核心用法
safe-web 是一个面向 AI 系统的安全增强型网页工具，封装了标准的网络抓取（fetch）和搜索（search）功能，在返回内容前强制通过 PromptGuard 进行注入攻击扫描。工具提供 fetch 与 search 两大命令，支持 --strict 严格模式、--json 自动化输出、--output 文件保存等常用选项。
显著优点
1. 主动防御架构：不同于原生 web_fetch，所有内容必经 PromptGuard 扫描，可识别 instruction override、role manipulation、system impersonation 等 8 类 prompt 注入模式。
2. Fail-closed 设计：若 PromptGuard 加载失败或扫描异常，工具直接报错（exit code 1），绝不返回未验证内容，避免"带病运行"。
3. 内容预净化：使用 BeautifulSoup 预先剥离 HTML 中的 scripts、styles，降低误报率，同时减少上下文噪声。
4. 清晰的安全信号：exit code 2 专用于"威胁拦截"，便于上游自动化流程做分流处理；控制台输出附带结构化 SHIELD 报告。
5. 零执行承诺：仅做静态文本提取，绝不执行 JavaScript 或解析页面内的可执行指令。
潜在缺点与局限性
- 功能约束：
fetch不执行 JavaScript，动态渲染站点（SPA、重度 React/Vue 应用）可能抓取失败；search依赖 Brave Search API，需自备 API key。 - 性能损耗：双层网络请求（下载 + 扫描）+ 文本解析，延迟高于原生工具；大页面会截断，存在信息完整性风险。
- 误报可能：激进的安全规则可能将合法的技术文档（如包含 "ignore previous instructions" 示例的教程）误判为攻击。
- 依赖链长：需预先安装 PromptGuard 及 Python 生态（requests、beautifulsoup4），对纯容器/最小化环境不够友好。
适合人群
- 需要让 LLM 处理不可信网页内容的开发者（公开爬虫、用户提交的 URL）
- 构建 AI Agent 平台、RAG 系统的安全工程师
- 对提示词注入有合规要求的金融、医疗、政务 AI 应用
常规风险
- API key 泄露：Brave API key 若硬编码或写入日志，存在密钥泄露风险
- 网络侧信道：30 秒默认超时可能被用于探测内网存活主机（时间侧信道）
- PromptGuard 绕过：作为基于规则的扫描器，面对编码绕过、多语言混淆、图像隐写等高级攻击可能存在盲区
- DoS 向量：大页面截断逻辑若被利用，可导致扫描资源耗尽