एजेंट अवसंरचनासार्वजनिक स्किल्स

Governance Policy Enforcement

नीति मूल्यांकन इंजन — नियमों के खिलाफ क्रियाओं की जांच करें, अनुमोदन प्रबंधित करें, नीति परिवर्तनों का सिमुलेशन करें, अपवाद अनुरोध करें, और अनुपालन के लिए ऑडिट साक्ष्य निर्यात करें।

स्किल स्रोत खोलें आधिकारिक गाइड पढ़ें ↗

यह स्किल क्या सिखाता है

एक विशिष्ट प्रकार के कार्य के लिए पुन: उपयोग योग्य प्लेबुक।

एक MCP सर्वर एजेंट को बताता है कि कौन से क्रियाएं उपलब्ध हैं। एक स्किल उन क्रियाओं के आसपास निर्णय जोड़ता है: काम को कैसे पहचानें, कौन सा अनुक्रम पालन करें, क्या बचना है, और परिणाम पूरा होने का निर्णय कैसे लें।

गवर्नेंस नीतियों का मूल्यांकन करें, अनुमोदन प्रबंधित करें, नीति परिवर्तनों का सिमुलेशन करें, और ऑडिट साक्ष्य निर्यात करें। कार्रवाई की अनुमति जांचने, अनुमोदन अनुरोध करने, नीति प्रभाव सिमुलेट करने, अपवाद अनुरोध करने, या अनुपालन रिपोर्ट बनाने के लिए उपयोग करें।

आर्किटेक्चर

Governance Policy Enforcement ADK-Rust एजेंट का मार्गदर्शन कैसे करता है।

स्किल पठनीय और पोर्टेबल रहता है क्योंकि इसमें सेवा क्रेडेंशियल्स या बिजनेस डेटा के बजाय निर्देश होते हैं। ADK-Rust इसे एजेंट को प्रदान करता है, एजेंट अपने समीक्षित टूल सीमा से चुनता है, और कनेक्टेड MCP सर्वर प्रमाणीकृत ऑपरेशन करता है।

उपयोगकर्ता अनुरोध

एजेंट को सामान्य भाषा में व्यक्त एक लक्ष्य प्राप्त होता है।

→

Governance Policy Enforcement कौशल

इरादा से मेल खाता है, निर्णय मार्गदर्शिका प्रदान करता है, और टूल सीमा को सीमित करता है।

→

ADK-Rust एजेंट

वर्कफ़्लो की योजना बनाता है और रनटाइम के माध्यम से प्रत्येक महत्वपूर्ण चरण को स्ट्रीम करता है।

→

mcp-governance-policy

क्षमता के मालिक सिस्टम के खिलाफ प्रमाणीकृत ऑपरेशंस निष्पादित करता है।

→

सत्यापित परिणाम

स्किल के पूर्णता नियम उपयोगकर्ता को लौटाए गए प्रमाण को आकार देते हैं।

पोर्टेबल निर्देश: SKILL.md · क्षमता सीमा: mcp-governance-policy · अनुमत टूल्स: 8

निर्णय मार्गदर्शिका

एजेंट अनुरोध को सही क्रिया में कैसे बदलता है।

ये मार्ग सीधे स्किल निर्देशों से आते हैं। वे मॉडल को इरादा पहचानने और एक केंद्रित टूल या वर्कफ़्लो चुनने में मदद करते हैं बजाय कि पूरी क्षमता सतह पर सहज improvisation के।

"can I", "is this allowed", "policy check"?

evaluate_policy

"approve", "pending", "approval"?

list_approvals / resolve_approval

"simulate", "what if", "impact"?

simulate_policy

"exception", "override"?

request_exception

"audit", "evidence", "compliance"?

audit_log / export_evidence

प्रमाणित वर्कफ़्लो

उपयोगी परिणामों के लिए दोहराए जाने वाले अनुक्रम।

एक वर्कफ़्लो कई टूल कॉल्स को एक ऐसे कार्य में जोड़ता है जिसे उपयोगकर्ता वास्तव में पहचानता है। स्किल अनुक्रम और इच्छित परिणाम को समझाता है जबकि ADK-Rust एजेंट की प्रगति को साझा रनटाइम के माध्यम से स्ट्रीम करता है।

