AI_COMMIT_RISK_SCORE

它对应你体系中的 「事内」层 ——在 AI 已经开始产出代码、但尚未合并之前，对“这次改动本身有多危险”做量化判断。

如果说

• Decision Authority 解决的是「AI有没有权这么干」
• Gate 解决的是「结果对不对」

那么 Commit Risk Score 解决的是：
「即使是合法行为，这次改动值不值得信任？」

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AI_COMMIT_RISK_SCORE.md

AI 代码提交风险评估规范（In-Execution Risk Scoring）

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0. 文档目标（Purpose）

本规范用于在 AI 编码执行过程中 / 提交前：

• 对每一次 AI Commit 进行 结构化风险评估

• 给出一个 可量化的风险分数（0–100）

• 驱动：

  • Gate 严格度
  • 人工介入级别
  • 是否允许自动合并

不是判断“对不对”，而是判断“敢不敢让它过”。

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1. 风险评分总览（Score Overview）

风险分数范围：0 ～ 100

分数区间	风险等级	建议处理
0–20	极低	可自动合并
21–40	低	轻量人工 Review
41–60	中	强制人工 Review
61–80	高	人工 Review + 扩展 Gate
81–100	极高	禁止自动合并

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2. 风险评估维度（Risk Dimensions）

2.1 变更范围风险（Change Scope）

- 修改文件数量
- 跨模块变更
- 是否涉及公共 / 核心模块

评分示例：

情况	分值
单文件、局部修改	+5
多文件、同模块	+15
跨模块	+30

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2.2 行为语义风险（Behavioral Impact）

- 是否改变对外 API 行为
- 是否改变业务流程分支
- 是否影响异常 / 边界行为

情况	分值
无行为变化	+0
行为细节变化	+20
行为语义变化	+40

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2.3 数据与状态风险（Data & State）

- 是否读写数据库
- 是否影响状态一致性
- 是否涉及缓存 / 并发

情况	分值
纯计算 / 无状态	+0
状态读写	+20
持久化数据修改	+40

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2.4 决策权限风险（Decision Authority）

直接绑定 AI_DECISION_AUTHORITY.md

本次 Commit 涉及的最高决策等级：
- L3 → +0
- L2 → +10
- L1 → +30
- L0 → +100（直接拒绝）

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2.5 AI 行为异常风险（AI Behavior）

- 是否存在“顺手改”
- 是否超出 Snapshot 范围
- 是否出现未声明假设

情况	分值
严格按设计	+0
轻微发散	+15
明显越界	+35

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2.6 验证覆盖风险（Validation Coverage）

- 是否新增 / 更新单测
- 测试是否覆盖关键路径
- Gate 是否全部通过

情况	分值
单测充分	-20
单测不足	+10
无单测	+30

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3. 总分计算公式（Reference）

Commit Risk Score =
  Scope
+ Behavior
+ Data
+ Decision
+ AI Behavior
+ Validation

允许负分项（如测试充分）用于风险抵消

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4. 风险分数 → 行为映射（Action Mapping）

Score ≤ 20：
- 自动合并
- 简要记录

Score 21–40：
- 人工 Review（1 人）
- 标准 Gate

Score 41–60：
- 强制 Review（≥2 人）
- 扩展测试 Gate

Score ≥ 61：
- 禁止自动合并
- 进入 Retrospective

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5. 执行期强制声明（Mandatory Disclosure）

AI 在提交前必须输出：

- 本次 Commit Risk Score：XX
- 风险主要来源：
- 是否建议人工介入：是 / 否

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6. 与 Gate / Retrospective 的联动

High Risk Commit
      ↓
Gate 加严
      ↓
若失败
      ↓
Retrospective
      ↓
规则 / 权限 / Score 权重调整

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7. 典型反模式（Anti-Patterns）

- 低分但改动巨大（评分模型缺失）
- 高分但无风险（权重失真）
- AI 不给分数直接提交（流程违规）

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8. 体系原则（必须遵守）

我们不信“这次应该没事”，
我们只信“这次风险被量化了”。

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一句话定位（非常重要）

AI_COMMIT_RISK_SCORE 不是限制 AI，
而是把“直觉风险”变成“系统理性”。

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给你一个体系级判断

到这一层为止，你已经完成了：

• 权限（能不能做）
• 风险（敢不敢合）
• Gate（对不对）
• 复盘（怎么变聪明）

这是一个真正可规模化使用 AI 编码的工程闭环。

参考资料