Prompt Inspector

A detecção funciona como um funil de cinco camadas, e cada camada filtra um pouco mais fino que a anterior. Um cache hash global devolve o resultado anterior de uma entrada repetida com latência quase nula. Uma camada de palavras sensíveis faz a correspondência de palavras-chave e padrões regex com um autômato Aho-Corasick e corta o processo no primeiro acerto. Uma camada semântica usa embeddings vetoriais para pegar ataques parafraseados e injeções ofuscadas que as regras de palavra-chave não veem. Uma revisão de IA opcional trata as entradas de zona cinzenta, e um passo de arbitragem agrega as camadas em um veredito final com uma pontuação de confiança.

A maioria das requisições se resolve nas duas primeiras camadas em menos de 3 ms, segundo o projeto. A análise semântica completa termina em cerca de 30 ms. O desenho de funil é o que sustenta esses números: uma ameaça evidente é barrada na camada de palavras-chave, e só as entradas ambíguas avançam pelo pipeline. Essa divisão deixa o motor rápido no caso comum sem deixar de gastar computação real nos casos difíceis.

Cada locatário define as suas próprias listas de palavras, e o motor aceita duas estratégias de correspondência. A correspondência literal roda sobre um autômato Aho-Corasick, que percorre toda a entrada em uma única passada com tempo linear não importa quantas palavras-chave você configure. Os padrões regex cobrem dados estruturados como números de telefone e formatos de cartão. Quando uma palavra corresponde, o pipeline corta, então a camada serve tanto de rede de segurança quanto de atalho de velocidade.

As entradas que caem em um terreno ambíguo são escaladas a um modelo de linguagem para uma segunda opinião. Os revisores compatíveis incluem DeepSeek, Qwen e Gemini. Essa camada existe para reduzir os falsos positivos, e segue opcional para que uma implantação possa manter o pipeline totalmente determinístico quando precisar. Uma pontuação clara da camada semântica pula a revisão por completo.

Quando o revisor de IA confirma um ataque novo, o motor gera payloads variantes e os adiciona ao banco de dados vetorial por conta própria. Com o tempo, a biblioteca de payloads cresce a partir das ameaças que o sistema vê de verdade, não de uma lista fixa que alguém mantém à mão. A edição empresarial adiciona uma biblioteca de payloads mantida em escala de milhões com atualizações em tempo real tiradas de ameaças de produção.

O Prompt Inspector oferece uma API REST, um SDK oficial de Python, um SDK oficial de Node.js e um servidor MCP. O servidor MCP funciona com Cursor, VS Code Copilot, Claude Desktop e Dify, e uma integração Skill cobre OpenClaw e Claude Code. Todos os clientes se autenticam com a mesma App API Key, enviada por um cabeçalho X-App-Key ou um token bearer, então uma única chave cobre toda a pilha.

O núcleo é de código aberto sob a licença AGPL-3.0 e pode ser clonado e rodado na sua própria infraestrutura. A edição empresarial acrescenta manutenção da biblioteca de payloads, personalização, implantação privada e suporte dedicado. Essa divisão dá a um desenvolvedor individual um guardrail funcional de graça e dá a uma empresa um caminho com suporte quando ela precisa.