ML Governance Guard

架构

• /mlgg → 加载 .claude/commands/mlgg.md（状态机 + 评审循环，~200 行）
• 每个 Phase → 按需读 references/protocols/phase-N.md（仅 Research 模式）
• 审计模式 → references/protocols/audit-mode.md

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Entry Points（3 条正式入口）

MLGG 对外暴露 3 条稳定入口，其他所有功能都是它们的子命令或辅助脚本。

入口	面向	场景
/mlgg	人类用户（Claude Code 内）	建模 / 训练 / "我有数据" —— 自动观察数据、推断参数、走 Pipeline 模式 6 步（仅 CSV）或 Research 模式 9 阶段（含用户代码）
mlgg <subcommand>	终端 / 脚本自动化	31 个子命令（见 Quick Dispatch 分组表），包含 play / workflow / onboarding / audit / doctor / lint / llm-audit / llm-review 等
mlgg-lint	CI / pre-commit	独立 pip 包，30 条 AST 规则（R001-R030，含 R028 omics 模态守卫），零依赖，5 秒扫完单文件

怎么选？workflow vs audit

• 项目是你用 MLGG 自己跑出来的（evidence/*.json 存在、configs/request.json 符合 schema）→ mlgg workflow --strict，跑全部 33 gate 验证证据。
• 项目是别人写的、没有 MLGG 格式的 evidence（只有 train.csv / notebook / 模型 pickle / metrics.json）→ mlgg audit <dir>，基于代码模式扫描 + 文件结构检查打分，不会因缺 evidence/*.json 而爆 noisy failure。
• CI 里只想检查单文件代码泄漏 → mlgg-lint check <file.py>（零依赖，几秒出结果）。

Audit Routing — Mode A / B / C（W26 Amendment 2 落地）

不同输入触发不同层组合。33 gate L2 是 instrumented-run 契约，不在外部审计路径上（见 references/benchmark/hybrid_v1_spec.md §Amendment 2，W25 实测 8 篇外部论文 L2 = 0/264）。

Mode	输入	路由	层组合	适用入口
A. Instrumented training run	你自己的训练流水（evidence/*.json + configs/request.json）	全部 3 层	L1 lint + L2 33 gate + L3 RAG	mlgg workflow --strict / /mlgg
B. External code + paper 联审	别人 repo + 论文 PDF（如 Kaji 2019 + rnn_mimic.py）	L1 + L3 only	L1 lint (mlgg-lint) + L3 RAG (mlgg rag / synthesize_flags_from_rag)；L2 自动跳过	mlgg audit <dir> + mlgg rag
C. Pure paper 审查	仅论文 PDF（无 code）	L3 only	L3 RAG hybrid 检索 + reviewer-style synthesis	mlgg rag / peer_review_lookup.py

为什么 L2 跳过 Mode B/C：L2 33 gate 需要 MLGG-instrumented training pipeline 产出的 evidence JSON（--evaluation-report / --prediction-trace / --protocol-spec / --tuning-spec）。外部 repo 不会主动 emit 这些 artifact，强跑会得到 33/33 全部 fail-noisy。这不是 bug 是结构性约束。

误判防御：用户拿外部论文找你时，agent 不要承诺 "我会跑 33 gate"——明确说 "对外部材料我们跑 L1 lint + L3 RAG（hybrid 模式），33 gate 仅在你自己跑训练流水时才能验证"。

Quick Dispatch

Agent 面向人类用户默认走 /mlgg。以下是 mlgg <subcommand> 全部 31 子命令的分组索引（按 W28-S0 COMMAND_GROUPS 与 Audit Routing Mode A/B/C 对齐；mlgg --help 显示同一分组的全表）。

[governance] — Mode A（你自己的训练流水）

需要 evidence/*.json + configs/request.json。

主流程（90% 场景）

子命令	用途
onboarding	新手引导：demo data → train → attestation → strict workflow 一条龙
workflow	生产级：doctor → preflight → strict → summary
strict	直接跑 33-gate fail-closed DAG
train	Train / select / evaluate + 产出 evidence artifacts
summary	渲染用户可读的 markdown / JSON 摘要

