资料很多,怎样整理成可以拍板的判断?
Research-to-Decision Toolkit
- 版本
- v0.6.0
- 环境
- Python 3.9+
公开作品
三个仓库分别处理研究判断、AI 原型进入业务前的检查,以及生产准备资料的整理。版本、样例和运行方法放在各自页面中。
资料很多,怎样整理成可以拍板的判断?
AI Demo已经能跑,离真实使用还差什么?
读取项目证据,给出生产就绪检查和否决项,区分可以演示与可以进入真实业务。
方法边界70分结构和8个否决条件属于作者设计的检查方法,不代表安全、合规或生产批准。
最短运行路径
ai-ready example --output assessment.json
ai-ready report assessment.json --format html --output report.html生产级AI遇到具体问题时,去哪里找资料和工具?
按评估、可观测性、护栏、治理、安全和部署分类的公开资源清单。
方法边界清单提供检索起点。采用工具前仍需核对当前版本、适用条件和维护状态。