Bruce/DEMO-AGENT
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

docs(详细设计): 新增风险预警设计

Browse Source
This commit is contained in:
bruce
2026-06-03 21:08:15 +08:00
parent 0e49eea683
commit 2876a1b028
9 changed files with 1055 additions and 0 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

477
docs/详细设计/5.风险预警.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,477 @@
# 5. 风险预警详细设计
## 1. 设计目标
本步骤承接法规完整性检查、字段抽取与一致性核查结果，目标是把缺失项、错放项、字段冲突、混档风险、待人工复核项和交付风险统一汇总成可执行的合规风险清单，并给出是否通过、整改优先级和责任建议。
本步骤需要完成以下业务结果：
1. 汇总前序任务报告。
2. 加载风险分级和准入规则。
3. 将完整性、字段抽取、一致性等结果映射为风险项。
4. 合并重复风险和关联风险。
5. 计算最高风险等级和是否通过。
6. 生成整改建议、处理优先级和责任角色。
7. 输出结构化 `registration_risk_report`。
8. 为飞书通知步骤生成风险摘要载荷。
本步骤不重新执行完整性检查、字段抽取或一致性核查。它只消费前序结构化报告，并在规则基础上生成综合风险预警。
## 2. 所属模块与边界
### 2.1 Agent Core
`agent_core` 是本步骤的执行主体，负责编排报告加载、风险规则加载、风险项生成、风险归并、准入判定、整改建议生成和报告输出。
本步骤建议产生以下中文 Skill：
1. `风险预警编排Skill`
2. `前序报告汇总Skill`
3. `风险规则加载Skill`
4. `风险项生成Skill`
5. `风险归并Skill`
6. `准入判定Skill`
7. `整改建议生成Skill`
8. `风险报告生成Skill`
### 2.2 LLM Provider
LLM 可以用于将规则风险结论整理为自然语言建议，但不能改变风险等级、是否通过和整改优先级。
LLM 可以处理：
1. 风险摘要润色。
2. 整改建议文案组织。
3. 飞书通知摘要表达。
LLM 不可处理：
1. 修改规则判定的风险等级。
2. 将高风险降级。
3. 将不通过改为通过。
### 2.3 Audit
`apps.audit` 记录风险预警的输入报告、风险规则版本、风险项、准入结论和建议动作。
审计中必须保留：
1. `batch_id`
2. `source_report_ids`
3. `risk_rule_version`
4. `risk_items`
5. `pass_status`
6. `highest_risk_level`
7. `manual_review_items`
8. `owner_roles`
9. `suggestions`
## 3. 输入输出
### 3.1 输入
```json
{
"batch_id": 1001,
"scenario_id": "registration_risk_report",
"risk_rule_id": "ivd_registration_risk_v1",
"include_reports": [
"registration_completeness_report",
"registration_field_extraction_report",
"registration_consistency_report"
],
"enable_llm_summary": true
}
```
### 3.2 输出
本步骤输出 `registration_risk_report`：
```json
{
"report_type": "registration_risk_report",
"batch_id": 1001,
"risk_rule_id": "ivd_registration_risk_v1",
"summary": {
"risk_item_count": 6,
"high_risk_count": 2,
"medium_risk_count": 2,
"low_risk_count": 1,
"manual_review_count": 1,
"highest_risk_level": "high",
"pass_status": "failed"
},
"risk_items": [],
"manual_review_items": [],
"suggestions": [],
"owner_notifications": []
}
```
## 4. 主工作流
```text
用户发起风险预警
-> 读取前序任务报告
-> 加载风险规则
-> 从完整性报告生成缺失/错放风险
-> 从字段抽取报告生成抽取不确定风险
-> 从一致性报告生成冲突/混档风险
-> 合并重复和关联风险
-> 计算风险等级和准入状态
-> 生成整改建议和责任角色
-> 生成综合风险报告
-> 写入审计留痕
-> 返回 Web/飞书可展示结果
```
## 5. 节点详细设计
### 5.1 节点一：前序报告汇总
业务功能：
1. 读取当前批次的完整性检查报告。
2. 读取字段抽取报告。
3. 读取一致性核查报告。
4. 判断哪些报告缺失或过期。
5. 将报告统一转为风险输入上下文。
使用技术：
1. Django ORM
2. JSONField
3. 报告版本号
4. dataclass/Pydantic
产生方法：
1. `load_source_reports(batch_id, include_reports) -> SourceReportBundle`
2. `validate_source_reports(bundle) -> SourceReportValidationResult`
3. `build_risk_context(bundle) -> RiskEvaluationContext`
对应 Skill：
1. `前序报告汇总Skill`
### 5.2 节点二：风险规则加载
业务功能：
1. 加载风险分级规则。
2. 加载准入规则。
3. 加载风险类型和责任角色映射。
4. 加载整改建议模板。
建议规则目录：
```text
configs/registration/risk/
ivd_registration_risk_v1.yaml
```
规则示例：
```yaml
risk_rule_id: ivd_registration_risk_v1
version: "2026-06-03"
admission:
high_risk_policy: fail
multiple_medium_policy: review_required
risk_types:
missing_required_document:
default_level: high
owner_role: 注册申报负责人
field_conflict:
default_level: high
owner_role: 注册资料负责人
```
使用技术：
1. YAML
2. Pydantic schema
3. Django cache
产生方法：
1. `load_risk_rules(risk_rule_id) -> RiskRuleSet`
2. `validate_risk_rules(rule_set) -> RiskRuleValidationResult`
3. `load_owner_role_mapping(rule_set) -> dict`
对应 Skill：
1. `风险规则加载Skill`
### 5.3 节点三：风险项生成
业务功能：
1. 从完整性报告生成缺失、错放、待复核风险。
2. 从字段抽取报告生成字段缺失、低可信、抽取失败风险。
3. 从一致性报告生成字段冲突、混档风险。
4. 记录风险来源报告和证据。
风险类型：
1. `missing_required_document`
2. `misplaced_document`
3. `field_missing`
4. `field_low_confidence`
5. `field_conflict`
6. `mixed_package`
7. `manual_review_required`
8. `delivery_blocker`
使用技术：
1. Python 规则映射
2. 风险规则 YAML
3. 前序报告 schema
产生方法：
