DecisionShield
开源AI驱动的决策准备度与风险审计平台，通过分析决策上下文、识别缺失证据并计算决策准备度评分，帮助决策者评估信息完整度而非直接给出建议
时间轴 (近 90 天)
DecisionShield 是一个 AI 驱动的决策准备度与风险审计平台，它不会立刻替用户选一个选项，而是先分析决策上下文，识别支撑或削弱决定的信息，并计算 0-100 的决策准备度评分。
DecisionShield 由 Hacktoberfest Hack Day Coimbatore 开源发布。
DecisionShield 的分析类别包括事实、假设、未知项、论断、风险、缺失证据和压力测试场景。
DecisionShield 使用 Gemma 4 E4B 模型进行语义推理和分类，Gemma 生成结构化 JSON，经 Pydantic 验证后交给 Python 决策引擎计算评分。
DecisionShield 采用前后端分离架构，前端使用 React+Vite+Tailwind CSS+Recharts+Framer Motion，后端使用 Python+FastAPI+Pydantic+Uvicorn，AI 层使用 Gemma 4 E4B 的 4-bit 量化本地推理，MVP 阶段使用内存存储。
DecisionShield 的压力测试功能借鉴自金融领域的风险建模和工程领域的故障注入测试，由用户或系统定义假设场景，逐一重新运行评分流程，观察分数波动幅度。
DecisionShield 的决策准备度评分可综合证据质量、需求覆盖、证据完整度、风险覆盖、假设负载、未知信息和决策稳定性等维度。
DecisionShield 的缺失证据检测会针对数据库迁移场景识别关键待调查项（当前查询负载与性能、事务与一致性要求、预期峰值流量）和次要项（迁移停机容忍度、三年基础设施与维护成本、团队对新数据库的经验）。
DecisionShield 在压力测试示例中，一个初始 72 分的决策在新增合规要求场景下可能降到 43 分。
DecisionShield 的路线图包括文档/PDF/表格的证据摄入、证据溯源、高级决策图、协作决策室、决策历史、外部知识验证、更复杂的压力测试以及面向软件架构、云基础设施、采购、招聘、业务战略等领域的专用审计模板。
全部知识事实 (10)
DecisionShield 是一个 AI 驱动的决策准备度与风险审计平台，它不会立刻替用户选一个选项，而是先分析决策上下文，识别支撑或削弱决定的信息，并计算 0-100 的决策准备度评分。
50%待验证DecisionShield 的缺失证据检测会针对数据库迁移场景识别关键待调查项（当前查询负载与性能、事务与一致性要求、预期峰值流量）和次要项（迁移停机容忍度、三年基础设施与维护成本、团队对新数据库的经验）。
50%待验证DecisionShield 在压力测试示例中，一个初始 72 分的决策在新增合规要求场景下可能降到 43 分。
50%待验证DecisionShield 的分析类别包括事实、假设、未知项、论断、风险、缺失证据和压力测试场景。
50%待验证DecisionShield 使用 Gemma 4 E4B 模型进行语义推理和分类，Gemma 生成结构化 JSON，经 Pydantic 验证后交给 Python 决策引擎计算评分。
50%待验证DecisionShield 采用前后端分离架构，前端使用 React+Vite+Tailwind CSS+Recharts+Framer Motion，后端使用 Python+FastAPI+Pydantic+Uvicorn，AI 层使用 Gemma 4 E4B 的 4-bit 量化本地推理，MVP 阶段使用内存存储。
50%待验证DecisionShield 的压力测试功能借鉴自金融领域的风险建模和工程领域的故障注入测试，由用户或系统定义假设场景，逐一重新运行评分流程，观察分数波动幅度。
50%待验证DecisionShield 的决策准备度评分可综合证据质量、需求覆盖、证据完整度、风险覆盖、假设负载、未知信息和决策稳定性等维度。
50%待验证DecisionShield 由 Hacktoberfest Hack Day Coimbatore 开源发布。
50%待验证DecisionShield 的路线图包括文档/PDF/表格的证据摄入、证据溯源、高级决策图、协作决策室、决策历史、外部知识验证、更复杂的压力测试以及面向软件架构、云基础设施、采购、招聘、业务战略等领域的专用审计模板。
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