把指南转化为安全试用流程
在使用真实数据前，请先用合成示例完成这些步骤。勾选状态只保留在当前标签页。
Agentic 不等于必须使用大型语言模型
Agentic 界面会理解目标、选择能力、排列步骤，并把输出连接到下一步。在有限工具目录中，多语言语义评分、版本化规则和明确参数提取可以更快、更可审计，也真正离线。
方法说明比名称重要。没有生成式模型的系统不应暗示自己是 LLM，而应展示匹配信号、选择理由、计划置信度与限制。因此 ByteQuant 把本地助手定义为可解释的混合搜索与规划引擎。
- 公开模型类型与版本。
- 分别说明网络与存储边界。
- 不要把预检查称为验证。
把规划与执行权限分开
选择文件、运行代码、下载结果或访问外部地址都需要单独授权。安全编排应展示并允许编辑每一步，不能自动执行带副作用的动作。
工具桥可以传递文本，但不得自动填写密码、选择文件或触发下载。计划与有限的中间输出只应保留在当前标签页的 sessionStorage 中。
- 显示每步目的与输入来源。
- 文件和下载保持手动。
- 高影响结果需要独立复核。
设备端语音与诚实的透明度
有用的透明度展示匹配信号、提取参数、选用理由和边界，而不是隐藏思维链。基于本地规则解释错误也不等于根因分析或安全批准。
只有浏览器确认设备端处理和语言可用时才能启动语音，并强制 `processLocally`；不支持时保留文本输入，不回退到远程识别。语音只是输入便利，不是身份验证。
把指南转化为可重复的检查流程
请使用这套包含 5 个工具的检查计划来落实《纯浏览器 Agentic AI：安全设计工具编排》。目标：介绍纯浏览器助手的工具选择、用户授权、数据传递和安全设备端语音架构。 请先用安全示例代替真实数据，并记录每一步的预期结果与验收决定。
工具流水线
- 准备
- 工具流水线的输入应为符合工具字段说明且不含不必要个人数据的内容。本次处理目标是：在一个本地流程中完成表格数据遮蔽、转换和导出。处理敏感真实数据前，请先用合成示例确认格式。
- 执行
- 运行设备端处理。工具流水线为实现“在一个本地流程中完成表格数据遮蔽、转换和导出”采用以下可解释方法：输入依据公开规则进行结构化，未经用户操作不会发送到外部系统。
- 验收检查
- 验收检查：接受工具流水线的结果前，请完成人工检查必填字段、日期和数值、受众适配以及任何正式要求；核验证据应与“在一个本地流程中完成表格数据遮蔽、转换和导出”这一目标一致。工具流水线的使用边界：请在目标系统核验架构、编码和数据丢失假设。
- 预期输出
- 工具流水线完成后会提供可编辑草稿、字段摘要和明确的下一步操作，并围绕“在一个本地流程中完成表格数据遮蔽、转换和导出”组织结果。. 在一个本地流程中完成表格数据遮蔽、转换和导出。
提示词注入风险预扫描
- 准备
- 提示词注入风险预扫描的输入应为明确说明目标、受众、上下文、约束和预期输出格式的指令。本次处理目标是：在本地查找覆盖指令、索取秘密与滥用工具的信号。处理敏感真实数据前，请先用合成示例确认格式。
- 执行
- 运行设备端处理。提示词注入风险预扫描为实现“在本地查找覆盖指令、索取秘密与滥用工具的信号”采用以下可解释方法：基于规则的检查会拆分指令组成部分，不调用远程模型。
- 验收检查
- 验收检查：接受提示词注入风险预扫描的结果前，请完成在模型上用正常、缺少上下文、冲突、敏感数据和提示词注入案例测试；核验证据应与“在本地查找覆盖指令、索取秘密与滥用工具的信号”这一目标一致。提示词注入风险预扫描的使用边界：工具不调用远程模型，也不生成或验证模型输出。
- 预期输出
- 提示词注入风险预扫描完成后会提供可编辑的提示词草稿、覆盖指标和明确的改进项，并围绕“在本地查找覆盖指令、索取秘密与滥用工具的信号”组织结果。. 在本地查找覆盖指令、索取秘密与滥用工具的信号。
提示词测试用例矩阵生成器
- 准备
