材料很多,怎样把问题、证据和选择说清楚?
Research-to-Decision Toolkit
- 版本
- v0.6.0
- 运行环境
- Python 3.9+
公开作品
这些仓库分别处理研究决策、AI 原型评审、AI 上线追问、工程与治理资料和署前审稿。每个仓库都写明可查看的内容、使用方式和边界;有版本的仓库同时标注版本。
材料很多,怎样把问题、证据和选择说清楚?
AI 原型已经能跑,投入真实业务前还要检查什么?
根据项目材料列出上线前检查项和暂缓条件,帮助团队分清原型演示和真实业务使用。
使用限制“70 分结构”和 8 项暂缓条件是作者设计的检查方法,不能据此认定系统安全、合规或获准上线。
快速试用
ai-ready example --output assessment.json
ai-ready report assessment.json --format html --output report.html准备把 AI 系统用于真实业务时,哪些资料和工具值得先查?
按评估、可观测性、护栏、治理、安全和部署分类整理的公开资料清单。
使用限制这份清单只提供查找起点。采用任何工具前,仍要核对版本、适用条件和维护状态。
方案、报告或技术文档署名前,怎么判断它经不经得起审阅?
按立意、逻辑、取舍、来源、分寸、陈言、文气和得体检查文稿,并提供脱敏改稿示例和可安装的审稿技能。
使用限制它只提供审稿标准和检查顺序,不能代替事实核查、专业审核,也不能替作者承担署名责任。
一份 AI 上线方案还缺哪些条件?
按数据、人工复核、日志、回滚、质量和成本逐项追问,形成可带进评审会的否决卡。
使用限制技能只根据方案描述提出缺口和追问,不核实事实,也不构成批准。