rai-standards

Консолидированный справочник стандартов ответственного ИИ: NIST AI RMF 1.0, модель угроз AI STRIDE, уровни риска EU AI Act и каталог открытых стандартов с…

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.

Больше skills от microsoft

oss-growth
microsoft
Персона OSS-хакера роста
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Создание агентов Azure AI Foundry с использованием Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Используйте при создании постоянных агентов с AzureAIAgentsProvider, применении размещенных инструментов (интерпретатор кода, поиск файлов, веб-поиск), интеграции MCP-серверов, управлении потоками бесед или реализации потоковых ответов. Охватывает функциональные инструменты, структурированные выходные данные и агентов с несколькими инструментами.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Настройка AI Runway на AKS — от пустого кластера до работающей модели. Охватывает проверку кластера, установку контроллера, оценку GPU, настройку провайдера и первое развертывание. КОГДА: «настроить AI Runway», «подключить кластер AKS», «установить AI Runway», «airunway setup», «развернуть модель на AKS», «GPU-инференс на AKS», «настройка KAITO на AKS», «запуск LLM на AKS», «vLLM на AKS», «настройка обслуживания моделей на AKS», «контроллер AI Runway».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Руководство по инструментированию веб-приложений с помощью Azure Application Insights. Содержит шаблоны телеметрии, настройку SDK и справочники по конфигурации. КОГДА: как инструментировать приложение, SDK App Insights, шаблоны телеметрии, что такое App Insights, руководство по Application Insights, примеры инструментирования, лучшие практики APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Инструментируйте браузерные/веб-приложения с помощью JavaScript SDK Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Используйте для мониторинга реальных пользователей (RUM) — просмотры страниц, клики, зависимости AJAX/fetch, исключения, пользовательские события и трассировки агентов GenAI на стороне браузера, коррелируемые с бэкенд-трассировками OpenTelemetry. Охватывает скрипт загрузчика SDK и настройку npm, расширения фреймворков (React, React Native, Angular), Click Analytics, инициализаторы телеметрии и семантические конвенции OTel GenAI для спанов агента/инструмента/модели, генерируемых из браузера.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Создавайте приложения для обнаружения аномалий с помощью Azure AI Anomaly Detector SDK для Java. Используйте при реализации одномерного/многомерного обнаружения аномалий, анализа временных рядов или мониторинга на основе ИИ.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Реализация понимания разговорного языка (CLU) с использованием Python SDK azure-ai-language-conversations. Используйте при работе с ConversationAnalysisClient для анализа намерений и сущностей в разговоре, создании NLP-функций или интеграции языкового понимания в приложения.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 для Python. Используется для рабочих областей ML, заданий, моделей, наборов данных, вычислений и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development