APRF: AI生产就绪的硬门控框架

大多数团队把LLM功能当落地页来发布——合并PR、看演示、庆祝，然后现实打脸：提示注入泄露客户CRM、编码Agent提交密钥、支持机器人虚构退款导致诉讼、遗忘的API密钥一夜烧掉$82k。这些失败并非模型不够聪明，而是生产系统缺少生产门控。APRF是一个门控的、机器可读的生产就绪框架，提供代码、YAML门控和CI，本周就能接上。

APRF不是认证、不是合作伙伴网络、不是给董事会的0–100“就绪分数”。它是必过式方法论：强制检查要么通过，要么阻止发布。推荐控制从不平均进入门控。核心原则：门控结果 = ALL(强制检查通过) — 一项失败即阻断；能力 = 各支柱最小值 — 不允许平均分掩盖弱点。当前版本v0.10包含8个域（安全、安全、数据、模型生命周期、Agent、可靠性、成本、治理）、27个支柱、核心配置41个门控（Tier‑2）、受控配置61个门控（Tier‑3/合规系统），以及RAG、Agent、语音、编码Agent等附加透镜。机读规范与自证声明JSON均可获取。附完整实现示例：TypeScript工具白名单+模式验证、Python不可绕过的审批、YAML策略包（与app版本绑定）、GitHub Actions门控CI（检查证据文件存在性）、以及自证声明JSON模板。一个门控失败即阻止发布，没有“87%就绪”。

适合正在交付Agent、RAG、语音、编码助手的工程师，平台/MLOps团队厌倦了“我们很小心”的模糊说法，安全人员需要能映射到测试和配置的AI控制。APRF不会给你“对所有都合规”的徽章——这正是它的价值所在。贡献与讨论通过公开RFC进行。

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