Updates

2025-12-10: Offizielle Open-Source-Veröffentlichung. Eine Roadmap wird im Q1 2026 erstellt.

2025-04-04: Wir erstellen den Feature-Request für Claude Code Hooks. Die Laufzeitausrichtung erfordert die Integration in die Agent-Harnesses, und wir wenden uns von Dateisystem- und Betriebssystem-Monitoring des Agentenverhaltens ab (frühe Cupcake-PoC).

Unterstützte Agent-Harnesses

Cupcake bietet leichte native Integrationen für mehrere KI-Codierungsagenten:

Jede Harness verwendet native Ereignisformate. Ähnlich wie bei Terraform werden Richtlinien nach Harness getrennt (policies/claude/, policies/cursor/, policies/factory/, policies/opencode/), um Klarheit und vollständigen Zugriff auf harnessspezifische Fähigkeiten zu gewährleisten. Wenn eine bestimmte Harness nicht unterstützt wird, liegt dies daran, dass sie keine Möglichkeit zur Laufzeitintegration bietet.

Sprachbindungen

Cupcake kann über native Bindungen in JavaScript-Agentenanwendungen eingebettet werden. Dies ermöglicht die Integration mit webbasierten Agent-Frameworks wie LangChain, Google ADK, NVIDIA NIM, Vercel AI SDK und mehr.

Funktionsweise

Cupcake fungiert als Durchsetzungsschicht zwischen Ihren Codierungsagenten und ihrer Laufzeitumgebung über Hooks direkt im Aktionspfad des Agenten.

Agent → (proposed action) → Cupcake → (policy decision) → Agent runtime

1. Abfangen: Der Agent bereitet die Ausführung einer Aktion/eines Tool-Aufrufs vor (z. B. git push, fs_write).
2. Anreicherung: Cupcake sammelt Echtzeit-Signale – Fakten aus der Umgebung wie den aktuellen Git-Branch, CI-Status oder Datenbank-Metadaten.
3. Bewertung: Die Aktion und die Signale werden in eine JSON-Eingabe verpackt und in Millisekunden gegen Ihre Wasm-Richtlinien bewertet.

Deterministische und nicht-deterministische Bewertung

Cupcake unterstützt zwei Bewertungsmodelle:

1. Deterministische Richtlinien: Richtlinien werden in OPA/Rego geschrieben und zu WebAssembly (Wasm) kompiliert für eine schnelle, sandboxierte Bewertung. Richtlinien schreiben-Leitfaden für Implementierungsdetails.
2. LLM‑als‑Richter: Für eine einfachere, aber dennoch fortschrittlichere Überwachung Ihrer Regeln kann Cupcake über ein sekundäres LLM oder einen Agenten eingreifen, um zu bewerten, wie eine Aktion fortgesetzt werden soll. Cupcake Watchdog-Leitfaden für Implementierungsdetails.

Entscheidungen & Feedback

Basierend auf der Bewertung gibt Cupcake eine von fünf Entscheidungen an die Agentenlaufzeit zurück, zusammen mit einer menschenlesbaren Nachricht:

• Erlauben: Die Aktion wird fortgesetzt. Optional kann Cupcake Kontext einfügen (z. B. "Denken Sie daran: Sie sind auf dem Hauptbranch"), um das folgende Verhalten zu lenken, ohne zu blockieren. Hinweis: Kontextinjektion wird in Claude Code und Factory AI unterstützt, aber nicht in Cursor.
• Ändern: Die Aktion wird mit transformierter Eingabe fortgesetzt. Richtlinien können Befehle bereinigen, Sicherheitsflags hinzufügen oder Konventionen vor der Ausführung durchsetzen. Hinweis: Nur in Claude Code und Factory AI unterstützt.
• Blockieren: Die Aktion wird gestoppt. Cupcake sendet Feedback, das erklärt, warum sie blockiert wurde (z. B. "Tests müssen vor dem Pushen bestanden werden"), sodass der Agent sich selbst korrigieren kann.
• Warnen: Die Aktion wird fortgesetzt, aber eine Warnung wird protokolliert oder angezeigt.
• Überprüfung erforderlich: Die Aktion wird pausiert, bis ein Mensch sie genehmigt.

Warum Cupcake?

Moderne Agenten sind leistungsstark, aber inkonsistent bei der Einhaltung von Betriebs- und Sicherheitsregeln, insbesondere wenn der Kontext wächst. Cupcake verwandelt die Regeln, die Sie bereits pflegen (z. B. CLAUDE.md, AGENT.md, .cursor/rules), in durchsetzbare Leitplanken, die ausgeführt werden, bevor Aktionen ausgeführt werden.

• Multi-Harness-Unterstützung mit erstklassigen Integrationen für Claude Code, Cursor, Factory AI und OpenCode.
• Governance-as-Code unter Verwendung von OPA/Rego, kompiliert zu WebAssembly für eine schnelle, sandboxierte Bewertung.
• Unternehmensreife Kontrollen: Erlauben/Verweigern/Überprüfen, angereicherte Audit-Trails für AI-SOCs und proaktive Warnungen.

Kernfunktionen

• Granulare Werkzeugkontrolle: Bestimmte Werkzeuge oder Argumente verhindern (z. B. Blockieren von rm -rf /).
• MCP-Unterstützung: Native Governance für Model Context Protocol-Werkzeuge (z. B. mcp__memory__*, mcp__github__*).
• LLM‑als‑Richter: Verwenden Sie ein sekundäres LLM oder einen Agenten, um Aktionen für eine dynamischere Überwachung zu bewerten.
• Guardrail-Bibliotheken: Erstklassige Integrationen mit NeMo und Invariant für Inhalts- und Sicherheitsprüfungen.
• Observability: Alle Eingaben, Signale und Entscheidungen generieren strukturierte Logs und Bewertungsspuren für das Debugging.

Installation und Entwicklung mit Nix

Wenn Sie Nix verwenden, können Sie Cupcake mit dem bereitgestellten Flake installieren und ausführen:

Cupcake CLI mit Nix installieren

Cupcake CLI auf NixOS installieren

Add the following to your flake.nix:

And then the following package to your environment.systemPackages or home.packages:

Entwicklungsshell

Für die Entwicklung können Sie auch die bereitgestellte Entwicklungsshell verwenden, die Rust-Toolchain, just und andere Abhängigkeiten enthält:

FAQ

Verbraucht Cupcake Prompt-/Kontext-Tokens? Nein. Richtlinien laufen außerhalb des Modells und geben strukturierte Entscheidungen zurück.

Ist Cupcake an ein bestimmtes Modell gebunden? Nein. Cupcake unterstützt mehrere KI-Codierungsagenten mit harnessspezifischen Integrationen.

Wie schnell ist die Bewertung? Unter einer Millisekunde für gecachte Richtlinien in typischen Setups.

Mitwirken

Wir freuen uns über Beiträge! Siehe CONTRIBUTING.md für Richtlinien.

Lizenz

Apache 2.0

Cupcake wird von EQTYLab entwickelt, mit Unterstützung durch die agentische Sicherheitsforschung von Trail of Bits.

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