- 提示词测试用例矩阵生成器的输入应为明确说明目标、受众、上下文、约束和预期输出格式的指令。本次处理目标是：为提示词构建正常、边界、滥用与歧义测试用例。处理敏感真实数据前，请先用合成示例确认格式。
- 执行
- 运行设备端处理。提示词测试用例矩阵生成器为实现“为提示词构建正常、边界、滥用与歧义测试用例”采用以下可解释方法：基于规则的检查会拆分指令组成部分，不调用远程模型。
- 验收检查
- 验收检查：接受提示词测试用例矩阵生成器的结果前，请完成在模型上用正常、缺少上下文、冲突、敏感数据和提示词注入案例测试；核验证据应与“为提示词构建正常、边界、滥用与歧义测试用例”这一目标一致。提示词测试用例矩阵生成器的使用边界：规则检查不能证明真实模型行为；请使用代表性案例复测。
- 预期输出
- 提示词测试用例矩阵生成器完成后会提供可编辑的提示词草稿、覆盖指标和明确的改进项，并围绕“为提示词构建正常、边界、滥用与歧义测试用例”组织结果。. 为提示词构建正常、边界、滥用与歧义测试用例。
HTTP 安全响应头审计器
- 准备
- HTTP 安全响应头审计器的输入应为工具要求的 URL、HTTP 标头、cURL 命令、API 定义或 Web 配置。本次处理目标是：检查粘贴的响应头中的 CSP、HSTS、nosniff、Referrer 与权限策略。处理敏感真实数据前，请先用合成示例确认格式。
- 执行
- 运行设备端处理。HTTP 安全响应头审计器为实现“检查粘贴的响应头中的 CSP、HSTS、nosniff、Referrer 与权限策略”采用以下可解释方法：输入在不发起网络请求的情况下解析，并分别显示组成部分和高风险假设。
- 验收检查
- 验收检查：接受HTTP 安全响应头审计器的结果前，请完成在获授权的测试环境中，与现行标准和真实服务器行为进行比较；核验证据应与“检查粘贴的响应头中的 CSP、HSTS、nosniff、Referrer 与权限策略”这一目标一致。HTTP 安全响应头审计器的使用边界：代码不会执行；未发现问题并不能证明不存在漏洞。
- 预期输出
- HTTP 安全响应头审计器完成后会提供规范化的 Web 配置、组件清单和可执行的复核提示，并围绕“检查粘贴的响应头中的 CSP、HSTS、nosniff、Referrer 与权限策略”组织结果。. 检查粘贴的响应头中的 CSP、HSTS、nosniff、Referrer 与权限策略。
Token / 上下文预算规划器
- 准备
- Token / 上下文预算规划器的输入应为明确说明目标、受众、上下文、约束和预期输出格式的指令。本次处理目标是：在系统提示、历史、输入与输出之间分配上下文窗口。处理敏感真实数据前，请先用合成示例确认格式。
- 执行
- 运行设备端处理。Token / 上下文预算规划器为实现“在系统提示、历史、输入与输出之间分配上下文窗口”采用以下可解释方法：基于规则的检查会拆分指令组成部分，不调用远程模型。
- 验收检查
- 验收检查：接受Token / 上下文预算规划器的结果前，请完成在模型上用正常、缺少上下文、冲突、敏感数据和提示词注入案例测试；核验证据应与“在系统提示、历史、输入与输出之间分配上下文窗口”这一目标一致。Token / 上下文预算规划器的使用边界：工具不调用远程模型，也不生成或验证模型输出。
- 预期输出
- Token / 上下文预算规划器完成后会提供可编辑的提示词草稿、覆盖指标和明确的改进项，并围绕“在系统提示、历史、输入与输出之间分配上下文窗口”组织结果。. 在系统提示、历史、输入与输出之间分配上下文窗口。
工具流水线适用以下边界：工具流水线的使用边界：请在目标系统核验架构、编码和数据丢失假设。 如果未满足该条件，请勿把输出传递到工作流的下一步。
落实《纯浏览器 Agentic AI：安全设计工具编排》时，请记录工具名称、所选设置、浏览器版本，以及“使用工具流水线完成：在一个本地流程中完成表格数据遮蔽、转换和导出”的接受或拒绝理由，而不是敏感内容。这样既能重复检查，也不会复制真实数据。