rai-standards

द्वारा microsoft

समेकित उत्तरदायी AI मानक संदर्भ: NIST AI RMF 1.0, AI STRIDE खतरा-मॉडलिंग ओवरले, EU AI अधिनियम जोखिम स्तर, और एक खुले मानकों की सूची जिसमें…

npx skills add https://github.com/microsoft/hve-core --skill rai-standards

RAI Standards Skill

This skill is the reusable standards package for the RAI Planner. It consolidates the embedded NIST AI RMF content, the AI STRIDE threat-modeling overlay, and a paraphrased EU AI Act reference so the phase playbook can stay focused on workflow and orchestration.

Attribution and licensing posture

  • NIST AI RMF 1.0 is a U.S. Government document and is reproduced here as public-domain reference material with attribution. Public-domain material carries no license obligation, so it adds no term to the package license expression.
  • EU AI Act content in this skill is paraphrased and attributed rather than quoted verbatim, consistent with the open legal-text posture used in the repository. The paraphrase is this repository's own expression.
  • The AI STRIDE overlay is Microsoft-authored reference material for threat-modeling reuse in the RAI workflow.

Every file in this package is therefore governed by the repository-original license. The table records the source each file draws on.

PathLicenseOrigin
references/nist-ai-rmf-govern.mdCC-BY-4.0Adapted from NIST AI RMF 1.0 (public domain)
references/nist-ai-rmf-map.mdCC-BY-4.0Adapted from NIST AI RMF 1.0 (public domain)
references/nist-ai-rmf-measure.mdCC-BY-4.0Adapted from NIST AI RMF 1.0 (public domain)
references/nist-ai-rmf-manage.mdCC-BY-4.0Adapted from NIST AI RMF 1.0 (public domain)
references/eu-ai-act.mdCC-BY-4.0Paraphrase of EU AI Act 2024/1689, not reproduced
references/ai-stride-overlay.mdCC-BY-4.0Repository-original
SKILL.md and remaining package contentCC-BY-4.0Repository-original

Framework index

NIST AI RMF trustworthiness characteristics

KeyCharacteristicDescription
validReliableValid and ReliableBase characteristic for correctness, robustness, and stability
safeSafeSafety and harm prevention under normal and adversarial conditions
secureResilientSecure and ResilientResistance to attack, misuse, and failure
accountableTransparentAccountable and TransparentGovernance, auditability, and decision provenance
explainableInterpretableExplainable and InterpretableUnderstandability of model behavior and outputs
privacyEnhancedPrivacy-EnhancedProtection of personal data and confidentiality
fairBiasManagedFair with Harmful Bias ManagedBias detection, mitigation, and equitable outcomes

Phase-to-framework mapping

RAI phasePrimary standards packageNotes
Phase 1 ScopingNIST AI RMF Govern + MapContext, purpose, stakeholders, and policy framing
Phase 2 Risk ClassificationNIST AI RMF GovernGovernance culture, DEI&A, and stakeholder engagement
Phase 3 Standards MappingNIST AI RMF Govern + MeasureCore standards mapping and TEVV alignment
Phase 4 Security Model AnalysisAI STRIDE overlay + MeasureThreat modeling and overlap with security analysis
Phase 5 Impact AssessmentNIST AI RMF ManageRisk prioritization, mitigation, and monitoring
Phase 6 Review and HandoffNIST AI RMF Manage + EU AI ActRegulatory review, incident response, and evidence handoff

Customer extension pattern

The default framework remains NIST AI RMF 1.0. When a customer supplies an additional framework, preserve the default NIST mapping as a baseline and layer the custom framework on top with explicit attribution. This keeps the planner interoperable while allowing organizations to add ISO, sector, or regional references without rewriting the core playbook.

Open-standards catalog

Use the links below as the reference catalog for open standards and governance resources. Do not reproduce normative text verbatim when the license posture does not allow it.

microsoft की और Skills

oss-growth
microsoft
OSS ग्रोथ हैकर व्यक्तित्व
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) का उपयोग करके Azure AI Foundry एजेंट बनाएं। AzureAIAgentsProvider के साथ स्थायी एजेंट बनाते समय, होस्टेड टूल्स (कोड इंटरप्रेटर, फ़ाइल खोज, वेब खोज) का उपयोग करते समय, MCP सर्वर एकीकृत करते समय, वार्तालाप थ्रेड प्रबंधित करते समय, या स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएँ लागू करते समय उपयोग करें। फ़ंक्शन टूल्स, संरचित आउटपुट और मल्टी-टूल एजेंट शामिल हैं।
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway को AKS पर सेट करें — बेयर क्लस्टर से चल रहे मॉडल तक। इसमें क्लस्टर सत्यापन, कंट्रोलर इंस्टॉल, GPU मूल्यांकन, प्रोवाइडर सेटअप, और पहली डिप्लॉयमेंट शामिल है। कब: "setup AI Runway", "onboard AKS cluster", "install AI Runway", "airunway setup", "deploy model to AKS", "GPU inference on AKS", "KAITO setup on AKS", "run LLM on AKS", "vLLM on AKS", "set up model serving on AKS", "AI Runway controller"।
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights के साथ वेबऐप्स को इंस्ट्रूमेंट करने के लिए मार्गदर्शन। टेलीमेट्री पैटर्न, SDK सेटअप, और कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ प्रदान करता है। WHEN: ऐप को कैसे इंस्ट्रूमेंट करें, App Insights SDK, टेलीमेट्री पैटर्न, App Insights क्या है, Application Insights मार्गदर्शन, इंस्ट्रूमेंटेशन उदाहरण, APM सर्वोत्तम अभ्यास।
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ब्राउज़र/वेब ऐप्स को Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) से इंस्ट्रूमेंट करें। Real User Monitoring (RUM) के लिए उपयोग करें — पेज व्यू, क्लिक, AJAX/fetch निर्भरताएँ, अपवाद, कस्टम इवेंट, और बैकएंड OpenTelemetry ट्रेस से सहसंबंधित ब्राउज़र-साइड GenAI एजेंट ट्रेस। SDK Loader Script और npm सेटअप, फ्रेमवर्क एक्सटेंशन (React, React Native, Angular), Click Analytics, टेलीमेट्री इनिशियलाइज़र, और ब्राउज़र से उत्सर्जित एजेंट/टूल/मॉडल स्पैन के लिए OTel GenAI सिमेंटिक कन्वेंशन शामिल हैं।
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java के साथ एनोमली डिटेक्शन एप्लिकेशन बनाएं। यूनीवेरिएट/मल्टीवेरिएट एनोमली डिटेक्शन, टाइम-सीरीज़ विश्लेषण, या AI-संचालित मॉनिटरिंग लागू करते समय उपयोग करें।
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
<text> azure-ai-language-conversations Python SDK का उपयोग करके संवादात्मक भाषा समझ (CLU) लागू करें। ConversationAnalysisClient के साथ काम करते समय उपयोग करें ताकि वार्तालाप के इरादे और संस्थाओं का विश्लेषण किया जा सके, NLP सुविधाएँ बनाई जा सकें, या अनुप्रयोगों में भाषा समझ को एकीकृत किया जा सके। </text>
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python। ML वर्कस्पेस, जॉब्स, मॉडल, डेटासेट, कंप्यूट और पाइपलाइन के लिए उपयोग करें। ट्रिगर्स: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets"।
development