Llm决策审计追踪

技能简介

dgr 用于生成 LLM 输出的可审计决策文档，自动捕获模型推理过程中的关键假设、潜在风险及置信度评估，形成结构化审计线索。

业务背景

在AI驱动决策日益普及的背景下，企业面临模型"黑箱"带来的合规与信任挑战。dgr帮助业务团队自动记录大语言模型的推理假设、潜在风险及置信度，生成结构化审计文档，满足金融监管等合规要求，同时为决策争议提供可追溯依据，降低因模型误判导致的业务损失与法律责任。

落地案例：某金融机构使用智能客服处理客户投诉分类，dgr实时捕获模型将客户情绪判定为"轻微不满"而非"严重投诉"的关键假设（如忽略特定关键词权重），标记该推理路径的中等风险等级，并生成包含置信度评分的审计报告。当后续发现分类错误时，团队可快速定位问题环节，复盘模型决策逻辑，优化业务规则。

能做什么

• 自动提取 LLM 响应中的隐含假设
• 标记高风险推理路径与不确定性来源
• 生成符合合规要求的决策溯源报告
• 支持多轮对话的上下文风险累积分析

使用说明

安装指令：原始资料未提供具体安装步骤，需联系维护者或参考仓库 README 补充配置方法。

使用方式：将 dgr 集成至 LLM 调用链路，在获取模型输出后触发审计分析流程，导出标准化决策文档。

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 依赖模型自我报告的不确定性可能存在偏差
• 复杂推理链的完整还原存在技术限制
• 审计文档的法律效力需结合具体司法管辖区确认

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/sapenov/dgr/SKILL.md
来源类型：GitHub 开源仓库

常见问题

Q1：LLM决策审计追踪 适合哪些场景？
A：适合需要「dgr 用于生成 LLM 输出的可审计决策文档，自动捕获模型推理过程中的」的场景，尤其是希望快速验证并落地的团队与个人。

Q2：第一次使用应该先做什么？
A：先明确目标任务，再按照页面中的“能做什么”和“使用说明”完成最小可行流程。

Q3：如何判断是否值得长期使用？
A：建议连续使用 1-2 周，对比效率、稳定性和协作成本，再决定是否纳入长期工具栈。

替代方案

• 多模态AI
• AIMLAPI媒体生成
• 智能体自进化引擎

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