流水线步骤（需要拆步时）

子命令	用途
init	生成项目目录和 config 模板
preflight	验证 train/valid/test schema 和语义映射
split	把单个 CSV 拆成 train/valid/test（患者级隔离）
semantic-audit	LLM 对特征列做语义泄漏检测
llm-review	非对称 LLM 评审层：把 gate evidence（--rag 时附 KB 同行评审）合成方法学疑点，写到 evidence/llm_review_report.json（publication_gate 按约定读取并折叠）。只加疑点、永不把 gate fail 洗成 pass。默认确定性 double（无网络）；--live 用真 Claude

环境 / 元数据

子命令	用途
doctor	运行时依赖和可选后端检查
init-guide	为任意 ML 项目生成 MLGG 方法学指南（.mlgg/ + CLAUDE.md）
record-session	把 evidence 目录追加到 session 日志

单 gate 直调

子命令	用途
fairness	Subgroup equalized odds / disparate impact
sample-size	EPV / shrinkage / Riley criteria

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[review] — Mode B/C（外部 code/paper 审查，不需要 evidence）

无 instrumented evidence 即可跑。L2 33 gate 在这条线上结构性跳过（见 §Audit Routing）。

子命令	用途	Mode
audit	10 维定量打分（100 分制）审计外部 ML 项目	B
audit-report	综合审计报告（TRIPOD+AI / PROBAST+AI + error KB + 文献引用）	B
audit-metrics	只从 metrics JSON 做 publication-readiness 快检（无需数据文件）	B
batch-review	批量对 N 个项目做期刊标准审查 + 对比矩阵	B
export-review-prompt	导出 MLGG 评审规则为便携 LLM prompt（可粘到任意 LLM）	C
lint	等价 mlgg-lint（AST 代码泄漏检测，零依赖）	B
rag	在 817 条 reviewer KB 上做 hybrid 检索（dense + BM25 + MMR）。W18-D1 实测 hybrid_all > BM25-only；DENSE_WEIGHT=0.10 默认（W13-P0 起）。W26-R1 adaptive=True + W27-R1 dedup_by_code=True 是 Mode B/C 推荐组合	B / C
llm-audit	W29-MVP + W31-V2：LLM-first paper audit + 可选 RAG 背书。Anthropic Claude 跑 reviewer-role 提示词找 design flaw（leakage / 时序 / derivation circularity），然后 per-concern RAG 给每条 concern 找 KB 同行评审原文（默认 --rag-strategy post_hoc，W31-V2 GLM7 N=1 实测 47% 引证 on-topic vs primed mode 40%；primed 路径在长 methods text 上 leakage_probe 是 dead path，pool 偏 missingness — 见 docs/diagnostics/W31_V2_glm7_3way_ablation.md）。需 pip install anthropic + ANTHROPIC_API_KEY。CLI: mlgg-review llm-audit <pdf>	C

W28-S0 grouping rationale: 这 8 个子命令构成"对别人的 code/paper 评审"产品线，与 [governance] 的"对你自己的流水做合规"目标 / GT 来源 / 度量体系都不同（详见 docs/PRODUCTS.md）。

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[benchmark]（内部用，release 前跑）

子命令	用途
authority	Authority E2E 基准套件
authority-release	CKD release-grade 压力路由
authority-research-heart	心脏研究场景高压路由
benchmark-suite	多数据集稳定性矩阵（authority + adversarial）
scan-diabetes	糖尿病 feasibility 扫描（跨 target mode 和行上限）
adversarial	Adversarial fail-closed gate 场景

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[ops] — 元工具 / 向导

子命令	用途
interactive	向导式 init/workflow/train/authority
play	Pixel-art 菜单式启动器
validate	Config schema 校验（configs/*.yaml / request.json），CI 前快检（dispatcher-only，不在 COMMANDS 表）
flow	显示 31 子命令的推荐执行顺序（dispatcher-only）

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Script-level 工具（非 mlgg 子命令，直接 python3 调用）

