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wiki/concepts/AirGappedSLMFixGeneration.md

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+title: "Air-Gapped SLM Fix Generation"
+type: concept
+tags: []
+last_updated: 2026-05-01
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+## Definition
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+在完全离线（气隙）的环境中，通过本地 Small Language Models（SLM，如 Ollama 运行的 Phi-3/Llama-3/Mistral）生成确定性修复逻辑（Python lambda）的方法论。
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+## Core Principle
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+**AI generates logic — never touches data directly.**
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+SLM 输出的是一个转换函数（lambda），由系统执行，而非 AI 直接修改数据。这样保证了可审计、可回滚、可解释的数据变更。
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+## Workflow
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+1. SLM 接收聚类样本 + 列名
+2. SLM 输出严格格式化的 JSON（含 transformation、confidence_score、reasoning、pattern_type）
+3. Lambda Safety Gate 验证（必须以 `lambda` 开头，不含 `import/exec/eval/os/subprocess`）
+4. 验证通过后向量化执行于整个聚类
+5. 低于 0.75 置信度的自动进入人工隔离队列
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+## Safety Guarantees
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+- **Zero PII Egress**: 所有处理完全本地，无网络出口
+- **Deterministic Output**: SLM 输出确定性 lambda，不做创意性文本生成
+- **Safety Gate**: 任何包含危险关键词的 lambda 立即被拒绝并路由至隔离区
+- **Audit Trail**: 每条数据变更记录完整上下文
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+## Related
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+- [[Semantic Anomaly Compression]]
+- [[Lambda Safety Gate]]
+- [[AI Generates Logic Not Data]]