Auxiliary Comparison · Not a SAFE Definition

同一个 SAFE,
两套执行系统。

数据与 AI 架构和 DHF 处理不同业务对象,却可以复用同一套可信状态变化控制。此页承接具体机制对比;SAFE 的通用定义与 TRUST 价值模型仍由主页面负责。

数据与 AI 架构事件 · Schema · 数据质量 · model decision
SAFE
Delivery Harness Framework需求 · 变更 · 执行 · 验证结果
Shared Control

两套系统共享的 SAFE 条件

实现机制不同,但都必须明确契约、授权、事实证据和错误恢复。

SSpecification正确状态和完成标准
AAuthorization谁能推进、影响多大
FFacts来源、验证和 readback
EError-recovery重放、rollback 和恢复
TRUST 01

质量与客户信任

共同目标:坏输入和未经验证的交付都不能冒充可信结果。

DATA / AI

Schema 与 data quality

  • Canonical Schema 统一下游数据语言
  • truth/challenge set 验证完整性、顺序和 exactly-once
  • 幂等写入与 baseline guard 防止坏状态覆盖可信结果
DHF

Requirements 与 fresh receipt

  • Acceptance criteria 定义完成条件
  • Validation / review gate 阻止未经验证推进
  • Fresh receipt 绑定本次命令、结果和时间
TRUST 02

风险与授权控制

共同目标:证据不足时降低能力,授权不足时停止执行。

DATA / AI

model decision 与风险分级

  • FULL / REDUCED / MINIMAL 表达证据充分性
  • 证据不足时阻断模型判断或返回 unknown
  • privacy、bias/fairness 与高风险建议进入人工复核
DHF

Execution lane 与 owner approval

  • local、demo、production 分离权限
  • 客户数据、远端系统和破坏性动作需要明确授权
  • Recovery evidence 不自动扩大权限
TRUST 03

运营效率与交付速度

共同目标:确定路径自动化,歧义和异常留给合适的责任主体。

DATA / AI

Adapter、stream 与 backfill

  • 流式和 backfill 复用判断与写入语义
  • 多源 adapter 隔离外部差异
  • 规则处理确定场景,模型只补充剩余歧义
DHF

Router、skill 与 profile

  • Lifecycle router 选择当前阶段
  • Repo Adapter 延迟加载项目规则
  • 治理成本匹配任务风险
TRUST 04

韧性与业务连续性

共同目标:从最近可信状态继续,而不是依赖进程记忆。

DATA / AI

Replay、DLQ 与 drift recovery

  • Raw archive 保存可重算输入
  • Retry / DLQ / replay / backfill 处理遗漏
  • data drift 和 model drift 触发重新验证
DHF

checkpoint、rollback 与 handoff

  • Append-only checkpoint 保存最新可信状态
  • Rollback 后重新验证,不复用历史绿色结果
  • Handoff 与 next safe task 支持跨会话继续
TRUST 05

审计、治理与规模化

共同目标:能够回答发生了什么、依据什么、谁批准,以及状态属于哪一层。

DATA / AI

Provenance 与分层状态

  • Evidence ID、source path 和 trace 绑定结论
  • Raw / current / history / materialized 分离责任
  • 降级原因和人工批准保留当时条件
DHF

Source、runtime 与 publication

  • Repository、runtime、publication、production 分开声明
  • 验证凭证记录 command、exit code、关键输出和时间
  • Ownership 与 source-of-truth 顺序明确责任
Implementation Ownership

控制合同与实现平台分层

SAFE 定义条件,不要求 generic DHF 自己实现全部平台能力。

Repo Adapter / Runtime Platform

  • 领域 KPI、data quality、risk map 和 drift threshold 属于适配层
  • Telemetry、告警、服务恢复和模型平台属于 Runtime Platform

Generic DHF / Learning Workflow

  • Generic DHF 定义契约、权限、证据和恢复接口
  • Learning Workflow 负责复盘、root cause、行动项和关闭证据