com/decoy-run/decoy-scan | no_demo; severity=medium
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。

### Constraint 4: 存在安全注意事项

- Trigger: No sandbox install has been executed yet; downstream must verify before user use.
- Host AI rule: 转成明确权限清单和安全审查提示。
- Why it matters: 用户安装前需要知道权限边界和敏感操作。
- Evidence: risks.safety_notes | github_repo:1185640470 | https://github.com/decoy-run/decoy-scan | No sandbox install has been executed yet; downstream must verify before user use.
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。

### Constraint 5: 存在评分风险

- Trigger: no_demo
- Host AI rule: 把风险写入边界卡，并确认是否需要人工复核。
- Why it matters: 风险会影响是否适合普通用户安装。
- Evidence: risks.scoring_risks | github_repo:1185640470 | https://github.com/decoy-run/decoy-scan | no_demo; severity=medium
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。

### Constraint 6: issue/PR 响应质量未知

- Trigger: issue_or_pr_quality=unknown。
- Host AI rule: 抽样最近 issue/PR，判断是否长期无人处理。
- Why it matters: 用户无法判断遇到问题后是否有人维护。
- Evidence: evidence.maintainer_signals | github_repo:1185640470 | https://github.com/decoy-run/decoy-scan | issue_or_pr_quality=unknown
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。

### Constraint 7: 发布节奏不明确

- Trigger: release_recency=unknown。
- Host AI rule: 确认最近 release/tag 和 README 安装命令是否一致。
- Why it matters: 安装命令和文档可能落后于代码，用户踩坑概率升高。
- Evidence: evidence.maintainer_signals | github_repo:1185640470 | https://github.com/decoy-run/decoy-scan | release_recency=unknown
- Hard boundary: 不要把这个坑点包装成已解决、已验证或可忽略，除非后续验证证据明确证明它已经关闭。