1. `build_risks_from_completeness(report, rules) -> list[RiskItem]`
2. `build_risks_from_field_extraction(report, rules) -> list[RiskItem]`
3. `build_risks_from_consistency(report, rules) -> list[RiskItem]`
4. `attach_risk_evidence(risk_item, source_report) -> RiskItem`
对应 Skill：
1. `风险项生成Skill`
### 5.4 节点四：风险归并
业务功能：
1. 合并重复风险。
2. 关联同一根因风险。
3. 避免同一字段冲突重复出现在多个列表。
4. 保留风险来源链路。
归并示例：
1. 产品名称冲突和混档风险可以关联。
2. 缺失申请表和字段缺失申请人名称可以关联。
3. 文档待复核导致的字段低可信可以关联。
使用技术：
1. 风险指纹
2. `risk_type + field_key + document_id`
3. Python 分组
产生方法：
1. `build_risk_fingerprint(risk_item) -> str`
2. `merge_duplicate_risks(risk_items) -> list[RiskItem]`
3. `link_related_risks(risk_items) -> list[RiskGroup]`
对应 Skill：
1. `风险归并Skill`
### 5.5 节点五：准入判定
业务功能：
1. 计算最高风险等级。
2. 根据规则判断是否通过。
3. 区分风险等级和人工复核状态。
4. 输出最终准入结论。
准入规则：
1. 任一高风险项：`pass_status = failed`
2. 无高风险但多个中风险：`pass_status = review_required`
3. 仅低风险：`pass_status = conditional_pass`
4. 无风险但有人工复核项：`pass_status = review_required`
5. 无风险无复核：`pass_status = passed`
使用技术：
1. 风险规则
2. Python 枚举
3. 评分配置
产生方法：
1. `calculate_highest_risk_level(risk_items) -> str`
2. `calculate_pass_status(risk_items, manual_review_items, rules) -> str`
3. `build_admission_detail(risk_items, status) -> AdmissionDecision`
对应 Skill：
1. `准入判定Skill`
### 5.6 节点六：整改建议生成
业务功能：
1. 为每个风险项生成建议动作。
2. 按高、中、低风险排序。
3. 映射责任角色。
4. 生成可用于飞书通知的摘要。
使用技术：
1. 本地建议模板
2. 责任角色映射
3. 可选 LLM Provider 生成自然语言摘要
产生方法：
1. `build_risk_suggestion(risk_item, rules) -> Suggestion`
2. `sort_suggestions_by_priority(suggestions) -> list[Suggestion]`
3. `build_owner_notification_payload(risk_items) -> list[OwnerNotificationPayload]`
4. `summarize_risk_report_with_llm(report) -> str`
对应 Skill：
1. `整改建议生成Skill`
### 5.7 节点七：风险报告生成
业务功能：
1. 汇总风险项和建议。
2. 生成结构化风险报告。
3. 生成页面展示区块。
4. 生成飞书通知载荷。
5. 写入审计。
使用技术：
1. dataclass/Pydantic
2. JSONField
3. Audit 服务
4. 飞书摘要 payload schema
产生方法：
1. `build_risk_report(context, risk_items, admission, suggestions) -> RegistrationRiskReport`
2. `build_risk_summary(risk_items, admission) -> dict`
3. `build_risk_display_sections(report) -> list[dict]`
4. `record_risk_audit(report, context) -> AuditLog`
对应 Skill：
1. `风险报告生成Skill`
## 6. Skill 清单
本步骤产生以下 Skill 设计文档：
1. [风险预警编排Skill](skill/风险预警编排Skill.md)
2. [前序报告汇总Skill](skill/前序报告汇总Skill.md)
3. [风险规则加载Skill](skill/风险规则加载Skill.md)
4. [风险项生成Skill](skill/风险项生成Skill.md)
5. [风险归并Skill](skill/风险归并Skill.md)
6. [准入判定Skill](skill/准入判定Skill.md)
7. [整改建议生成Skill](skill/整改建议生成Skill.md)
8. [风险报告生成Skill](skill/风险报告生成Skill.md)
## 7. 风险项结构
```json
{
"risk_id": "RISK-001",
"risk_type": "field_conflict",
"risk_level": "high",
"source_report_type": "registration_consistency_report",
"related_documents": [11, 12],
"related_field_key": "product_name",
"description": "说明书与申请表中的产品名称不一致。",
"suggestion": "请先确认当前审核范围是否混入其他产品资料。",
"owner_role": "注册资料负责人",
"manual_review_required": false
}
```
## 8. 页面展示
风险预警页面建议展示：
1. 综合结论。
2. 是否通过。
3. 最高风险等级。
4. 高/中/低风险数量。
5. 待人工复核数量。
6. 风险清单。
7. 整改建议。
8. 责任角色。
9. 审计入口。
## 9. 异常处理
1. 前序报告缺失：生成“报告不完整”风险或提示先执行对应任务。
2. 风险规则缺失：任务不可执行，写失败审计。
3. LLM 不可用：使用本地模板生成建议。
4. 责任角色未配置：使用默认责任角色并提示维护映射。
5. 风险项为空：输出通过或待复核状态。
## 10. 与后续步骤的接口
后续 Word 回填读取：
1. `pass_status`
2. `high_risk_count`
3. `field_conflict` 风险项。
4. `manual_review_items`
5. 可回填风险拦截状态。
后续飞书通知读取：
1. 风险摘要。
2. 高风险清单。
3. 责任角色。
4. 责任人通知载荷。
5. Web 详情页链接。
## 11. 测试设计
### 11.1 单元测试
1. 风险规则加载成功。
2. 完整性缺失项生成风险。
3. 字段冲突生成高风险。
4. 混档风险生成高风险。
5. 风险归并正确。
6. 任一高风险判不通过。
### 11.2 服务层测试
1. 缺少完整性报告时提示前序任务缺失。
2. 有高风险时 `pass_status = failed`。
3. 只有低风险时 `conditional_pass`。
4. 待复核项进入人工复核清单。
5. 风险报告写入审计。
### 11.3 页面测试
1. 页面展示最高风险等级。
2. 页面展示风险清单。
3. 页面展示整改建议。
4. 页面展示责任角色。
5. 页面展示审计入口。
## 12. V1 实现建议
V1 建议先完成以下最小闭环：
1. 汇总完整性检查和一致性核查报告。
2. 生成缺失风险、字段冲突风险、混档风险。
3. 实现任一高风险即不通过。
4. 生成整改建议和责任角色。
5. 输出 `registration_risk_report`。
6. 写入审计。
增强阶段再补齐：
1. 多维度风险评分。
2. 历史申报事项风险。
3. 版本一致性风险。
4. 飞书责任人通知联动。
5. 后台风险规则维护。