用途	脚本
查看结果	scripts/reporting/quick_summary.py <dir>
对比两次运行	scripts/reporting/compare_runs.py --run-a <d1> --run-b <d2>
生成修复计划	scripts/reporting/remediation_plan.py --evidence-dir <dir>
解释 gate 失败	scripts/reporting/explain_gate.py --report <gate_report.json>
LaTeX / 合规证书	scripts/reporting/export_latex.py / generate_compliance_certificate.py
论文审稿	scripts/review/peer_review_lookup.py / score_paper_metadata.py
下载数据集	examples/download_*.py（详见 references/docs/API-Reference.md）

内部工具函数（_gate_utils.py）和 SHAP gate 直接调用见 references/docs/gate-framework-developer-guide.md。

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Peer Review Evidence Protocol

Agent 审查代码时，查阅 references/case-studies/peer-review-kb.json（335 篇论文，其中 154 篇已抽取，共 817 条审稿意见）作为补充背书——当适用时可以引用，但不要把缺引用当作 gate 判定的依据。

审稿人的原话是有力的旁证，但不是 ground truth。KB 是 Nature Communications 已发表论文的审稿意见集合，经过了 pre-publication filter——有严重泄漏的论文在发表前就被拒，因此 KB 中 leakage 类审稿意见稀少（≈4% with leakage_gate mapping）。

强弱覆盖、KB 结构、检索策略详见 references/case-studies/peer-review-kb-audit-2026-04.md。要点:

• Gate 失败 = evaluation / reporting / external validation → KB 是有力背书
• Gate 失败 = leakage → 优先 leakage_gate + lint R001-R030,KB 仅辅助(prepub filter 后 KB 中 leakage 案例稀少)
• 不要用 "KB 里没提过" 反推 leakage 不存在

引用格式: [PEER-REVIEW] PR-XXX-CYY (Nature Communications, 20XX) 审稿人: "..." 修复: "..."

检索: python3 scripts/review/peer_review_lookup.py --stats|--gate <name>|--tags "<tags>"

Caveat (RAG layer): BM25 inactive in free-text mode; see README for full limitations.

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Clinical Semantic Review Checklist

Agent 审查或构建模型时，必须执行以下临床检查（自动 gate 无法覆盖）：

Feature Timeline Audit

每个特征判定产生时间点：

• Pre-index (入院前: demographics, prior diagnoses) — 安全
• Index-time (入院时: admission labs, chief complaint) — 安全（如果预测在入院时）
• Post-index (出院后: length of stay, discharge disposition) — LEAKAGE

数据集	常被误用的 post-index 特征
Diabetes 130 (UCI)	time_in_hospital, num_medications, discharge_disposition_id
MIMIC-III/IV	Procedures, ventilation hours, vasopressor doses

用户未指定预测时间点 → 问: "模型用于入院时、住院中、还是出院时？"

Definition Variable Leakage (Lint 无法检测)

当用户用 hba1c >= 6.5 或 fasting_glucose >= 126 定义糖尿病标签后，
这些变量不能出现在特征列表中。Agent 必须检查:

1. 标签是如何构建的（查找 df["label"] = ... 的定义逻辑）
2. 定义中用到的列是否出现在 features = [...] 或 X = df.drop(...) 中
3. 如果结局 = 疾病诊断，读 references/methodology/disease-definition-knowledge-base.json 获取泄漏黑名单

Variable Aliasing (Lint R021 可部分检测)

用户可能将 test set 赋给别名变量后用于调参:

holdout_X = X_test       # alias
for params in grid:
    score = evaluate(holdout_X)  # 实际上在用 test set 调参

R021 可检测 holdout/held_out 等关键词，但任意命名（如 eval_data = X_test）
仍需 agent 人工追踪赋值链。

Calibration Standards (Van Calster 2019)

每次校准报告必须包含:

1. Calibration slope (target: 1.0)
2. Calibration intercept (target: 0)
3. O:E ratio (target: 1.0)
4. ECE (<0.05 good, <0.10 acceptable)

