面向 AI 应用开发方与交付方。
AI 应用交付普遍存在"黑盒交付"问题——做完了不知道能不能上线、有哪些隐患,验收环节靠人工点几下、凭感觉判断。
立项目标是把手工业化的验收经验固化成可重复执行的自动化检查,让"能不能上线"变成有清单、有证据、可复现的结论。
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面向 AI 应用开发方与交付方。
AI 应用交付普遍存在"黑盒交付"问题——做完了不知道能不能上线、有哪些隐患,验收环节靠人工点几下、凭感觉判断。
立项目标是把手工业化的验收经验固化成可重复执行的自动化检查,让"能不能上线"变成有清单、有证据、可复现的结论。
主要功能模块:
① 应用定义文件解析——自动解析上传的应用定义(含节点、连线、变量引用、配置项);
② 确定性规则检查——执行 100+ 项检查规则,覆盖结构完整性、反模式、检索增强配置、安全配置、可观测性等 12 个维度;
③ 缺陷分级——按严重/一般/提示三级输出问题清单;
④ 验收报告——生成结构化报告,给出结论、问题定位、修复建议与检查覆盖度,支持上线判断。
可在线体验:https://fishsun.cn/workflow/AeTIIapVrBXaMKlr
我负责规则体系设计、引擎实现与应用编排。技术栈:Python 规则引擎(自定义 DSL 解析器 + 100+ 条检查规则,零第三方依赖,可嵌入运行)+ Dify 工作流编排 + 报告生成。难点是让检查规则既可扩展又不误报——每条规则都配了反例校验,并对解析失败的输入做降级处理而非直接报错。规则全部来自真实项目验收中沉淀的问题模式。




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