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签名前：通过模拟、预测交易，帮助用户或开发者在执行前看到调用跟踪、状态更改、资产转移、余额差异以及交易是否会成功等结果；
交易后：通过监测和报警以及Webhooks、Web3 Actions介入，在链上事件发生后，追踪事件、失败交易、状态变化，并向外部发送通知或触发自动化；
扩展场景：通过与AI agent合作，agent通过MCP调用Tenderly平台工具，执行开发测试与验证工作流。
它自动化的是虚拟测试网中运行交易序列或者测试工作流、模拟交易、监听链上事件并触发告警、预览资产和状态变化、在测试环境中验证合约行为、追踪执行过程和失败原因等等。
Tenderly更注重解释、模拟与监控，而非拦截、阻断等自主决策行为；结果依赖模拟环境，而不是真实环境，因此它不能预测全部风险；agent的辅助下，系统的稳定运行仍然依赖用户的需求表达、外部验证。
Tenderly把部分解释与风险识别能力交给了平台工具；在接入Claude/MCP的场景下，又把部分工具调用权给了AI agent；最终的决策权仍然保留在用户/开发者手中。
Tenderly 的价值在于降低交易前解释和交易后监控的人工成本，但它并没有消除对规则定义、风险标准和最终人工判断的依赖；
在接入 Claude 这类 agent 后，自动化范围扩大了，但也把“错误指令、错误调用、错误判断”的风险进一步前移。
提交交易后、执行前：通过识别风险、主动拦截介入，在漏洞利用、网络钓鱼攻击和欺诈交易造成损失之前将其拦截；借助预置的监控器和自动化安全措施，可主动作出反应；通过监控和预测介入，实时检测执行风险、治理漏洞和可疑代币流动，试图提高智能合约和链上资产运行过程中的安全监测与防护能力。
它自动化的是实时风险监测、告警、预签名安全检查，以及在预设策略下的阻断与响应。