前言¶
做風控策略時，常見做法是用 Python 腳本或 Excel 手工篩特徵、試閾值、拼規則組合，再單獨寫報告。步驟分散，調參和對比組合都要反覆手工操作。
DeepSeek Harness（DSH）把能力拆成可註冊的插件。risk-rule-design 是社區維護者 pypcfx-glitch 發佈的第三方插件，把《100天風控專家》課程裏的方法論落到一條可執行鏈路：數據質檢 → 單規則挖掘 → 並行規則集最優組合 → HTML 分析報告。策略人員只需準備帶特徵 X 和目標 y 的樣本，在 DSH 對話裏觸發技能即可。
這是什麼¶
risk-rule-design 面向 DSH 的智能體與風控策略人員，對指定數據集完成規則挖掘並輸出自包含 HTML 報告。插件在 GitHub 上開源（MIT，當前 npm 包版本 1.0.2），SkillHub 分類爲 admin-security，約 11 stars。
插件註冊 3 個工具與 1 個專家技能：
| 能力 | 名稱 | 說明 |
|---|---|---|
| 工具 | rrd_profiling |
第 1 步：X/y 確認與數據質量檢查（自動剔除 ID/serialno/常量/近似唯一/高缺失列） |
| 工具 | rrd_mining |
第 2 步：單規則評估 + 並行規則集最優組合（遍歷規則先後順序）+ 默認生成 HTML 報告 |
| 工具 | rrd_report |
第 3 步：基於挖掘快照重新生成/調整 HTML 報告 |
| 技能 | risk-rule-design |
專家方法論（角色、流程、評判標準、報告結構），可被模型/用戶加載 |
實現爲純 JavaScript（ESM），零構建、零外部依賴，要求 Node.js >= 18。
核心功能¶
數據質檢¶
rrd_profiling 讀取樣本，確認目標變量 y 與特徵 X 清單，並做質量檢查：自動剔除 ID、serialno、常量列、近似唯一列、高缺失列等不宜入模字段。
單規則與組合挖掘¶
rrd_mining 在確認後的特徵集上評估單變量候選規則（命中率、命中壞率、Lift、IV 等），再對規則做並行（OR）組合搜索，遍歷規則先後順序，按配置目標（默認 F1 平衡）選出最優組合。挖掘完成後默認生成 HTML 報告與快照。
報告再生成¶
rrd_report 基於已有挖掘快照重新生成或調整 HTML 報告，無需重跑完整挖掘。
HTML 報告內容¶
報告爲自包含 HTML（內聯 CSS/SVG，無外部資源），可直接用瀏覽器打開，主要包含：
- 數據集與質量檢查：樣本/字段/壞率概覽、字段清單與剔除決策、質量檢查問題、y 分佈。
- 單變量效果分析：每個特徵的候選規則指標與條形圖。
- 組合規則效果分析：最優組合總覽、規則明細與邊際增益、全部組合評估表、命中率 × Lift 點位圖、精準率-召回率曲線、候選規則池與入選情況。
- 附錄：分析配置與約束說明。
安裝與啓用¶
插件以 npm 包 dsh-plugin-risk-rule-design 發佈。推薦從 npm 安裝，安裝後 bundle 會自動註冊進 profile，重啓即可用。
dsh plugin --profile web install dsh-plugin-risk-rule-design
安裝後重啓 dsh web 生效。卸載：
dsh plugin --profile web remove dsh-plugin-risk-rule-design
備選方式是從 GitHub 直裝：
dsh plugin --profile web add "github:pypcfx-glitch/risk-rule-design"
GitHub 直裝只把包加入依賴，不會自動註冊 bundle，需手動把包名追加到 profile 的 package.json 中 dsh.profile.bundles 數組（例如追加 "risk-rule-design"），然後重啓 dsh web。兩種方式任選其一，無需重複安裝。
注意： 插件以當前 DSH 進程權限運行，安裝前請閱讀源碼與 MIT 許可證，確認樣本路徑與數據訪問範圍符合你的安全要求。README 註明該插件仍在完善中。
典型用法¶
準備分析樣本（需包含特徵 X 和目標變量 y），在 DSH 中輸入 / 調用技能 risk-rule-design（安裝成功後輸入 risk 通常會自動補全），粘貼數據集絕對路徑並說明 y 字段名。
下面是對話命令模版示例（路徑與字段名按你的樣本替換）：
/risk-rule-design
D:\...\model_data_v1.0.xlsx
分析這個數據集，剔除y_label_30和y_label_7，其中y_label_15是y，X請自行判斷。
執行流轉如下：
rrd_profiling(dataset, target)
↓ 確認 X 清單
rrd_mining(dataset, target, features, [objective, hitRateBudget, minBadCoverage, ...])
↓ 輸出最優組合 + HTML 報告 + 快照
rrd_report(snapshot, [title, note]) # 可選
技能會按規則挖掘流程自動串聯上述工具，並在最後給出 HTML 報告路徑。
適用場景與注意¶
適合誰： 金融/信貸等場景的風控策略人員、數據分析人員，需要在樣本上快速試規則、比組合、出可讀報告，又不想每次從零寫腳本。
不適合當作： 已上線策略的自動決策引擎；插件定位是離線樣本上的規則挖掘與報告，不是即時攔截服務。
使用注意：
- 樣本需包含明確的 y 與可用特徵；插件會自動剔除明顯不宜建模的列，但仍需人工確認業務含義。
- GitHub 安裝需手動配置 bundle；生產環境更推薦 npm 一鍵安裝。
- 插件 README 標明爲作者第一個 DSH 插件，功能仍在迭代，使用中如有問題可在 GitHub 留言。
小結¶
risk-rule-design 把風控規則挖掘從「手工調腳本 + 拼報告」收成 DSH 裏的一條對話驅動流程：3 個工具負責質檢、挖掘、出報告，1 個技能承載方法論。若你在 DSH 生態裏做 admin-security 類能力擴展，可從目錄頁與倉庫瞭解詳情：
- SkillHub 目錄：https://www.skillhub.cn/plugins/pypcfx-glitch/risk-rule-design
- GitHub 倉庫：https://github.com/pypcfx-glitch/risk-rule-design