Interpretability Standards

• Multi-model SHAP: ≥ 2 model families
• Cross-model Spearman rank ρ ≥ 0.5
• Top-5 features 临床可解释

Fairness Standards

• 95% Bootstrap CI for subgroup metrics
• n < 200 subgroups flagged as unreliable
• Equalized odds gap + disparate impact ratio

Model Comparison

• ≥ 3 models on same test → 需多重比较校正 (Bonferroni-adjusted DeLong)
• 无校正 → 报告为 "empirical comparison" 非 "statistically superior"

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12 维评分 (100 分制)

#	维度	权重	评分要点
1	数据完整性	12	Split 隔离、患者级不重叠、时序有序
2	防泄漏	15	无目标/定义/谱系/未来泄漏
3	流水线隔离	12	预处理器仅 train fit、插补隔离
4	模型选择严谨性	10	候选≥3、one-SE、不窥测试集
5	统计有效性	12	Bootstrap CI、置换检验、校准、DCA
6	泛化证据	10	Train-test gap、外部队列、种子稳定
7	临床完整性	7	完整指标面板、混淆矩阵、阈值
8	报告标准	7	TRIPOD+AI、PROBAST+AI
9	可重复性	6	种子记录、版本追踪
10	安全与溯源	3	模型签名、工件完整性
11	公平性	3	均等化优势、差异影响比
12	样本量	3	EPV≥10、收缩因子≥0.90

≥90 顶刊级 · 75-89 需补充 · 60-74 重大缺陷 · <60 不可发表

期刊标准映射: references/standards/journal-rigor-standards.json (Nature Medicine, Lancet DH, JAMA, BMJ, npj DM)

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常见错误恢复

错误	修复
candidate_pool_too_small	增加模型族或 --max-trials-per-family
训练超时 (>20min)	减少模型数/trials
FileNotFoundError	检查 data/ 下 CSV
Gate 失败	python3 scripts/reporting/explain_gate.py --report evidence/<gate>_report.json

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Gate 严格性 Profile

Profile	适用场景	EPV	最小事件
standard	N≥1000	10	100
small_cohort	N=200-1000	7	50
rare_disease	N<200	5	20

在 request.json 中指定: "thresholds": {"profile": "rare_disease"}

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Claim Tiers（诚实分级 — 非对称双层）

publication_gate 输出 summary.claim.tier，绑定到确定性门控底线,与 LLM 评审层分开:

tier	含义	条件
publication-grade	全部门控 + 已验证的 attestation 签名（可信签名者）	L3 通过
leakage-audited	确定性泄漏门控通过,尚未达发布级	L1/L2 通过
none	未达底线（含任一 blocking 评审意见——它会把所有 tier 压到 none）	—

非对称规则: LLM 评审层（evidence/llm_review_report.json,见 mlgg llm-review / scripts/review/llm_review.py）
只能加疑点——blocking 意见把 tier 压低并 fail；advisory 意见仅记录,不抬高 tier。LLM 永远不能把
门控的 fail 洗成 pass。summary.claim 同时报告 reviewer_concerns_incorporated 与 blocking/advisory 计数。
对外引用 publication-grade 时仍须具体到维度（见下方"能力边界"）。

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能力边界

MLGG 是训练管线治理工具，不是全栈 publication readiness。下面的分层请诚实读。

维度	覆盖	说明
数据划分 / 泄漏检测 / 管线隔离	✅ 强	33 gate 的核心设计目标；有代码扫描 + 运行时检测
模型选择 / 评估指标 / 校准 / DCA	✅ 强	完整 14 指标面板，Bootstrap CI，TRIPOD+AI 对齐
公平性 / 亚组分析	✅ 中	fairness_equity_gate 查等均化 odds + disparate impact
样本量 / EPV	✅ 中	Riley 2019/2025 + van Houwelingen 阈值
Cohort selection bias（谁进入队列、谁被排除、selection 机制）	✅ 中	cohort_definition_gate 现在验证 --cohort-spec JSON 声明的 inclusion/exclusion cascade（monotonicity + final_cohort_size 对账）、生成 cohort_table_one.csv（TRIPOD+AI Item 13a）、检查 index_date_col 存在性；claim_tier=publication-grade 时未声明 cascade → FAIL。仍不做与人群参考（NHANES/census）的 Table 1 对比，也不做 immortal-time-bias 值域检测（下放 feature_lineage_gate）。
Label ascertainment validity（结局如何被记录、coding 误差）	❌ 超范围	需临床核验 + EHR 元信息，不是代码问题
Post-deployment monitoring（上线后漂移、性能衰减）	❌ 超范围	MLGG 是离线治理，推荐 Evidently AI / WhyLabs 等

