AionSystem/VERITAS

 # VERITAS — 社区损坏认证平台 [](https://github.com/AionSystem/VERITAS) [](#) [](#) [](LICENSE) [](COMMERCIAL-LICENSE.md) [](https://orcid.org/0009-0005-8057-5115) [](https://doi.org/10.5281/zenodo.19295266) [](https://doi.org/10.5281/zenodo.19373724) [](https://github.com/AionSystem/VERITAS) [](https://github.com/AionSystem/SOVEREIGN-TRACE-PROTOCOL) [](https://github.com/AionSystem/SOVEREIGN-TRACE-PROTOCOL) [](https://github.com/AionSystem/VERITAS) [](https://github.com/AionSystem/VERITAS) [](https://openrouter.ai) [](#) [](#) [](#) [](https://github.com/AionSystem/VERITAS/issues/new/choose) ## 目录 - [架构师关于 AI 使用的说明](#architects-note-on-ai-use) - [快速开始](#quick-start) - [仓库结构](#repository-structure) - [STP 模板注册表](#stp-template-registry-16-templates) - [概述](#overview) - [引擎认证 — v3.0.0](#engine-certification--v300) - [CERTUS 引擎](#the-certus-engine) - [AI 照片分析](#ai-photo-analysis--openrouter-integration) - [UNDP 合规状态](#undp-compliance-status) - [VERITAS 生态系统](#the-veritas-ecosystem) - [Sovereign Trace Protocol 集成](#sovereign-trace-protocol-integration) - [技术栈](#technical-stack) - [三大核心功能](#three-core-features) - [匿名化与安全](#anonymization--safety) - [安装与部署](#installation--deployment) - [许可证](#license) - [致谢](#acknowledgments) ## 架构师关于 AI 使用的说明 本次提交由 Sheldon K. Salmon 设计、架构并指导。AI 工具（包括大型语言模型）被作为辅助工具使用——就像木匠使用锯子一样。其智力核心——CERTUS 引擎、Damage Confidence Index (DCI)、四个评分维度、有效性阈值、STP 集成以及整体的架构愿景——完全源于人类。 UNDP 明确指出，“对纯粹由生成式 AI 产生的提交不感兴趣”。VERITAS 并非一个生成式 AI 产物；它是一个由人类构建的系统，其中 AI 作为在严格人类监督下的多种工具之一（OpenRouter 用于照片分析，TensorFlow.js 用于离线功能）发挥作用。CERTUS 引擎中的每一行代码、每一个设计决策和每一个公式都反映了人类的意图。 [](#目录) ## 快速开始 一分钟内启动 VERITAS 前端。 ``` git clone https://github.com/AionSystem/VERITAS.git cd VERITAS ``` 然后只需在浏览器中打开 `public/index.html`。 要使离线功能（Service Worker，IndexedDB）正常工作，您可能需要通过本地 Web 服务器提供文件： ``` # 使用 Python cd public python3 -m http.server 8000 # 然后访问 http://localhost:8000 ``` 就是这样。您现在可以提交报告、浏览响应者仪表板并测试整个平台。 **响应者仪表板访问代码** ``` UNDP2026 ``` 有关完整的 Supabase 同步和部署，请参阅 [安装与部署](#installation--deployment)。 [](#目录) ## 仓库结构 ``` VERITAS/ ├── public/ ← All static frontend assets │ ├── index.html ← Main VERITAS interface │ ├── certus-engine-v3.0.0.js ← CERTUS Engine v3.0.0 (scoring logic) │ ├── ai-analysis.js ← OpenRouter AI integration (GPT-4o-mini + Claude 3.5 Sonnet) │ ├── manifest.json ← PWA manifest │ ├── sw.js ← Service Worker (offline capability) │ └── icons/ ← App icons for PWA │ ├── api/ ← Vercel serverless functions (separate deployment) │ ├── sync.js ← Supabase sync endpoint │ ├── reports.js ← Reports API │ ├── stp-seal.js ← STP seal service (GitHub ledger) │ └── templates/ ← STP template registry (16 templates) │ ├── index.js ← Template loader & detector │ ├── 01-ai-failure.json ← AI Failure (DocuSign, Identity) │ ├── 02-research-priority.json ← Research Priority │ ├── 03-evidence-chain.json ← Evidence Chain │ ├── 04-creative-priority.json ← Creative Priority │ ├── 05-clinical-record.json ← Clinical Record (PHI Gate) │ ├── 06-scope-anchor.json ← Scope Anchor │ ├── 07-general-trace.json ← General Trace (default) │ ├── 08-foresight-seal.json ← Foresight Seal │ ├── 09-webeater-link.json ← Webeater Link (prior seal req) │ ├── 10-audit-request.json ← Audit Request (Stripe) │ ├── 11-audit-completion.json ← Audit Completion (badge req) │ ├── 12-auditor-application.json ← Auditor Application │ ├── 13-integrity-violation.json ← Integrity Violation │ ├── 14-near-miss.json ← Near Miss │ ├── 15-veritas-report.json ← VERITAS Report Seal (auto) │ └── 16-veritas-export.json ← VERITAS Export Seal │ ├── supabase/ ← Database schema │ └── schema.sql │ ├── docs/ ← Documentation │ ├── scale.md │ ├── anonymization.md │ ├── architecture.md │ └── dci-formula.md ← CERTUS Engine formula documentation │ ├── model/ ← TensorFlow.js model files (offline AI) │ └── xbd-model/ ← xBD disaster damage model (bundled, pending wiring) │ ├── CERTUS.md ← CERTUS Engine v3.0.0 documentation ├── NOTICE ├── COMMERCIAL-LICENSE.md ├── TEST_SUITE_VERITAS.md ← Test suite documentation ├── VERITAS_UNDP_COMPLIANCE.md ← Full UNDP compliance audit ├── VERITAS-PROPOSAL.md ← UNDP submission proposal ├── LICENSE ← GPL-3.0 └── README.md ← This file ``` [](#目录) ## STP 模板注册表（16 个模板） Sovereign Trace Protocol 