Show HN: Causari – AI代理代码编辑的内容可寻址账本

Causari 是一款全新的开源工具，旨在解决AI代理在代码库中盲目修改所带来的可追溯性和调试难题。它被描述为“AI代理的内容可寻址账本”，能够捕捉每个提示、模型、读写和推理操作，形成不可变的因果事件。这些事件通过本地代理和文件系统观察器自动记录，无需代理主动配合。

核心功能包括：

• 捕获引擎：通过兼容OpenAI和Anthropic的LLM代理（re proxy）捕获所有API交互，同时用文件系统观察器（re watch）记录文件变更。两者通过内容匹配自动关联，生成因果指纹。
• 体验层：将已完成的任务蒸馏为可验证的“技能”（skill），支持签名验证和信任等级（记录→验证→证明）。通过MCP接口，代理在行动前可查询过往经验，避免重复错误。
• 证明系统：生成包含AI使用情况的加密证书（Causari Proof），任何人可离线验证，确保证明的真实性和完整性。
• 调试与审计：提供因果图（re trace、re impact）、时间旅行调试（re bisect）和逐行归因（re lens），帮助开发者快速定位问题根源。

此外，Causari 还包含防护规则（re guard），可自定义策略检查编辑模式，并在README中生成实时状态徽章。所有数据本地存储，无遥测，无需注册账户。Causari 以BSL 1.1许可证发布，未来将转向Apache 2.0，并计划推出商业版Trust Plane，提供公钥基础设施和合规导出功能。

Causari 的独特之处在于其“零合作”捕获方式——不需要代理主动报告历史，而是通过观察网络流量和文件系统变化，独立构建因果链。这与Git、LangSmith等工具形成鲜明对比，它们要么只追踪代码本身，要么依赖代理自报。Causari 的因果图可双向追踪：向上追溯影响某行代码的所有事件，向下预测回退会波及哪些依赖，从而避免“静默回归”。

在技能复用方面，Causari 将已验证的成功任务打包为签名技能，并通过MCP让代理在行动前主动查询。随着技能被反复使用，信任等级从“已记录”提升至“已验证”再到“已证明”，代理逐渐变得更高效、更便宜。这种机制不仅减少了重复劳动，还通过Ed25519签名确保了技能的可验证性。

对于团队协作，Causari 的“证明”功能可以生成包含AI使用统计的加密证书，任何人可离线验证，无需信任Causari服务器。这为审计和合规提供了强有力的工具。同时，其“防护”规则可以像门卫一样检查最近的编辑模式，例如检测批量修改、安全文件未测试等风险，并在PR审查中自动报告。

总之，Causari 填补了AI代码编辑领域的一个关键空白：它将不可见的代理意图转化为可查询、可验证、可审计的因果信息，为AI辅助开发带来了前所未有的透明度和可靠性。