ai-decision-log

ai-decision-log — AI 参与的决策一键留痕（JSONL）：决策/模型/证据/人审人/时间；--report 统计模型使用与人审覆盖，无人审的决策重点标出。 适用场景：当需要AI决策留痕器能力时使用本技能；触发词：ai-decision-log。

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English

When to use

• Decision audit trail: AI-generated plans/judgments touch key business risk; keep model, evidence chain and timestamp as legal basis.
• Coverage stats: periodically compare automated model usage vs human-review coverage to find blind spots.
• Compliance alert: un-reviewed AI decisions cross a threshold → flag high-priority risk immediately.

Usage

Main script: ai_decision_log.py.

• Input: --decision-data (decision content/JSON), --time-stamp (force timestamp).
• Output/report: .jsonl default; --generate-report triggers stats on "no human review" ratio and highlights anomalies.
• Run via CLI or integrate into existing workflow APIs.

Flow

1. Prepare: context, model version, evidence materials.
2. Run: python ai_decision_log.py with the params above.
3. Auto-log: structured JSONL record with model + human-reviewer IDs.
4. Report: per --generate-report, produce coverage/risk stats.
5. Review: scan "no-review" entries for compliance gaps.
6. Close loop: backfill or notify owners for uncovered decisions.

Evidence & safety

• Evidence: TBD. Version: 1.0.1. Security: no independent scan (TBD).

中文

何时用

• 决策留痕审计：当 AI 生成的方案或判断涉及关键业务风险，需要保留完整的模型、证据链及时间戳作为法律依据时。
• 覆盖率统计与优化：需定期评估模型在自动化流程中的实际使用率，并与人工复核覆盖数据对比分析，以发现盲区。
• 合规性检查预警：在业务流程中检测到无人工审核的 AI 决策超过阈值，需立即生成报告并标记高优先级风险。

用法

主要调用脚本为 ai_decision_log.py。

• 输入参数：--decision-data 指定待记录的决策原始内容或 JSON 对象；--time-stamp 强制设定决策发生的具体时间戳。
• 输出与报告：默认输出为 .jsonl 文件，添加 --generate-report 标记可触发统计模块，用于计算"无人审"比例及重点高亮异常案例。
• 执行方式：通过命令行运行或集成到现有工作流的 API 调用接口中。

流程

1. 数据准备：收集当前决策所需的上下文信息、模型版本号及证据材料。
2. 脚本启动：在执行环境中输入 python ai_decision_log.py 并注入上述参数。
3. 自动记录：系统捕获决策过程，结构化写入 JSONL 日志文件，包含模型与人工标识。
4. 报告生成：根据 --generate-report 配置，生成决策覆盖率及风险统计报表。
5. 重点审查：扫描日志中"无人审"标记的条目，确认是否满足合规要求。
6. 闭环处理：若发现未覆盖决策，立即触发补录流程或通知相关责任人进行人工复核。

证据与安全声明

• 证据：TBD（暂无评测/徽章链接；产生后在此更新实际链接）
• 版本：1.0.1
• 安全：未做独立安全扫描（TBD），结论待补；补全前不作推荐背书。