AI 编程 Agent 说 “所有测试都通过了”。这句话是真的吗？
也许是。它上一次真的跑测试的时候，这句话确实是真的。但那可能是三次修改之前的事了。Agent 甚至未必记得自己有没有真的跑过——它可能只是在推断“这个改动看起来没问题，测试应该还能过”。光看这句话本身，你没法分辨 “我跑了，而且真的过了” 和 “我觉得应该会过” 之间的区别。
ProofRun 补的就是这个缺口。 不是靠让 Agent 更诚实——而是让这句话本身变得可以被客观核查。
每一条检查结果都绑定着你当前代码状态的指纹：git commit，加上所有未提交改动（不管有没有 stage、有没有被 git 跟踪）算出的哈希。哪怕只改了一个字节，结果都会自动变成 STALE（已失效）。不需要谁刻意记得去问“这个 PASS 现在还作数吗”。
ProofRun 不用 AI 去验证 AI。它启动真实的系统子进程并读取真实的退出状态码——这就是全部机制。
PASS、FAIL、STALE、NOT RUN——每一个状态都来自真实的执行观察，或明确记录的未执行。绝无第五种“大概没问题”。
零网络请求、零数据上报、零账号绑定。你的代码永远不离开本地机器。
声明为 pytest -k "foo bar" 的检查，绝不可能被形式相似的命令冒充——ProofRun 严格比对真实的 argv 参数数组。
把 status --strict 配置到 pre-commit hook 或 CI 门禁中。项目自带开箱即用的 GitHub Action——它会严格基于 PR 的目标 commit 重新执行所有检查，绝不盲信签入的凭据。
每一个存储的结果都使用机器本地私钥进行 HMAC-SHA256 签名。手工修改过的 receipt.json——哪怕指纹完全对得上——也无法通过校验，绝不会显示虚假的 PASS。防篡改旨在防御恶意或失控的 Agent 伪造结果，这正是它诞生的初衷。
有意不做的功能：解析测试输出内容、评判代码质量、自动修复代码。ProofRun 只证明“跑过什么”，仅此而已。