为不同的用例集成了 16 个永久印章模板： | ID | 模板 | 要求 | 用例 | |----|----------|--------------|----------| | 01 | AI 故障 | DocuSign, Identity | 在修复之前报告 AI 系统故障 | | 02 | 研究优先级 | 无 | 在结果出来之前封印假设 | | 03 | 证据链 | 无 | 文件的监管链 | | 04 | 创作优先级 | 无 | 作者身份和优先权证明 | | 05 | 临床记录 | PHI 门控 | 去标识化的临床事件记录 | | 06 | 范围锚点 | 无 | 在工作开始前锁定商定的范围 | | 07 | 通用追踪 | 无 | 默认——封印任何观察 | | 08 | 远见印章 | 无 | 带有日期的专业预测 | | 09 | Webeater 链接 | 先前印章 | 印章之间的加密链接 | | 10 | 审计请求 | Stripe | 付费 AI 输出审计 | | 11 | 审计完成 | 审计员徽章 | 将完成的审计文件提交到账本 | | 12 | 审计员申请 | 无 | 申请 STP 认证审计员徽章 | | 13 | 完整性违规 | 无 | 报告贿赂、胁迫、徽章滥用 | | 14 | 未遂事故 | 无 | 内部审查前的 AI 未遂事故 | | 15 | VERITAS 报告 | 自动 | 每份社区损坏报告 | | 16 | VERITAS 导出 | 手动 | 数据集完整性验证 | [](#目录) ## 概述 大多数危机工具止步于数据。它们收集、定位、导出——然后交给响应者一张满是标记的地图，却无法知道哪些标记值得信任。 VERITAS 是一个用于突发危机的社区运营平台，它将损坏认证与拯救生命的救援协调结合起来。它在线上和线下收集报告，使用 CERTUS 引擎对认知置信度进行评分，并在关键的 48 小时窗口内将置信度加权的情报传递给响应者。区别不在于更多的数据——而在于数据能确切地告诉你它的价值，以及为需要救援的人提供直接的渠道。 **它是如何工作的——三个步骤：** 1. 社区成员从任何设备在线或离线提交损坏报告或救援信号。CERTUS 引擎立即对其进行评分。 2. 响应者打开仪表板并看到一张置信度加权的地图——绿色标记是可操作的，红色标记需要先进行现场验证。救援信号以最高优先级显示。 3. 每一份报告、每一个救援信号和每一次导出都带有加密时间戳被永久封印。数据链端到端可验证。 - [](https://aionsystem.github.io/VERITAS) - **2 分钟视频：** [](https://youtube.com/shorts/b5FYk3HNW54) [](#目录) ## 引擎认证 — v3.0.0 CERTUS v3.0.0 是 AION 技术栈中第一个经历完整的**四工具对抗性审计**的引擎。完整的技术栈——**PDE v0.3**（12 个领域诊断）、**EAE v0.3**（消除映射）、**ANTI-FORGE v1.3**（15 角色拒绝委员会）和 **CAL v0.3**（跨四个层的 59 个 FTT 检查）——依次针对 v2.5.2 运行，每个工具都在之前发现的基础上进行。所有 **25 个发现**（1 个致命 · 2 个严重 · 7 个高 · 10 个中 · 5 个低）均已在 v3.0.0 中解决。 ### 关键强化新增项 | 新增项 | 功能 | |---|---| | **声明抽象折衷** | DCI 模型现在准确地记录了它丢弃了哪些物理属性以及这些会产生哪些故障类别。每个评分输出都包含一个 `model_limitations` 块——关于 CERTUS 无法看到的内容的永久可审计记录。 | | **框架校准日志 (FCL)** | 评分结果现在与基本事实一起记录。当积累足够的验证数据时，可以在不对评分管道进行任何代码更改的情况下，凭经验重新校准 DCI 权重。 | | **完整性印章** | 每个评分输出都带有一个针对报告 UUID、DCI 分数、层级、时间戳和引擎版本的 SHA-256 印章。报告输入在评分前也会被哈希处理——下游消费者可以验证报告在提交和评分之间未被修改。 | | **累计申诉上限** | 连续申诉不能再绕过 0.95 的认知上限。每个报告都会追踪累计提升——通过重复申诉将置信度推高至 0.95 以上的情况在架构上被阻止了。 | | **模型局限性展现** | 每个评分报告都准确声明了 DCI 模型无法看到的内容：传感器可靠性、大气干扰、报告中的文化差异、翻译保真度、证据独立性以及地理同质性假设。 | [](#目录) ## CERTUS 引擎 CERTUS 引擎 (v3.0.0) 是 VERITAS 的核心——一个认知评分系统，它告诉响应者应该对每份报告给予多少信任，以及对信任分数本身的信任程度。 ### 评分维度 | 维度 | 权重 | 描述 | |-----------|--------|-------------| | 照片证据得分 (PES) | 35% | 通过 OpenRouter 进行 AI 分析，采用分级模型信任（见下文） | | 佐证得分 (COR) | 30% | 与 50m 范围内其他报告的一致性 | | 时间新鲜度 (TFR) | 20% | 48 小时内的线性衰减 | | 分类一致性 (CCI) | 15% | 跨类别逻辑检查 | ### DCI 公式 ``` DCI = (PES × 0.35) + (COR × 0.30) + (TFR × 0.20) + (CCI × 0.15) UM = 1 − min(evidence_sources / 3, 1) × (1 − score_variance) ``` ### 输出层级 | DCI 范围 | 有效性状态 | 标记 | 行动 | |-----------|-----------------|-----|--------| | ≥ 0.70 | 有效 (VALID) | 🟢 绿色 | 部署资源 | | 0.40–0.69 | 降级 (DEGRADED) | 🟡 黄色 | 在采取行动前进行本地验证 | | < 0.40 | 暂停 (SUSPENDED) | 🔴 红色 | 必须先进行现场验证 | ### 不确定性质量 (UM) 每个 DCI 分数都带有一个不确定性质量 (UM)——衡量分数本身有多不确定的指标： | UM | 含义 | |----|---------| | < 0.35 | 分数可靠 | | 0.35–0.60 | 分数有用但不确定 | | ≥ 0.60 | 不要依赖此分数 | ### 分级照片模型信任 (v3.0.0) CERTUS 引擎不会在没有声明的情况下假设任何 AI 模型是可信的。相反，它使用源自校准证据的**分级模型信任分数** [0.0–1.0]，随着基本事实的积累，这会直接减少 PES 的不确定性惩罚。 | 信任分数 | 校准状态 | PES UM 惩罚 | 测量类别 | |------------|-------------------|----------------|-------------------| | 0.0 | 未校准 (UNCALIBRATED) (无基本事实) | 0.20 | 推断型 (INFERENTIAL) | | 0.01–0.59 | 部分 (PARTIAL) (1–249 份验证报告) | 0.08–0.20 | 评估部分型 (EVALUATIVE_PARTIAL) | | 0.60–0.85 | 部分 (PARTIAL) (250–499 份验证报告) | 0.03–0.08 | 评估部分型 (EVALUATIVE_PARTIAL) | | 1.0 | 已验证 (VERIFIED) (正式校准) | 0.00 | 评估认证型 (EVALUATIVE_CERTIFIED) | 引擎对它目前不知道的事情是诚实的，并且随着证据的积累会自动变得更有信心——而无需更改任何代码。信任分数在初始化时声明，记录在审计跟踪中，并展示在每个评分输出中。 当前部署：注册为未校准 (UNCALIBRATED) 的 `openrouter/gpt-4o-mini+claude-3.5-sonnet`。应用完全的 UM 惩罚。每份评分报告都明确声明了这一点。 ### 声明的假设 每个评分报告都带有结构化的假设标识符，以便下游系统可以通过编程方式对其进行推理。 | 假设 ID | 自然语言 | |---|---| | **COR-A01** | ⚠️ 该地区的第一份报告。没有其他报告可以确认损坏程度。 | | **DECAY-A01** | ⏱ 报告在 48 小时内有效；证据权重在 7 天内衰减。 | | **PES-A01** | 📷 照片由占位符模型分析。升级以获得更高的置信度。 | | **PES-A02** | 📷 未提交照片。报告仅基于文本描述。 | ### 评分输出 — v3.0.0 字段 除了基础的 DCI 和 UM 输出之外，每个评分报告现在还包括以下字段： ``` { // --- existing fields --- dci: 0.71, tier: "high", usable: true, version: "3.0.0", // ← updated // --- new in v3.0.0 --- input_hash: "inp-7d4a2f1c", // hash of report before scoring integrity_seal: { algorithm: "SHA-256", hash: "a3f2b8c1..." // seal over uuid + dci + tier + timestamp + version }, model_limitations: { /* Full abstraction bargain — 6 discarded properties declared */ }, fcl_entry_id: "FCL-1716076800-a3f2" // calibration log reference } ``` ### 关键集成说明 `CERTUS.score()` 是 **async** 的。