英文原文: https://argusic.com/subject/pasteguard

pasteguard

AI 获取上下文，而非你的隐私数据。面向浏览器聊天、AI API 和编码 agent 的本地优先隐私代理。

借助 mock 可运行来源：GitHub项目主页TypeScriptApache-2.0commit 114c11b7f695

TypeScript，Apache-2.0 许可证. 项目的自我描述：anthropic、browser extension、chatgpt、claude、codex、data protection、llm 和 llm privacy.

pasteguard 可以运行，其依赖的服务由替身代替。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 37 分钟完成了安装，遇到 3 个错误，整个会话都被记录了下来。

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.

agent 在干净的机器上最终得到的结果，用它自己的话说。 测量方式

每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 85.3，满分 100（该项目各次运行得分的平均值）。

概览

结论
借助 mock 可运行
Argusic 评分
85.3 / 100
验证运行的成本
0.96 USD（实测）
已记录的运行次数
1
最近测试
星标
807
fork 数
44
未关闭的 issue
5
关注者
4
大小
6 MB
创建于
最近推送

项目数据来自 GitHub，链接见本页顶部，更新于 。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0)；每个数字都链接到一个运行页面，附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。

测量了什么

来自决定该结论的那次运行。 每一行都是记录下来的数值，而非估算。

测试 pasteguard 时每个故障耗费的时间，取自已记录的运行
每一根柱子都是 agent 记录的一次失败，以及它耗费的时间。数据仅取自本次运行。

哪里出了问题，用 agent 自己的话说

agent 的原话，最严重的排在最前，从不改写成建议。

  • 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 分钟
  • 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 分钟
  • Bun installer failed: unzip not installed3 分钟
安装时间
37 分钟
从冷启动机器到完成
38 分钟
遇到并修复的错误
遇到 3 个，在无人协助的情况下修复了 2 个
结果是如何证明的
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
使用的模型 token
4,703,286
测试的确切 commit
114c11b7f695
容器镜像
sha256:cdd920bce783

没有测量什么

另一半内容，让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失，从不填补。

GPU 显存峰值
本次运行在 CPU 机器上进行，没有可采样的 GPU
长时间运行的表现
每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算，因此这里测量的是它能否运行，而不是它在负载下的表现
对接真实服务的表现
本次运行只对照替身服务进行了验证

录屏的结尾

决定该结论的终端会话的最后几行，与录制时完全一致。

- 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.

回放完整会话，从干净的机器到此刻的每一条命令。

测试方式

一个 agent，一个容器，没有人工协助。它按照项目自身文档所写的方式安装项目，运行它，并修复出错的地方。下面的一切都按实际发生的过程记录：终端会话、log 和确切的 commit。 完整方法论.

优势与局限

均为实测事实，而非观点。内容是如何撰写的.

顺利的部分

  • 采用 Apache-2.0 许可证，以其托管平台报告的信息为准。

不顺利或尚不清楚的部分

  • 只在替身服务下达到了运行状态，因此这里没有任何内容能证明它在真实服务下可以工作。
  • 安装用了 37 分钟，慢于 Argusic 测量过的 9 个同类项目的中位数。
  • 搭建过程中遇到 3 个错误，其中 1 个没有解决。
  • 目前只测量过一次。单次尝试只能说明它可以运行，不能说明它能稳定运行。

在 Argusic 安装并计时过的 10 个 anthropic 项目中，pasteguard 达到运行状态的速度排名第 10，10 个项目中有 5 个达到了运行状态。

同一领域中也测试过的项目

这里的每个项目都由 Argusic 在干净的机器上安装并运行过。未经测试的项目不会出现在这里。

  • claude-unlimited 已测试，未验证 · Python · 7 个共同主题
  • 9router 已验证可运行 · JavaScript · 6 个共同主题
  • gpt-load 已验证可运行 · Go · 6 个共同主题
  • CoWork-OS 已验证可运行 · TypeScript · 6 个共同主题
  • ResumeForge 已验证可运行 · Python · 6 个共同主题
  • Raven 已测试，未验证 · Python · 6 个共同主题

运行历史

测试者尝试结果评分成本 USD时间
Argusic Runner1/3借助 mock 可运行85.330.96

主题 (来自 GitHub)

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

嵌入徽章

用于项目 README 的 Markdown。徽章链接回本页；使用条款见 条款页面.

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

常见问题

pasteguard 能运行吗？
pasteguard 可以运行，外部服务由 mock 代替. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 37 分钟，过程中遇到 3 个错误，并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 pasteguard 的？
在一台全新的一次性机器上进行，每条命令都被记录，仓库固定在 commit 114c11b7f695。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。
测试 pasteguard 花了多少钱？
得出该结论的那次运行花费 0.96 USD：这是真实的算力和模型成本，而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。
pasteguard 安装需要多长时间？
在决定该结论的那次运行中，从干净的机器到运行状态用了 37 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
pasteguard 需要 GPU 吗？
启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。
安装 pasteguard 时会出现什么问题？
已记录的运行中出现了 3 个问题，其中 2 个在无人协助的情况下被修复。每个问题及其耗费的时间都列在本页上。
pasteguard 与其他替代方案相比如何？
在 Argusic 安装并计时过的 10 个 anthropic 项目中，pasteguard 达到运行状态的速度排名第 10，10 个项目中有 5 个达到了运行状态。
pasteguard 的证据在哪里？
这次已记录的运行都在本页上，每次都链接到完整的 log 和终端录屏，并连同 sha256 指纹一起保存，因此无法被悄悄篡改。

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