智能体共识策略核验

适用场景

按多数、加权或人工复核政策计算候选分数、票数和差距，检查阈值是否足够清晰。

输入与输出

输入：结果信封、冲突报告和脱敏 policy JSON。 输出：agent-consensus-policy.json，含每个主体的候选、分数、差距、票数和策略状态。

安装与执行

1. 1. 使用 Python 3.10 或更高版本，无第三方依赖。
2. 执行 scripts/auditconsensuspolicy.py 并传入文档所列参数。
3. 检查 status、findings、哈希和 externalactionexecuted，再交给下一步或人工负责人。

执行规则

票数不足、权重差距不足或未知模式时 REVIEW；加权候选不是事实证明。

错误恢复

JSON 无法解析、字段缺失或状态异常时保留输入并修正后重跑；不要把 REVIEW 改成 PASS，不要用多数票冒充事实证明。

权限与隐私边界

本技能只读脱敏 JSON 并生成报告，不连接模型、队列、数据库或网络，不保存密码、Cookie、Token 或真实客户记录。externalactionexecuted 固定为 false。

验收方式

使用 examples/input.json 运行；缺字段、冲突、票数不足、策略不明或 humandecision=PENDING 时必须产生 REVIEW 或 READYFORHUMANREVIEW。