rai-standards

โดย microsoft

รวมมาตรฐาน AI ที่มีความรับผิดชอบ: NIST AI RMF 1.0, โครงสร้างการสร้างแบบจำลองภัยคุกคาม AI STRIDE, ระดับความเสี่ยงของ EU AI Act, และแคตตาล็อกมาตรฐานเปิดที่มี...

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.

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development