011 कॉल्स

मूल्यांकन करें

जांचें कि क्रिया अनुमत है या नहीं

022 कॉल्स

अनुमोदित करें

लंबित सूची → समाधान

031 कॉल्स

सिमुलेट करें

नीति परिवर्तन के प्रभाव का परीक्षण करें

041 कॉल्स

निर्यात करें

अनुपालन साक्ष्य

टूल सीमा

स्किल 8 दस्तावेजीकृत टूल्स का उपयोग कर सकता है।

यह अनुमति सूची स्किल द्वारा घोषित की गई है। यह एजेंट को इस कार्य के लिए आवश्यक क्रियाओं पर केंद्रित रखती है जबकि mcp-governance-policy प्रमाणीकरण, सत्यापन, और कनेक्टेड सिस्टम की जिम्मेदारी रखता है।

evaluate_policy

open_approval

list_approvals

resolve_approval

simulate_policy

audit_log

request_exception

export_evidence

कार्य नियम

एजेंट को क्या करना चाहिए।

किसी भी नियंत्रित कार्रवाई को निष्पादित करने से पहले नीति का मूल्यांकन करें
उत्पादन में लागू करने से पहले नीति परिवर्तनों का सिमुलेशन करें
सभी अनुपालन ऑडिट के लिए साक्ष्य निर्यात करें
सभी नीति निर्णयों को लॉग करें (अनुमति और अस्वीकृति दोनों)

ऑपरेटिंग सीमाएँ

एजेंट को क्या बचना चाहिए।

कभी भी नीति मूल्यांकन को बायपास न करें
सिमुलेशन के बिना नीति परिवर्तन लागू न करें
ऑडिट लॉग से अस्वीकृति कारण छुपाएं नहीं

इंस्टॉल करें और कनेक्ट करें

स्किल को उस क्षमता के बगल में जोड़ें जिसकी वह अपेक्षा करता है।

जहाँ आपका ADK-Rust स्किल लोडर इसे खोज सके, उस रिपॉजिटरी को इंस्टॉल करें, mcp-governance-policy से कनेक्ट करें, और एजेंट से वर्कफ़्लो उपयोग करने से पहले घोषित टूल्स उपलब्ध होने की पुष्टि करें।

स्किल इंस्टॉल करें

git clone https://github.com/zavora-ai/skill-governance-policy-enforcement.git \
  ~/.skills/skills/governance-policy-enforcement

ADK-Rust लोडिंग आकार

let skills = SkillLoader::from_dir("~/.skills/skills").await?;
let skill = skills.load("governance-policy-enforcement").await?;

let agent = LlmAgentBuilder::new("agent")
    .instruction(skill.instructions())
    .tools(skill.allowed_tools(toolset)?)
    .build()?;

रिपॉजिटरी का संगतता कथन: mcp-governance-policy सर्वर कनेक्टेड होना आवश्यक है।

आधिकारिक दस्तावेज़

पूर्ण स्किल पैकेज पढ़ें।

रिपॉजिटरी अपने सटीक निर्देशों, उदाहरणों, सहायक स्क्रिप्ट्स, एसेट्स, MCP आवश्यकताओं, लाइसेंस, और बाद के अपडेट के लिए प्राधिकृत बनी रहती है।

अवलोकन ↗README.md स्किल निर्देश ↗SKILL.md क्रॉस Mcp वर्कफ़्लोज़ ↗references/cross-mcp-workflows.md उदाहरण ↗references/examples.md टूल अनुक्रम ↗references/tool-sequences.md कार्रवाई मूल्यांकन करें ↗scripts/evaluate_action.py अनुपालन रिपोर्ट ↗assets/compliance-report.md

खोज जारी रखें

एजेंट अवसंरचना में अधिक।

सभी स्किल्स को ब्राउज़ करें →

A2A Agent Orchestrationमल्टी-एजेंट समन्वय — क्षमताओं की खोज करें, कार्य भेजें, परिणाम स्ट्रीम करें, और A2A प्रोटोकॉल के माध्यम से रिमोट एजेंट जीवनचक्र प्रबंधित करें।10 अनुमत टूल्स ACP Workspace Managementकोडिंग एजेंट कार्यक्षेत्र नियंत्रण — सत्र शुरू करें, कोडिंग एजेंटों को कार्य सौंपें, प्रस्तावित पैच की समीक्षा करें, अनुमतियाँ प्रबंधित करें, और गवर्नेंस गेट्स के साथ एजेंट प्रकाशित करें।9 अनुमत टूल्स Artifact Lifecycleशासित आर्टिफैक्ट प्रबंधन — संस्करणित संग्रहण, उत्पत्ति ट्रैकिंग, अखंडता सत्यापन, व्युत्पत्ति श्रृंखलाएँ, और निर्माण आउटपुट तथा दस्तावेज़ों के लिए निर्यात पैकेजिंग।10 अनुमत टूल्स

स्रोत रिकॉर्ड

इस स्किल प्रविष्टि के लिए रिपॉजिटरी मेटाडेटा।

सार्वजनिक रिपॉजिटरी देखें ↗

लाइसेंस: Apache-2.0
अनुमत टूल्स: 8
संदर्भ: 3
संशोधन: 993d9bdc8fac
अपडेट किया गया: 31 मई 2026