antinet-provenance

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收集系统全链路操作日志,生成可追溯的执行证据链与向量索引,是多智能体系统可观测性与安全审计的底座。

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Skill Content

# Provenance 留痕 Skill(太史阁) ## 使用方式 - 由各官署在关键操作节点调用(或通过事件总线异步推送),写入证据链。 - 提供按 `trace_id` / 时间窗 / 官署维度的检索接口,支撑审计面板与回滚定位。 ## 输入(Input) - `event`:操作事件,含 `actor`(官署名)、`action`、`target`、`timestamp`、`trace_id` - `payload`:(可选)与事件关联的结构化产物引用 ## 输出(Output) - `evidence_chain`:按 trace_id 串联的可追溯证据链 - `vector_index`:用于语义检索的向量索引条目 - `query_api`:按条件检索历史证据的接口描述 ## 依赖(Dependencies) - Qdrant(向量存储,经 MCP 接入) - SQLite(结构化事件落地,本地兜底) - 各官署的事件上报协议(统一 schema) ## 失败处理(Failure Handling) - 向量库写入失败 → 本地 SQLite 缓存事件,恢复后异步补写,不阻塞主流程。 - 单条事件 schema 非法 → 记录并丢弃该条,不影响整链写入。 - 检索超时 → 返回最近一次成功快照并标注 `stale`。 ## 复用价值(Reuse Value) - 可观测性底座:任何多 Agent 系统都能直接挂载,获得开箱即用的审计与回放能力。 - 契合���审:Agent Infra 赛道「工程落地与运行验证及安全审计(20%)」维度的天然得分点。 ## 复赛代码包执行(runnable package) - 真实入口:`scripts/run_provenance.py` - 执行等价于 `core.runtime.AgentSession.run_stage("provenance")`,调用 `memory.taishige.TaiShiGeAgent.writeback`(把全链路事件与四色卡片回流证据链,纯 Python 可离线)。 - 运行:`python skills/provenance/scripts/run_provenance.py` - 产物:`examples/snse_survey/provenance/`(trace.jsonl + trace_summary.json,含每一条军机处派发与官署执行事件)。

Details

Author
anbeime
Repository
anbeime/skill
Created
6 months ago
Last Updated
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Language
Python
License
None

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对进入系统的文件或 URL 执行安全与合规扫描,输出 pass/reject 判定与扫描报告,作为所有文档处理的强制前置关卡。

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anbeime
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对【别人】在网上(X 推文 / 文章 / 截图 / 营销话 / 朋友转发)宣称的某个 GitHub 开源项目 · AI 工具 · 产品 · 数据/性能/热度, 做毫无遗漏的深度地毯式核查与尽职调查——客观判定每条声称是 真实/部分真实/夸大/虚假/无法证实,而不是附和宣传。 触发:用户贴来【别人的】宣传/推文/截图/repo 链接要求核真伪,或要求「深度地毯式 挖掘/核实/审查/验证/分析/判断」「毫无遗漏」 「可以大胆用 dynamic workflow / agent teams」;或直接问「这个项目/工具/repo 靠谱吗 / 是不是真的 / 是不是夸大 / 值不值得用 / 这个推文可信吗 / 帮我查查这个 GitHub / 这个 benchmark·数据·性能数字成立吗 / 这个声称有没有水分」。 不触发:① 核查【用户自己写的文章稿】→ article-fact-check;② 开放主题的多源研究报告(非核查特定宣称)→ deep-research; ③ 精读理解一篇论文/文章的思想 → deep-reading-analyst。 核心动作:先自己侦察事实底座 → 派 Workflow 多 Sonnet agent 按维度扇出 → 亲自交叉核对载重结论 → 客观出逐条 verdict 的 .md 报告。 触发词:深度核查、地毯式、毫无遗漏、挖掘洞察、核实验证、是不是真的、是不是夸大、靠谱吗、可信吗、查查这个项目、 推文核查、X 博主、宣称、尽调、due diligence、fact-check this repo/tool/claim、verify this hype。

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Trace the origin, ancestry, downstream impact, searchable text, and task/run history of files and artifacts in local workspaces. Use for questions about which code, notebook, data, editable document, configuration, command, or agent task produced an image, PDF, dataset, model, report, or other file; for stale-output and orphan investigations; for high-volume agent-run summaries; for W3C PROV, DVC, OpenLineage, or local code-graph interoperability; and for prospective file-producing task capture. Supports broad native text, Python/notebook and conservative JavaScript/TypeScript lineage, structured documents, optional local OCR, Git evidence, focused visualizations, and Obsidian export. Works with Codex, Claude Code, and other Agent Skills-compatible hosts without vendor APIs. Do not use as a file organizer or as proof of historical causality without captured evidence.

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