Mova se centra en auditar el contexto justo antes de enviarlo al LLM
La herramienta abandona el enfoque generalista y se queda con un solo paso del pipeline: revisar PII, secretos, politicas, tokens y coste en el punto de salida, con modo dry-run.
Mova ha sacado una version nueva que deja de presentarse como herramienta general y se limita a un paso concreto del pipeline: auditar y gobernar el contexto justo antes de que salga hacia un LLM. La idea es pararse en ese punto, el ultimo antes de la inferencia, y responder ahi once preguntas basicas de auditoria. El autor lo llama gobierno de contexto pre-inferencia.
Que trae la version nueva
El cambio de fondo es egress_audit, un bloque de configuracion opcional que audita el contexto ya sanitizado justo antes de la salida. Cubre PII, secretos, reglas de politica, recuento estimado de tokens y coste, y se apoya en logs y trazas como evidencia. Admite modo dry-run: sanitiza y audita sin llegar a invocar al modelo, para ver que pasaria sin gastar tokens ni tocar produccion.
La limpieza tambien cuenta. Han desaparecido el codigo de la TUI antigua y las dependencias que no se usaban, asi que el binario pesa menos. La puesta en marcha se reduce a tres ejemplos ejecutables y un README reescrito para que no haya que adivinar por donde empezar.
Lo que no promete
El propio autor avisa de que el enmascarado de PII se basa en heuristicas. No es cumplimiento normativo ni una garantia: es una ayuda. Conviene tomarlo al pie de la letra, porque un falso negativo en este punto significa dato personal saliendo del entorno. El anuncio no incluye tasa de aciertos, falsos positivos ni comparaciones con alternativas.
Para quien monta pipelines con LLM, la auditoria del contexto suele quedar repartida entre un proxy, un filtro casero y algo de suerte. Que exista una pieza que se coloque justo antes del egress y devuelva evidencia trazable cubre un hueco real, sobre todo en entornos donde el prompt lleva datos de clientes. El codigo esta en el repositorio y los ejemplos se pueden ejecutar sin montar nada mas. Queda por ver si las heuristicas aguantan casos raros de identificadores o formatos locales; sin datos de rendimiento, toca leer el codigo antes de meterlo en un flujo real.
