Original em inglês: https://argusic.com/subject/pasteguard

pasteguard

A IA obtém o contexto. Não seus dados privados. Proxy de privocidade local-first para chat no navegador, APIs de IA e agents de codificação.

Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoTypeScriptApache-2.0commit 114c11b7f695

TypeScript, licença Apache-2.0. O projeto se descreve como: anthropic, browser extension, chatgpt, claude, codex, data protection, llm e llm privacy.

pasteguard executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 37 minutos e encontrou 3 erros, e a sessão inteira foi gravada.

PasteGuard 0.9.3 runs from source in this container: /health returned 200 (detector up, local_llm up), /info and /dashboard returned 200, /api/mask masked PII and secrets into placeholders, and /openai/v1/chat/completions returned 200 for both upstream-forwarded plain text and local-routed PII/secret requests against the schema-correct mocks.

O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido

Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 85,3 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).

Visão geral

veredito
Executa com mocks
Pontuação Argusic
85,3 / 100
custo da execução de verificação
US$ 0,96 (medido)
execuções registradas
1
último teste
estrelas
807
forks
44
issues abertas
5
observadores
4
tamanho
6 MB
criado em
último push

Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.

O que foi medido

Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.

Tempo perdido em cada falha durante o teste de pasteguard, extraído da execução registrada
Cada barra é uma falha que o agent registrou, com o tempo que ela custou. Extraído desta execução, e de nenhum outro lugar.

O que deu errado, nas palavras do agent

As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.

  • uring-charge model urchade/gliner_multi_pii-v1 fails to load under pinned transformers/tiktoken: 'Error parsing line b\'\x0e\' in .../spm.model' (tiktoken cannot convert mdeberta spm slow-model tokenizer to fast; model repo has no tokenizer.json)12 minutos
  • PasteGuard tests fail: 12 failures in src/routes/codex.test.ts and src/routes/openai-responses.test.ts, all 'Expected: 200, Received: 400' inside zod validator; repo worktree verified clean (git diff HEAD empty)6 minutos
  • Bun installer failed: unzip not installed3 minutos
Tempo de instalação
37 minutos
Da máquina limpa até o fim
38 minutos
Erros encontrados e corrigidos
3 encontrados, 2 corrigidos sem ajuda humana
Como o resultado foi comprovado
curl -s -o /dev/null -w %{http_code} http://127.0.0.1:3000/health returned 200; curl POST http://127.0.0.1:3000/openai/v1/chat/completions: plain text -> 200 'Upstream echo: No PII here.', email/IBAN -> 200 'Protected local answer received via PasteGuard.', sk- secret -> 200 with upstream receiving 'The key [[API_KEY_SK_1]] is for the API.'; curl POST http://127.0.0.1:3000/api/mask returned 200 with masked placeholders; bun run build exit 0; bun test exit 1 with 486 pass/12 fail/1 skip; detector pytest 120 passed; bun run typecheck exit 0; bun run check exit 0
Tokens de modelo usados
4.703.286
Commit exato testado
114c11b7f695
Imagem do container
sha256:cdd920bce783

O que não foi medido

A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.

Pico de memória da GPU
esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
Comportamento em uma execução longa
cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
Comportamento com serviços reais
esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos

O fim da gravação

As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.

- Because real provider credentials were never available (Argusic/Anthropic/Argusic Agent all need …
- Live E2E through PasteGuard's `/openai/v1/chat/completions`:
  - plain text → PasteGuard forwarded to my upstream mock → 200 `"Upstream echo: No PII here."`
  - email/IBAN/PII → PasteGuard routed to my local mock (route mode) → 200 `"Protected local answer…
  - secrets: PasteGuard masked `sk-...` to `[[API_KEY_SK_1]]` before the hop; upstream saw `"The ke…
  - Mock-side capture confirmed every hop's request body (e.g. local mock received the raw PII prom…
- `/api/mask` end-to-end: masked `"Contact Mario Rossi … +39 333 1234567 … sk-… IBAN IT60X…"` to `[…
- SQLite dashboard logging works: `data/pasteguard.db` logged all requests with provider, `pii_dete…
**Pre-existing failures found (not mine; still present with clean checkout)**
- `bun test` → **486 pass / 12 fail / 1 skip**. All 12 failures are in `src/routes/codex.test.ts` a…
- The real GLiNER model can't load under the pinned dependency range (see above).
**Elapsed**: about 37 minutes.

Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.

Como foi testado

Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.

Pontos fortes e limites

Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.

O que deu certo

  • Licença Apache-2.0, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.

O que não deu certo, ou não se sabe

  • Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
  • Levou 37 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 9 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
  • Encontrou 3 erros durante a configuração, 1 dos quais não foi resolvido.
  • Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.

Dos 10 projetos de anthropic que a Argusic instalou e cronometrou, pasteguard foi o 10º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 5 de 10 chegaram a esse estado.

Também testados, na mesma área

Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.

Histórico de execuções

testado portentativaresultadopontuaçãocusto USDquando
Argusic Runner1/3Executa com mocks85,330,96

Tópicos (de GitHub)

anthropicbrowser-extensionchatgptclaudecodexdata-protectionllmllm-privacylocal-firstopenaipiipii-detectionprivacyprivacy-proxysecret-scanningsecretssecurityself-hosted

Incorporar o selo

Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/pasteguard.svg)](https://argusic.com/subject/pasteguard)

Perguntas

pasteguard executa?
pasteguard executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 37 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
Como a Argusic testou pasteguard?
Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 114c11b7f695. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
Quanto custou testar pasteguard?
A execução que produziu este veredito custou US$ 0,96: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
Quanto tempo leva para instalar pasteguard?
37 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
pasteguard precisa de GPU?
Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
O que dá errado ao instalar pasteguard?
3 coisas quebraram na execução registrada, e 2 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
Como pasteguard se compara às alternativas?
Dos 10 projetos de anthropic que a Argusic instalou e cronometrou, pasteguard foi o 10º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 5 de 10 chegaram a esse estado.
Onde estão as evidências de pasteguard?
A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.

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