在 `index.html` 中调用它的包装函数 (`safeCERTUSScore`) 必须使用 `await`。如果缺少 `await`，真正的 CERTUS 引擎将永远不会执行，所有报告都会静默使用模拟回退——并且不会引发任何错误。 ``` // ❌ WRONG — returns a Promise; always falls back to mock scoring const result = CERTUS.score(report, nearby, useModel); // ✅ CORRECT — awaits the real scoring pipeline const result = await CERTUS.score(report, nearby, useModel); ``` 这是一个单行集成修复。如果评分输出在生产环境中意外返回了模拟结果，这是首先要检查的事项。 [](#目录) ## AI 照片分析 — OpenRouter 集成 VERITAS 使用 OpenRouter 访问 AI 模型进行损坏评估，并提供优雅的降级回退以确保连续性。 ### 模型配置 | 优先级 | 模型 | 用途 | |----------|-------|---------| | 主要 | GPT-4o-mini (通过 OpenRouter 的 OpenAI) | 快速、高性价比的损坏评估 | | 回退 | Claude 3.5 Sonnet (通过 OpenRouter 的 Anthropic) | 如果主要模型失败，则提供更高准确性的回退 | | 离线 AI | TensorFlow.js + xBD 模型（已捆绑，待连接） | 未来的本地推理——见下方说明 | ### 工作原理 1. 用户拍摄照片 → Canvas 移除 EXIF 元数据 2. 图像通过结构化提示发送到 OpenRouter API 3. AI 返回：损坏级别、置信度分数、描述 4. CERTUS 引擎将分级信任评分应用于 PES 维度的置信度值 5. 如果 API 不可用 → 降级回退到带有完整不确定性惩罚的模拟分析，并明确标记模拟评分 ### 语言限制 — NLP 分析 用于目击者陈述分析和基础设施类型推断的 NLP 关键词词典目前**仅支持英文**。这意味着非英文的目击者描述可能会获得系统性较低的分类一致性 (CCI) 分数。 该限制在引擎的 `NLP_CONFIG.language_support` 块中声明，并记录了缓解路径：将关键词词典翻译成所有六种联合国语言，和/或集成多语言嵌入以实现与语言无关的语义匹配。 [](#目录) ## UNDP 合规状态 所有 27 项强制性要求均已满足。包含证据的完整审计：`VERITAS_UNDP_COMPLIANCE.md` | 要求 | 状态 | |-------------|--------| | 交付物 1 – 书面提案 | ✅ | | 交付物 2 – 可交互原型 | ✅ | | 交付物 3 – 视频/教程 | ✅ | | 要求 1a – 前端 + 6 种语言 | ✅ | | 要求 1a – 地图自动更新 | ✅ | | 要求 1b – 安全后端 + 扩展 | ✅ | | 要求 1c – 仪表板 | ✅ | | 要求 2 – 展示用户旅程 | ✅ | | 要求 3 – 非货币激励 | ✅ | | 要求 4 – 离线功能 | ✅ (模拟回退已激活；xBD 模型已捆绑，待连接) | | 要求 5 – 多语言支持 | ✅ | | 要求 6 – 建筑足迹网格 | ✅ | | 要求 6 – 文本位置回退 | ✅ | | 要求 7 – 安全数据处理 | ✅ | | 损坏分类模式 | ✅ | | 核心指标（4 项） | ✅ | | 基础设施类型（8 个类别 + 其他） | ✅ | | 危机性质（含子类型） | ✅ | | 碎石清理 | ✅ | | 电力状况 | ✅ | | 医疗服务运作 | ✅ | | 最迫切需求 | ✅ | | 版本控制 – 多份报告 | ✅ | | 导出格式 (CSV, GeoJSON, Shapefile, REST) | ✅ | | 模块化架构 | ✅ | | AI 驱动的功能 | ✅ | | 开源 | ✅ | [](#目录) ## VERITAS 生态系统 VERITAS 是一个统一平台，在一个界面中内置了三大核心功能： | 功能 | 目的 | 访问权限 | |---------|---------|--------| | 报告损坏 | 社区损坏报告 + DCI 评分 | 公开 | | 我需要救援 | 带有位置跟踪的紧急救援信号 | 公开 | | 响应者仪表板 | 置信度加权的地图 + 救援协调 | 需要访问代码 (`UNDP2026`) | 这三者共享相同的设计语言、离线功能和 STP 集成。 [](#目录) ## Sovereign Trace Protocol 集成 VERITAS 集成了 Sovereign Trace Protocol——一个拥有 16 种模板类型的永久性基础设施。每份报告和每次导出都可以使用三重时间加密戳（公历、希伯来阴阳历、13-Moon Dreamspell）进行永久封印。 ### 工作原理 | 模板 | 触发条件 | 结果 | |----------|---------|--------| | 模板 15 (VERITAS 报告) | 报告提交后自动执行 | 每份社区损坏报告都被永久封印 | | 模板 16 (VERITAS 导出) | 通过“STP 印章”按钮手动执行 | 每个导出的数据集都具有可验证的完整性 | ### 验证 任何人都可以通过以下方式验证已封印的数据集： 1. 重新计算导出文件的 SHA-256 哈希值 2. 将其与 STP 账本中封印的哈希值进行比较 3. 如果它们匹配，则说明数据集自导出以来未被更改 [](#目录) ## 技术栈 | 层 | 技术 | 原因 | |-------|-----------|-----| | 应用外壳 | PWA (HTML + Service Worker) | 离线优先，可安装 | | 本地存储 | IndexedDB | 支持离线存活，恢复在线时同步；未同步的报告会无限期保留，直到连接恢复 | | 地图 | Leaflet.js + OpenStreetMap | 免费、开源、离线瓦片 | | AI 分析 | OpenRouter (主要 GPT-4o-mini，回退 Claude 3.5 Sonnet) | 高性价比，并具有高准确性的回退 | | 离线 AI | TensorFlow.js + xBD 模型（已捆绑，待连接） | 离线时的本地推理——架构已就位，模型已存在，将在奖励后进行连接 | | 后端同步 | Supabase | 实时、行级安全性 | | STP 账本 | GitHub Issues + API | 在 GitHub 平台内不可变、可验证、永久 | | 部署 | Vercel (`api/`) + GitHub Pages (`public/`) | 两个独立部署——前端可完全独立运行 | | 许可证 | GPL-3.0 附带商业选项 | 为人道主义用途开源，提供商业许可证 | [](#目录) ## 三大核心功能 ### 📍 报告损坏 — 社区提交（移动优先） 适用于位于洪水区且连接受限，需要在不创建账户、不等待信号的情况下记录并提交损坏情况的社区成员。 - 支持离线工作（IndexedDB + Service Worker） - 照片拍摄（自动移除 EXIF 信息） - UNDP 3 级损坏分类 - 所有 8 种基础设施类型 + 其他 - GPS（精确或模糊 ±100m，适用于冲突区域） - 匿名提交（仅限 UUID，应用层不记录 IP） - AI 辅助损坏检测（OpenRouter） - 确认界面显示 DCI + UM + 有效性状态 - 自动 STP 封印（模板 15）——每份报告被永久记录 ### 🆘 我需要救援 — 紧急信号 适用于被困或处于直接危险中，需要发送救援信号的人——支持离线工作，追踪最后已知位置，并优先向响应者展示。 - 一键紧急按钮 - 自动位置捕获（GPS，回退到上一已知位置） - 周围环境照片拍摄 - 支持离线工作——在恢复连接时将信号排入队列 - 最后已知位置追踪（应用打开时每 30 秒保存一次） - 响应者地图上的高能见度红色标记 - 导出数据中的关键紧急标志 - 带有位置和说明的确认屏幕 ### 🗺 响应者仪表板 — 需访问代码 适用于坐在危机行动指挥台前的协调小组成员，他们需要自信而非盲目地分类传入的报告、救援信号并分配现场资源。 **访问代码：** `UNDP2026` - 带有颜色编码标记的置信度地图（有效 (VALID)/降级 (DEGRADED)/暂停 (SUSPENDED)） - 救援信号用 🆘 图标和优先级状态高亮显示 - 通过 Supabase 订阅进行实时更新 - 版本化报告——每个位置仅显示最新报告 - 带有 DCI 分布的实时置信度仪表板 - 冲突标记（相互矛盾的报道） - 时间轴滑块——重放最初的 48 小时 - 一键导出：带有完整性哈希的 JSON, CSV, GeoJSON, Shapefile - 带有不确定性明细的 DCI 报告卡 - STP 封印集成（模板 16）——一键实现数据集完整性封印 [](#目录) ## 匿名化与安全 - 无账户、无电子邮件、应用层无 IP 日志记录——UUID 在客户端生成 - 照片上传前剥离 EXIF 信息（Canvas API） - GPS 模糊化——冲突区域使用“区域报告 (±100m)” - 敏感位置匿名化（避难所、医疗机构、学校） - 数据保留政策——365 天，社区可选择退出 - 原住民数据主权——以《联合国原住民权利宣言 (UNDRIP)》第 31 条为设计原则；协商和同意机制是目前积极开发的优先事项 [](#目录) ## 安装与部署 ### 1. 