AI
AI 审批辅助党员信息登记表 · 测试1 · 22 项校验
12 阻断
5 存疑
5 通过
建议不通过存在 12 项阻断校验
规则引擎阻断项由确定性规则判定,同一份数据每次结果一致,可追溯到规则编号,直接决定能否通过。
AI 语义存疑项由模型判断,只提示不决策,须由你逐条确认;决策结果写入审批记录。
按严重度排序
只看我负责的字段

阻断项

12
须发起人修正后重新提交 · 其中 9 项可由发起人自行修正
严重度 字段 当前值 判定依据 来源 操作
阻断
姓名基本信息
测试1
R-01须与流程发起人姓名一致跨字段 发起人:张三 · 不一致
规则引擎 定位 →
阻断
出生日期基本信息
2000-01-01
R-05须不晚于 1999-12-31 超出上限 1 天
规则引擎 定位 →
阻断
转正时间党籍信息
2016-06-07
R-07须晚于入党时间跨字段 入党时间 2017-03-01 · 早了 268 天
规则引擎 定位 →
阻断
学历基本信息
大专
R-08须为本科及以上 学历字典序:大专 < 本科
回归用例:旧版 AI 曾把此项误判为「通过」,规则引擎判定为不通过。已纳入固定回归集。
规则引擎 定位 →
阻断
联系电话基本信息
110
R-10须为 11 位中国大陆手机号 长度 3 · 不匹配 1[3-9]\d{9}
规则引擎 定位 →
阻断
工作单位及职务基本信息
R-09不可为空值占位 占位词库命中:无 / 暂无 / 一 / —— / N/A
规则引擎 定位 →
阻断
家庭情况补充信息
R-12不可为空值占位 占位词库命中:无
规则引擎 定位 →
阻断
附件材料数量
2 份
R-16a不少于 3 份 缺 1 份
规则引擎 定位 →
阻断
附件材料格式
党员信息.xlsx
R-16b不得包含 Excel 格式文件 命中 1 个:.xlsx
规则引擎 定位 →
阻断
评议年份民主评议 · 第 2 行
2015-07-01
R-17不得早于转正时间跨字段 转正时间 2016-06-07 · 早了 342 天
规则引擎 定位 →
阻断
评议等级民主评议 · 第 2 行
不合格
R-18不得为「不合格」 枚举校验 · 1/3 行命中
规则引擎 定位 →
阻断
评议说明民主评议 · 第 3 行
(空)
R-19不可为空 1/3 行为空
规则引擎 定位 →

存疑项

5
AI 只提示不决策 · 你的每次「认可 / 驳回」都会写入审批记录并回流训练
严重度 字段 当前值 AI 判断理由 来源 · 置信度 决策
规则待澄清
入党时间党籍信息
2017-03-01
R-06规则原文「须在 17 年之前」表述有歧义 可解释为 ≤2016-12-31,也可解释为 ≤2017-12-31,两种口径结论相反
这不是数据问题,是规则配置问题。请在规则中心把边界改成明确日期,改完本项自动重判。
规则引擎规则不可判定 修订规则 →
存疑
所属党支部党籍信息
国际合作与交流处党支部
R-11须隶属厦门大学 名称中不含「厦门大学」,但疑为其下属处室建制。组织机构库中未收录该支部。
AI 语义置信度 82%
存疑
奖惩情况补充信息
R-13不可为空 非空,但为单字且无语义,疑似误触输入
AI 语义置信度 64%
存疑
主要社会关系补充信息
子女,配偶
R-14须包含配偶且逐项列明 含「配偶」字样,但未列明姓名与工作单位,格式不完整
AI 语义置信度 71%
存疑
培训经历补充信息
3
R-15不少于 3 次 字段类型为文本,值「3」无法确认是次数还是描述
建议:把该字段改为数字类型,此项即可转为确定性校验
AI 语义置信度 58%

通过项

5
默认折叠,不占用你的注意力
照片 · 民族 · 籍贯 · 性别 · 政治面貌全部符合规则,无需处理
采纳后将自动写入「处理意见」,并按字段生成退回清单发给发起人。
12 项阻断9 项可由发起人自行修正,3 项需重新上传附件。

为什么这样改能落地:三条工程约束

1 · 判断与呈现分离

AI 不再输出整段中文,改为按 JSON Schema 输出结构化结果: field / rowIndex / severity / ruleId / actual / expected / reason / confidence。 前端只负责渲染,页面样式与模型输出彻底解耦,改版不用动提示词。

2 · 确定性规则不交给模型

非空、格式、阈值、枚举、跨字段比较全部走规则引擎(本就该用代码做)。 同一数据每次结果一致、可复现、可追溯规则号。模型只处理语义类判断, 且单字段独立调用,不把 22 项塞进一次长上下文——那是漏检和自相矛盾的根源。

3 · 模型不做决策,只做提示

AI 结论一律落在「存疑」,须人工认可或驳回,决策留痕进审批记录。 规则本身有歧义时(如 R-06)不硬判,直接回指规则配置。 审批要担责,不能接受同一份数据两次跑出不同结论。