Taster checks every tool call against your plain-English rules, and every tool result for prompt injection, so the rules live outside the agent where it can’t forget or ignore them.
痛点：AI Agent 容易忘记或忽略自然语言规则，且工具返回内容可能被提示注入攻击利用，规则需要放在 Agent 外部强制执行。
目标用户：AI Agent/LLM 应用开发者、使用工具调用的团队、需要安全合规审计的企业。
证据：Taster checks every tool call against your plain-English rules, and every tool result for prompt injection, so the rules live outside the agent where it can’t forget or ignore them.
变现：开源核心 SDK + 托管 API/SaaS 按调用量收费，提供审计日志、策略管理、告警和合规报表；企业版支持私有化部署。
MVP：两周内做一个中间件/SDK：用 YAML 或自然语言定义规则，拦截 Agent 工具调用前后做规则校验和轻量 prompt injection 检测，输出审计日志，先支持 OpenAI function calling 与 LangChain。
竞品：Lakera Guard、Prompt Security、Guardrails AI、NVIDIA NeMo Guardrails、Invariant Labs
摘要：Show HN 发布 Taster，用自然语言规则在 Agent 外部校验每次工具调用，并对工具返回做 prompt injection 检测。帖子仅 5 points、0 comments，没有付费意愿或用户验证信号；AI Agent 安全护栏是真实方向，但竞品密集，适合独立开发者做轻量 SDK/托管审计层切入。