70
docs/详细设计/skill/准入判定Skill.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,70 @@
# 准入判定Skill 设计
## 1. Skill 定位
`准入判定Skill` 负责根据风险项、人工复核项和准入规则计算最终是否通过。
英文实现标识建议使用 `AdmissionDecisionSkill`。
## 2. 输入
```python
@dataclass
class AdmissionDecisionInput:
risk_items: list[RiskItem]
manual_review_items: list[dict]
admission_rules: dict
```
## 3. 输出
```python
@dataclass
class AdmissionDecisionOutput:
pass_status: str
highest_risk_level: str
decision_reason: str
score_detail: dict
```
## 4. 判定规则
1. 任一高风险：不通过。
2. 多个中风险：待整改后复核。
3. 只有低风险：条件通过。
4. 有人工复核项：待复核。
5. 无风险：通过。
## 5. 核心方法
### 5.1 `run(input) -> AdmissionDecisionOutput`
主入口方法。
### 5.2 `calculate_highest_level(risk_items) -> str`
计算最高风险等级。
### 5.3 `calculate_status(risk_items, manual_review_items, rules) -> str`
计算准入状态。
### 5.4 `build_decision_reason(status, risk_items) -> str`
生成判定理由。
## 6. 技术实现
使用技术：
1. 风险等级枚举
2. 准入规则 YAML
3. Python 规则判断
## 7. 测试要点
1. 高风险导致失败。
2. 中风险过多导致复核。
3. 低风险条件通过。
4. 无风险通过。

