ontology-driven-ai-data-management-skillsSAFE

From the repository's own README, as read at the audited commit. Badges and raw HTML are left out.

本体适用性初判
→ 智能体作用与任务识别
→ 场景完整梳理
→ 业务/财务/IT 数据需求与准备度
→ 场景相关的知识结构
→ 场景相关的语义模型
→ 概念模型
→ 逻辑本体模型
→ 数据到本体类、属性、关系和实例的映射
→ 技术验证与业务验收
→ 资产发布、运行服务和反馈演进

The instruction file, verbatim from the audited commit — this is the text the model reads, and the surface the audit's instruction layer examines. Quoted here so you can judge it without cloning anything.

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name: action-contract-execution-feedback-loop
description: |
  用于需要把一个业务动作封装成Agent可调用工具、要设计动作执行前校验、重试和降级,用户出现“帮我定义Action契约”“这个动作失败后怎么办”或 action contract, pre-check, retry and fallback 等信号时调用。控制模式未定时可生成候选契约及模式选项,实际执行前落实授权与控制条件。
metadata:
  tags: "action, pre-check, feedback, retry, reliable-autonomy, enterprise-ai, ontology-driven"
  related-skills: "risk-based-agent-action-modes:depends-on, fact-reason-action-business-loop:composes-with"
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# Action 契约与“校验—执行—反馈”闭环

## 方法骨架

- 把业务动作定义成可校验、可调用、可追踪的Action契约。
- 契约包含目标系统、功能、输入输出、前置条件、效果、权限、幂等和审计要求。
- 执行前同时验证合规性、业务可行性和技术安全性。
- 执行结果按成功、可恢复失败和不可恢复失败分类。
- 反馈驱动重试、补偿、降级、人工接管或终止,并更新事实状态。
- 输出是一份可交给系统集成、测试和治理共同使用的动作规格。

## 触发场景

### 用户会在什么情境下需要这个 Skill

1. 需要把一个业务动作封装成Agent可调用工具
2. 要设计动作执行前校验、重试和降级
3. 系统调用已有API但缺少业务契约和反馈闭环

### 语言信号

- “帮我定义Action契约”
- “这个动作失败后怎么办”
- “怎么做执行前校验和结果回写”
- 英文信号:action contract, pre-check, retry and fallback

### 与相邻 Skill 的区分

- 与 `risk-based-agent-action-modes`:行动模式先决定控制方式;本 skill 定义选定模式下的具体Action契约。
- 与 `fact-reason-action-business-loop`:业务闭环确定有哪些行动;本 skill 把单个行动细化为可治理调用。

## 执行步骤

按当前任务选择必要步骤;已有可靠成果直接复用:

1. **定义动作身份**
   - 动作:写清动作名称、业务目的、目标系统、责任主体、版本和幂等键。
   - 完成标准:动作边界唯一且能够审计。

2. **定义输入输出**
   - 动作:为参数、类型、来源、必填、敏感级别、输出和错误码建立契约。
   - 完成标准:输入可校验,输出能驱动后续事实更新。

3. **定义前置与效果**
   - 动作:列出状态、权限、额度、时间、依赖和预期状态变化。
   - 完成标准:每个前置条件可判断,每个效果可验证。

4. **配置执行控制**
   - 动作:设置合规、可行和安全校验,以及事务、超时、重试、补偿、降级、终止和人工接管。
   - 完成标准:成功与各类失败均有唯一处置路径。

5. **闭合反馈与测试**
   - 动作:定义结果回写、审计字段、告警和测试用例。
   - 完成标准:契约设计交付上述适用场景的输入、预期结果和判定标准;有实现且任务包含验证时,再记录实际执行结果和未通过项。

## 固定输出

- Action 登记卡:动作编号、名称、业务目的、目标系统与功能、责任主体、版本和状态
- 输入参数定义表:参数、类型、来源、必填、敏感级别、校验和默认值
- 输出与错误定义表:输出、错误码、业务含义、可恢复性和后续状态
- 前置条件、权限与执行效果矩阵
- 执行控制矩阵:幂等、事务、超时、重试、补偿、降级、终止和人工接管
- 结果回写与审计表:成功、可恢复失败、不可恢复失败的反馈、告警和留痕
- Action 测试矩阵:正常、重复、边界、越权、超时、部分失败和恢复用例

每个 Action 使用唯一编号串联参数、权限、规则、测试和审计结果;未确认的接口、权限或事务条件标为受阻。

## 使用边界

### 不要在以下情况使用

- 未落实行动模式、授权或必要接口保障时直接执行真实动作;仍可设计候选契约、适配方案和待满足条件
- 用户仅需解释 API 术语,不需要动作契约

### 常见失败模式

- **约束和权限落入过紧或过松两端**:场景风险与控制策略未建立映射,Agent无法判断何时自主、何时申请授权、何时停止。
- **目标模糊且行动原语契约残缺**:Agent缺少可计算的成功条件及行动前后状态模型,只能猜测参数、条件和执行结果。
- **高风险行动采用规则直驱**:决策正确性与执行授权被合并,缺少人工裁决和后果控制,单点错误直接转为现实损失。
- **行动前无校验且失败后无反馈策略**:计划层假设与真实系统状态没有校验,执行结果也未反馈给决策层重新规划。

### 使用折扣与复核要求

- 契约完整不代表目标系统可靠,生产执行仍需接口监控、事务与安全基础设施。
- 大模型生成形式结构无法直接证明业务语义正确,生产使用需保留专家确认、工具校验、真实用例和审计记录。

## 相关 Skills

- `depends-on` → `risk-based-agent-action-modes`;行动模式先决定控制方式;本 skill 定义选定模式下的具体Action契约。
- `composes-with` → `fact-reason-action-business-loop`;业务闭环确定有哪些行动;本 skill 把单个行动细化为可治理调用。

## 审计信息

- **历史验证**:v0.1.0 路由测试 6/6;v0.4.0 已通过输出契约结构校验,跨平台行为继续按版本抽样
- **首次公开版本**:2026-08-21
- **来源说明**:方法框架受《本体驱动的 AI 数据管理》启发;仓库不包含原书正文。

SAFEgrade B · trust 89/100 Nothing in the source contradicts what it says it does. Grade A is reserved for packages that have also passed the behavioural sandbox.

What the source does

Filesystem

declared (1 observation(s))

Network

none-observed

Shell

none-observed

Dependencies

pinned

Secrets in source

none-found

Findings (0)

No findings outside the package's declared scope.

Gates applied: no_behavioural_pass.