前言¶
做风控策略时，常见做法是用 Python 脚本或 Excel 手工筛特征、试阈值、拼规则组合，再单独写报告。步骤分散，调参和对比组合都要反复手工操作。
DeepSeek Harness（DSH）把能力拆成可注册的插件。risk-rule-design 是社区维护者 pypcfx-glitch 发布的第三方插件，把《100天风控专家》课程里的方法论落到一条可执行链路：数据质检 → 单规则挖掘 → 并行规则集最优组合 → HTML 分析报告。策略人员只需准备带特征 X 和目标 y 的样本，在 DSH 对话里触发技能即可。
这是什么¶
risk-rule-design 面向 DSH 的智能体与风控策略人员，对指定数据集完成规则挖掘并输出自包含 HTML 报告。插件在 GitHub 上开源（MIT，当前 npm 包版本 1.0.2），SkillHub 分类为 admin-security，约 11 stars。
插件注册 3 个工具与 1 个专家技能：
| 能力 | 名称 | 说明 |
|---|---|---|
| 工具 | rrd_profiling |
第 1 步：X/y 确认与数据质量检查（自动剔除 ID/serialno/常量/近似唯一/高缺失列） |
| 工具 | rrd_mining |
第 2 步：单规则评估 + 并行规则集最优组合（遍历规则先后顺序）+ 默认生成 HTML 报告 |
| 工具 | rrd_report |
第 3 步：基于挖掘快照重新生成/调整 HTML 报告 |
| 技能 | risk-rule-design |
专家方法论（角色、流程、评判标准、报告结构），可被模型/用户加载 |
实现为纯 JavaScript（ESM），零构建、零外部依赖，要求 Node.js >= 18。
核心功能¶
数据质检¶
rrd_profiling 读取样本，确认目标变量 y 与特征 X 清单，并做质量检查：自动剔除 ID、serialno、常量列、近似唯一列、高缺失列等不宜入模字段。
单规则与组合挖掘¶
rrd_mining 在确认后的特征集上评估单变量候选规则（命中率、命中坏率、Lift、IV 等），再对规则做并行（OR）组合搜索，遍历规则先后顺序，按配置目标（默认 F1 平衡）选出最优组合。挖掘完成后默认生成 HTML 报告与快照。
报告再生成¶
rrd_report 基于已有挖掘快照重新生成或调整 HTML 报告，无需重跑完整挖掘。
HTML 报告内容¶
报告为自包含 HTML（内联 CSS/SVG，无外部资源），可直接用浏览器打开，主要包含：
- 数据集与质量检查：样本/字段/坏率概览、字段清单与剔除决策、质量检查问题、y 分布。
- 单变量效果分析：每个特征的候选规则指标与条形图。
- 组合规则效果分析：最优组合总览、规则明细与边际增益、全部组合评估表、命中率 × Lift 点位图、精准率-召回率曲线、候选规则池与入选情况。
- 附录：分析配置与约束说明。
安装与启用¶
插件以 npm 包 dsh-plugin-risk-rule-design 发布。推荐从 npm 安装，安装后 bundle 会自动注册进 profile，重启即可用。
dsh plugin --profile web install dsh-plugin-risk-rule-design
安装后重启 dsh web 生效。卸载：
dsh plugin --profile web remove dsh-plugin-risk-rule-design
备选方式是从 GitHub 直装：
dsh plugin --profile web add "github:pypcfx-glitch/risk-rule-design"
GitHub 直装只把包加入依赖，不会自动注册 bundle，需手动把包名追加到 profile 的 package.json 中 dsh.profile.bundles 数组（例如追加 "risk-rule-design"），然后重启 dsh web。两种方式任选其一，无需重复安装。
注意： 插件以当前 DSH 进程权限运行，安装前请阅读源码与 MIT 许可证，确认样本路径与数据访问范围符合你的安全要求。README 注明该插件仍在完善中。
典型用法¶
准备分析样本（需包含特征 X 和目标变量 y），在 DSH 中输入 / 调用技能 risk-rule-design（安装成功后输入 risk 通常会自动补全），粘贴数据集绝对路径并说明 y 字段名。
下面是对话命令模版示例（路径与字段名按你的样本替换）：
/risk-rule-design
D:\...\model_data_v1.0.xlsx
分析这个数据集，剔除y_label_30和y_label_7，其中y_label_15是y，X请自行判断。
执行流转如下：
rrd_profiling(dataset, target)
↓ 确认 X 清单
rrd_mining(dataset, target, features, [objective, hitRateBudget, minBadCoverage, ...])
↓ 输出最优组合 + HTML 报告 + 快照
rrd_report(snapshot, [title, note]) # 可选
技能会按规则挖掘流程自动串联上述工具，并在最后给出 HTML 报告路径。
适用场景与注意¶
适合谁： 金融/信贷等场景的风控策略人员、数据分析人员，需要在样本上快速试规则、比组合、出可读报告，又不想每次从零写脚本。
不适合当作： 已上线策略的自动决策引擎；插件定位是离线样本上的规则挖掘与报告，不是实时拦截服务。
使用注意：
- 样本需包含明确的 y 与可用特征；插件会自动剔除明显不宜建模的列，但仍需人工确认业务含义。
- GitHub 安装需手动配置 bundle；生产环境更推荐 npm 一键安装。
- 插件 README 标明为作者第一个 DSH 插件，功能仍在迭代，使用中如有问题可在 GitHub 留言。
小结¶
risk-rule-design 把风控规则挖掘从「手工调脚本 + 拼报告」收成 DSH 里的一条对话驱动流程：3 个工具负责质检、挖掘、出报告，1 个技能承载方法论。若你在 DSH 生态里做 admin-security 类能力扩展，可从目录页与仓库了解详情：
- SkillHub 目录：https://www.skillhub.cn/plugins/pypcfx-glitch/risk-rule-design
- GitHub 仓库：https://github.com/pypcfx-glitch/risk-rule-design