67
docs/详细设计/skill/前序报告汇总Skill.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,67 @@
# 前序报告汇总Skill 设计
## 1. Skill 定位
`前序报告汇总Skill` 负责读取当前批次已经生成的完整性、字段抽取和一致性核查报告，并统一转为风险评估上下文。
英文实现标识建议使用 `SourceReportCollectSkill`。
## 2. 输入
```python
@dataclass
class SourceReportCollectInput:
batch_id: int
include_reports: list[str]
```
## 3. 输出
```python
@dataclass
class SourceReportCollectOutput:
reports: dict[str, dict]
missing_reports: list[str]
stale_reports: list[str]
validation_warnings: list[dict]
```
## 4. 核心方法
### 4.1 `run(input) -> SourceReportCollectOutput`
主入口方法。
### 4.2 `load_report(batch_id, report_type) -> dict | None`
读取报告快照。
### 4.3 `validate_report_freshness(report) -> bool`
校验报告是否过期。
### 4.4 `build_report_bundle(reports) -> SourceReportBundle`
构建报告集合。
## 5. 技术实现
使用技术：
1. Django ORM
2. JSONField
3. 报告版本号
## 6. 异常处理
1. 报告不存在：加入 `missing_reports`。
2. 报告 schema 不完整：加入警告。
3. 报告过期：加入 `stale_reports`。
## 7. 测试要点
1. 能读取多个报告。
2. 缺失报告能识别。
3. 过期报告能识别。
4. 输出 bundle 稳定。

71
docs/详细设计/skill/整改建议生成Skill.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,71 @@
# 整改建议生成Skill 设计
## 1. Skill 定位
`整改建议生成Skill` 负责根据风险项生成处理建议、整改优先级和责任角色。
英文实现标识建议使用 `RectificationSuggestionBuildSkill`。
## 2. 输入
```python
@dataclass
class RectificationSuggestionBuildInput:
risk_items: list[RiskItem]
suggestion_templates: dict
owner_role_mapping: dict
enable_llm_summary: bool = True
```
## 3. 输出
```python
@dataclass
class RectificationSuggestionBuildOutput:
suggestions: list[dict]
owner_notifications: list[dict]
summary_text: str
```
## 4. 核心方法
### 4.1 `run(input) -> RectificationSuggestionBuildOutput`
主入口方法。
### 4.2 `build_suggestion(risk_item) -> dict`
生成单项建议。
### 4.3 `resolve_owner_role(risk_item) -> str`
映射责任角色。
### 4.4 `sort_by_priority(suggestions) -> list[dict]`
按风险等级和业务优先级排序。
### 4.5 `build_summary_text(suggestions) -> str`
生成摘要，可选使用 LLM Provider。
## 5. 技术实现
使用技术：
1. 建议模板
2. 责任角色映射
3. 可选 LLM Provider
## 6. 异常处理
1. 模板缺失：使用默认建议。
2. 责任角色缺失：使用默认负责人。
3. LLM 不可用：使用本地摘要。
## 7. 测试要点
1. 高风险建议优先。
2. 责任角色映射正确。
3. LLM 不可用时本地摘要可用。