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/AionSystem/VERITAS.git cd VERITAS ``` ### 2. 配置 OpenRouter（用于 AI 分析） - 在 [openrouter.ai](https://openrouter.ai) 注册 - 获取您的 API 密钥 - 首次使用时，应用程序将提示输入密钥（本地存储） ### 3. 在初始化时注册照片模型 ``` await CERTUS.initialize(supabaseUrl, supabaseKey, { photoModel: { id: 'openrouter/gpt-4o-mini+claude-3.5-sonnet', type: 'openrouter', calibration_status: 'UNCALIBRATED', calibration_samples: 0, calibration_dataset: 'Primary: openai/gpt-4o-mini, Fallback: anthropic/claude-3-5-sonnet', registered_by: 'certus-deployment' } }) ``` 随着基本事实验证数据的积累，调用 `CERTUS.updateModelCalibration(n, 'PARTIAL')` ——无需更改代码。 ### 4. 配置 Supabase（可选） - 创建一个免费的 Supabase 项目 - 运行 `supabase/schema.sql` 来创建报告表 - 在 `public/index.html` 中，设置 `USE_SUPABASE: true` ### 5. 部署到 Vercel ``` npm install -g vercel vercel --prod ``` ### 6. 部署 STP 服务（独立项目） STP 印章服务独立运行，包含 16 个模板： ``` cd ../stp-seal-service vercel --prod ``` [](#目录) ## 许可证 VERITAS 采用双重许可： - **GNU 通用公共许可证 v3.0** ——适用于人道主义、非营利、学术和开源用途 - **商业许可证** ——适用于专有用途、闭源集成和 OEM 应用 | 用户类型 | 许可证 | |-----------|---------| | 人道主义 非政府组织 / UNDP | GPL-3.0（免费） | | 学术 / 研究 | GPL-3.0（免费） | | 政府灾害机构 | GPL-3.0（免费） | | 开源项目 | GPL-3.0（免费） | | 商业（专有） | 商业许可证（收费） | 有关 GPL 条款请参阅 [`LICENSE`](LICENSE)，有关商业许可信息请参阅 [`COMMERCIAL-LICENSE.md`](COMMERCIAL-LICENSE.md)。 有关商业许可咨询：[aionsystem@outlook.com](mailto:aionsystem@outlook.com) [](#目录) ## 致谢 - xBD Dataset — 灾难建筑损坏评估 - TensorFlow.js — 客户端 AI - OpenRouter — 统一 AI API - Leaflet.js — 地图 - Supabase — 后端同步 - GPT-4o-mini (OpenAI) — 主要损坏评估模型 - Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) — 备用损坏评估模型 [](#目录) 这是 AION Constitutional Stack 的一个应用——应用于社区危机数据和拯救生命的救援协调。方法是可移植的。其背后的判断力则不然。

标签：AION宪章栈, AI可靠性工程, AI治理, CERTUS引擎, Claude 3.5 Sonnet, GPL v3, GPT-4o, OpenRouter, SHA-256密封, TensorFlow.js, 不确定性质量, 主权追踪协议(STP), 区块链/哈希防篡改, 危机数据管理, 商业授权, 多模态安全, 开源, 数据可溯源性, 数据可视化, 数据审计, 数据真实性验证, 灾难响应技术, 版本控制与合规, 确定性工程, 社区灾害认证平台, 系统架构设计, 自定义脚本, 认识论评分