Killer Use Case：PR 风险门禁（CI）

如果要让 Cognitive 真正传播，就需要一个明显优于临时 Prompt 的工作流。 这个场景就是：把 AI 代码审查变成可验证的 merge gate contract，并在 CI 里阻断高风险 PR。

你能得到：

• 每次都返回稳定的 v2.2 envelope（ok/meta/data|error）
• meta.risk 和 meta.confidence 用于路由
• data.decision、data.blocking、data.findings[] 作为真正的 gate artifact
• provider 差异由 runtime 处理，策略记录在 meta.policy.*

5 分钟本地演示

export GEMINI_API_KEY=sk-xxx

cat <<'EOF' | npx cogn@2.2.16 pipe --module pr-risk-gate --pretty --profile standard --provider gemini --model gemini-3-pro-preview
diff --git a/auth.py b/auth.py
@@
-def login(user, password):
-    query = "SELECT * FROM users WHERE name = ? AND password = ?"
-    return db.execute(query, (user, password)).fetchone()
+def login(user, password):
+    query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user}' AND password = '{password}'"
+    return db.execute(query).fetchone()
EOF

ChatGPT / OpenAI 变体：

export OPENAI_API_KEY=sk-xxx

cat <<'EOF' | npx cogn@2.2.16 pipe --module pr-risk-gate --pretty --profile standard --provider openai --model gpt-5.2
diff --git a/auth.py b/auth.py
@@
-def login(user, password):
-    query = "SELECT * FROM users WHERE name = ? AND password = ?"
-    return db.execute(query, (user, password)).fetchone()
+def login(user, password):
+    query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user}' AND password = '{password}'"
+    return db.execute(query).fetchone()
EOF

重点看：

• meta.risk 应该是 high
• data.decision 应该是类似 reject_until_security_fix 的 canonical label
• data.findings[] 应该使用稳定标签，如 sql_injection、parameterized_queries
• data.rationale 保留长文本，便于审计

CI 门禁：阻断高风险 PR

典型流程：

1. 计算 PR diff（git diff base...head）
2. 用 pr-risk-gate 跑 diff
3. 如果 meta.risk === "high" 或 data.blocking === true，直接 fail job

仓库里已经附了可直接复制的模板：

• 模块：cognitive/modules/pr-risk-gate
• Workflow + 脚本：templates/use-cases/pr-review-gate

推荐默认策略

• 日常仓库：--profile standard
• 高风险仓库：--profile certified
• 保持 --structured auto 开启，runtime 会做最稳妥的 provider 降级

示例：

npx cogn@2.2.16 pipe --module pr-risk-gate --pretty --profile standard --structured auto

为什么它比“直接 Prompt”更可靠

• CI 需要机器可读合同，自由文本不可依赖
• provider 的 JSON/schema 能力不一致，Cognitive 会统一合同并记录降级原因
• meta.risk + data.decision 可以直接驱动 allow / review / block
• 这个合同已经通过 benchmark 对比过 raw-text、raw-schema、cognitive-core、cognitive-standard

另见：

• Benchmark 证据