62
docs/详细设计/skill/风险归并Skill.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,62 @@
# 风险归并Skill 设计
## 1. Skill 定位
`风险归并Skill` 负责合并重复风险、关联同根因风险，并生成可排序的风险组。
英文实现标识建议使用 `RiskMergeSkill`。
## 2. 输入
```python
@dataclass
class RiskMergeInput:
risk_items: list[RiskItem]
```
## 3. 输出
```python
@dataclass
class RiskMergeOutput:
merged_risk_items: list[RiskItem]
risk_groups: list[RiskGroup]
```
## 4. 核心方法
### 4.1 `run(input) -> RiskMergeOutput`
主入口方法。
### 4.2 `build_fingerprint(risk_item) -> str`
生成风险指纹。
### 4.3 `merge_duplicates(items) -> list[RiskItem]`
合并重复风险。
### 4.4 `link_related(items) -> list[RiskGroup]`
关联同根因风险。
## 5. 技术实现
使用技术：
1. Python 分组
2. 风险指纹
3. 关联规则
## 6. 异常处理
1. 风险项为空：返回空集合。
2. 风险缺少关键字段：不合并并记录警告。
## 7. 测试要点
1. 重复风险可合并。
2. 产品名称冲突和混档风险可关联。
3. 空风险列表可处理。

88
docs/详细设计/skill/风险报告生成Skill.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,88 @@
# 风险报告生成Skill 设计
## 1. Skill 定位
`风险报告生成Skill` 负责将风险项、准入判定和整改建议组装成稳定的 `registration_risk_report`，并生成页面展示、审计和飞书通知载荷。
英文实现标识建议使用 `RiskReportBuildSkill`。
## 2. 输入
```python
@dataclass
class RiskReportBuildInput:
context: RiskEvaluationContext
risk_items: list[RiskItem]
admission_decision: AdmissionDecisionOutput
suggestions: list[dict]
owner_notifications: list[dict]
```
## 3. 输出
```python
@dataclass
class RiskReportBuildOutput:
report: dict
display_sections: list[dict]
audit_payload: dict
feishu_notification_payload: dict
```
## 4. 报告结构
报告必须包含：
1. `report_type`
2. `batch_id`
3. `risk_rule_id`
4. `summary`
5. `risk_items`
6. `manual_review_items`
7. `suggestions`
8. `owner_notifications`
## 5. 核心方法
### 5.1 `run(input) -> RiskReportBuildOutput`
主入口方法。
### 5.2 `build_summary(risk_items, admission) -> dict`
生成汇总。
### 5.3 `build_display_sections(report) -> list[dict]`
生成页面展示区块。
### 5.4 `build_audit_payload(report, context) -> dict`
生成审计载荷。
### 5.5 `build_feishu_payload(report) -> dict`
生成飞书通知载荷。
## 6. 技术实现
使用技术：
1. dataclass/Pydantic
2. JSONField
3. Audit 服务
4. 飞书消息 payload schema
## 7. 异常处理
1. 风险项为空：输出通过报告。
2. 审计失败：报告返回并记录系统警告。
3. 飞书载荷生成失败：不影响 Web 报告。
## 8. 测试要点
1. 报告 schema 稳定。
2. 汇总数量正确。
3. 审计载荷包含规则版本。
4. 飞书载荷包含高风险摘要。

64
docs/详细设计/skill/风险规则加载Skill.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,64 @@
# 风险规则加载Skill 设计
## 1. Skill 定位
`风险规则加载Skill` 负责加载风险分级、准入规则、责任角色映射和整改建议模板。
英文实现标识建议使用 `RiskRuleLoadSkill`。
## 2. 输入
```python
@dataclass
class RiskRuleLoadInput:
risk_rule_id: str
```
## 3. 输出
```python
@dataclass
class RiskRuleLoadOutput:
risk_rule_id: str
version: str
risk_type_rules: dict
admission_rules: dict
owner_role_mapping: dict
suggestion_templates: dict
```
## 4. 核心方法
### 4.1 `run(input) -> RiskRuleLoadOutput`
主入口方法。
### 4.2 `load_rule_file(risk_rule_id) -> dict`
读取 YAML。
### 4.3 `validate_rules(raw_rules) -> RiskRuleValidationResult`
校验规则完整性。
## 5. 技术实现
使用技术：
1. YAML
2. Pydantic
3. Django cache
## 6. 异常处理
1. 规则不存在：任务失败。
2. 准入规则缺失：校验失败。
3. 责任角色缺失：使用默认角色并警告。
## 7. 测试要点
1. 规则加载成功。
2. 准入规则可读取。
3. 责任角色映射可读取。
4. 缺失规则时报错。