模态: 回顾性队列研究的二分类预测（EHR / 临床 / 注册 / 病例对照 / 横断面）。23 个模型族（其中 4 个为可选后端：XGBoost / CatBoost / LightGBM / TabPFN）。
不支持: 组学/基因组 (TCGA bulk、scRNA-seq、GWAS、甲基化) / 影像 / 文本 / 时序、多分类 / 回归、深度学习、部署流水线、survival/time-to-event (roadmap)。模态守卫: mlgg-lint R028 会在检测到 gene_/probe_/snp_/cpg_/rs#/ENSG 特征时直接拒绝。

用"publication-grade"时请具体到哪个维度："本项目已过 MLGG 训练管线治理（33 gate），cohort cascade 已声明+对账、Table 1 已生成，但 label ascertainment 依赖临床核验"——不要泛泛声称论文级就绪。

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Research 模式常见修复

用户代码中的问题	严重度	修复
train_test_split(X, y) 无 groups	CRITICAL	加 groups=df["patient_id"]
scaler.fit(X) 在 split 前	CRITICAL	移到 split 后 scaler.fit(X_train)
SMOTE 用在全数据	CRITICAL	删 SMOTE，改 class_weight="balanced"
只报 AUROC	MAJOR	补 AUPRC、MCC、Brier、校准、DCA
无 CI	MAJOR	加 bootstrap 95% CI (≥1000)
阈值在 test 上选	CRITICAL	改为 validation 上选 (Youden's J)
定义变量做特征	CRITICAL	删除所有定义变量

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标准化交付物

<project>/
├── data/train.csv, valid.csv, test.csv
├── configs/request.json, *.json
├── evidence/*_report.json (×33), manifest.json, prediction_trace.csv.gz
├── models/model.pkl + model.pkl.sig
└── results/summary.md, tables.tex

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Phase 文件参考

references/protocols/ 下:review-protocol.md、phase-1.md ~ phase-9.md、audit-mode.md。
疾病/错误/文献知识库:references/methodology/disease-definition-knowledge-base.json、references/operations/error-knowledge-base.json、references/methodology/literature-knowledge-base.json。

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Recent state（W11-W18 备忘，agent 必读）

SKILL.md 是 pre-Wave-11 快照；下列状态变更未反映在上面分组表里，引用前请确认:

• RAG 默认权重: DENSE_WEIGHT=0.10 自 W13-P0 起生效，hybrid_all 路径在 BM25 上提分稳定。原始 ablation 数据见 docs/diagnostics/W18_D1_post_p0_ablation.md 与 docs/RAG_WAVE_9_TO_12_RETRO.md。
• Disease KB provenance: references/methodology/disease-definition-knowledge-base.json 的 11 条 bundled entries 为 LLM 生成、pending clinical review——publication-grade 使用前必须查 guideline。审计原文 docs/diagnostics/W8W10_disease_kb_provenance_audit.md + W17_C2_disease_kb_audit.md。
• W18-D3 MMR silver-bullet bug: rerank 阶段 MMR diversity 失效，正由 W20-F1 修复中；现有 RAG 结果对临近重复段落容忍度偏高。详见 docs/diagnostics/W18_D3_mmr_effect_audit.md。
• Process & retro 上下文: 跨波次债务清单 docs/PROCESS_DEBT.md，wave 9-12 总结 docs/RAG_WAVE_9_TO_12_RETRO.md，wave 1-8 总结 docs/RAG_WAVE_1_TO_8_RETRO.md。