感谢你对 AIShield 的兴趣！AIShield 是 AI Agent 安全与信任基础设施，每一个贡献都让 Agent 生态更安全。

• Bug 报告：使用 Bug 报告模板
• 功能建议：使用 功能建议模板
• 安全问题：请通过 安全页面 私下报告，不要在公开 Issue 中披露
• 使用问题：前往 Discussions 区交流

# 克隆仓库
git clone https://github.com/lm203688/aishield.git
cd aishield

# 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# 安装依赖（本项目零外部依赖，仅标准库）
# 但测试需要 pytest
pip install pytest

1. Fork 仓库 并创建分支：git checkout -b feature/你的功能
2. 编写代码：遵循现有代码风格，保持零外部依赖（标准库 only）
3. 运行测试：python tests/run_all.py
4. 提交 PR：描述清楚改动内容和测试情况

• Python 3.10+ 兼容
• 零外部依赖（requirements.txt 为空是设计选择）
• 中文注释，英文变量名
• 每个模块顶部包含功能说明和 API 路由文档
• 线程安全：JSON 文件操作使用 threading.Lock

AIShield 的核心是安全规则库。你可以：

• 新增规则：在 scanner/rules/ 下添加规则，遵循 MCPxx-xxx 编号格式
• 规则优化：提升现有规则的检测准确率，减少误报
• 漏洞案例：提交真实漏洞案例，帮助我们训练更精准的检测

• 改进 README、API 文档
• 撰写安全研究博客（发布到 aishield.tools/blog）
• 翻译文档（我们计划支持多语言）

• 加入 Discord
• 在社交媒体分享 AIShield
• 在 Awesome MCP Servers 列表中推荐我们

借鉴 heyclicky 的 AGENTS.md 约定——大代码库里 churn 比 bug 更贵：

• 不擅自加超出请求范围的功能或重构。 只做被明确要求的改动；想扩功能先提 issue / 讨论。
• 改动保持最小可用（MVP），避免顺手「顺带」重构不相关的模块。
• 任何新能力都要说明它在「检测→动作→验证→告警」闭环中的位置，否则是半成品。
• 详见 AGENTS.md 的核心不变量与贡献约定。

• 高质量贡献者将获得 GitHub 仓库的 Triage 权限
• 核心贡献者将列入 CONTRIBUTORS 文件和官网致谢页
• 安全规则贡献者将在规则库中署名

请尊重每一位社区成员。我们遵循 Contributor Covenant 行为准则。

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