66
docs/详细设计/skill/风险项生成Skill.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,66 @@
# 风险项生成Skill 设计
## 1. Skill 定位
`风险项生成Skill` 负责从前序报告中提取风险事实，并按照风险规则生成标准化风险项。
英文实现标识建议使用 `RiskItemBuildSkill`。
## 2. 输入
```python
@dataclass
class RiskItemBuildInput:
reports: dict[str, dict]
risk_rules: dict
```
## 3. 输出
```python
@dataclass
class RiskItemBuildOutput:
risk_items: list[RiskItem]
manual_review_items: list[dict]
warnings: list[dict]
```
## 4. 核心方法
### 4.1 `run(input) -> RiskItemBuildOutput`
主入口方法。
### 4.2 `build_from_completeness(report) -> list[RiskItem]`
从缺失、错放、待复核生成风险。
### 4.3 `build_from_field_extraction(report) -> list[RiskItem]`
从字段缺失、低可信、抽取失败生成风险。
### 4.4 `build_from_consistency(report) -> list[RiskItem]`
从字段冲突、混档风险生成风险。
## 5. 技术实现
使用技术：
1. 前序报告 schema
2. 风险规则映射
3. dataclass/Pydantic
## 6. 异常处理
1. 报告缺失：生成报告缺失警告。
2. 风险类型未配置：使用中风险并警告。
3. 证据缺失：风险仍生成，但标记证据不足。
## 7. 测试要点
1. 缺失项生成风险。
2. 字段冲突生成风险。
3. 混档生成高风险。
4. 手工复核项被保留。

90
docs/详细设计/skill/风险预警编排Skill.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,90 @@
# 风险预警编排Skill 设计
## 1. Skill 定位
`风险预警编排Skill` 是第五步工作流的总入口 Skill，负责组织前序报告汇总、风险规则加载、风险项生成、风险归并、准入判定、整改建议生成和风险报告输出。
英文实现标识建议使用 `RiskWarningOrchestrateSkill`。
## 2. 输入
```python
@dataclass
class RiskWarningOrchestrateInput:
batch_id: int
scenario_id: str = "registration_risk_report"
risk_rule_id: str = "ivd_registration_risk_v1"
include_reports: list[str] = field(default_factory=list)
enable_llm_summary: bool = True
```
## 3. 输出
```python
@dataclass
class RiskWarningOrchestrateOutput:
report_type: str
batch_id: int
summary: dict
risk_items: list[dict]
manual_review_items: list[dict]
suggestions: list[dict]
audit_id: int | None = None
```
## 4. 依赖 Skill
1. `前序报告汇总Skill`
2. `风险规则加载Skill`
3. `风险项生成Skill`
4. `风险归并Skill`
5. `准入判定Skill`
6. `整改建议生成Skill`
7. `风险报告生成Skill`
## 5. 核心方法
### 5.1 `run(input) -> RiskWarningOrchestrateOutput`
主入口方法。
### 5.2 `load_execution_context(input) -> RiskEvaluationContext`
加载批次、场景和前序报告上下文。
### 5.3 `merge_results(risks, admission, suggestions) -> dict`
合并风险、准入和建议。
## 6. 技术实现
使用技术：
1. Tool Registry
2. dataclass/Pydantic
3. Django ORM
4. Audit 服务
建议注册名：
```python
tool_registry.register(
name="risk_warning_orchestrate",
handler=RiskWarningOrchestrateSkill().run,
)
```
## 7. 异常处理
1. 前序报告缺失：输出业务提示。
2. 风险规则缺失：任务失败。
3. LLM 不可用：使用模板摘要。
4. 审计写入失败：报告返回并记录系统警告。
## 8. 测试要点
1. 能串联所有依赖 Skill。
2. 高风险导致不通过。
3. 前序报告缺失时提示清晰。
4. 输出报告 schema 稳定。