Nhật Ký Minh Bạch
Nhật Ký Minh Bạch
starnum.com.tw cam kết ghi lại các sự kiện hệ thống, vấn đề chất lượng và biện pháp cải tiến một cách công khai và minh bạch.
Trạng Thái Hệ Thống Hiện Tại
| Dịch vụ | Trạng thái | Xác nhận lần cuối |
|---|
| Hệ thống sản xuất nội dung | Hoạt động | 2026-04-12 |
| Dịch vụ phân tích lá số | Hoạt động | 2026-04-12 |
| Kiểm toán chung 4 AI | Hoạt động (R15 4/4 CLEAN) | 2026-04-12 |
Hồ Sơ Sự Cố (2026)
2026-04-10MINORĐã giải quyết
INC-2026-001: Vi Phạm Định Dạng Đầu Ra
Tác nhân AI sử dụng định dạng không chuẩn trong phân tích. Biện pháp giảm nhẹ: tạo script xác thực tự động và tích hợp vào pipeline CI/CD.
✅
Không có sự cố lớn nào khác được ghi lại.
System Card V2.0: Technical Transparency Layer
This layer publishes the technical governance evidence that can be safely disclosed: architecture, data sources, AI-use boundaries, quality gates, release integrity, and provider alignment. Source code, secrets, exploitable attack details, and private data remain out of scope.
Public architecture
Cloudflare Pages/Workers, R2/D1/KV/Pagefind, and local generation scripts form the public-site and governance publication chain. Public pages disclose behavior, state, and traceable sources, not secrets or internal permissions.
AI-use disclosure
AI-assisted workflows are used for knowledge-base retrieval, cross-checking, and error detection. Governance documents are benchmarked against OpenAI, Anthropic, and Google Gemini public frameworks. Production model usage is disclosed only when code/config evidence exists.
Quality and safety gates
Governance page audit 180/180 passing, JSON-LD errors 0, discovery-surface errors 0. Status pages report critical / 5 critical, 0 warnings as-is.
Data traceability
Knowledge base 32,724 chunks, TM 789,031 entries, AI answer-ready 7,976/7,976. Public metrics trace to data/state-machine/*, data/*audit*.json, and transparency reports.
| Governance area | OpenAI | Anthropic | Google Gemini | Starnum implementation evidence |
|---|
| Model/system-card disclosure | OpenAI models + safety docs | Claude model docs + system/model cards | Gemini model docs + safety settings | system-card, model-card, methodology, benchmark, transparency-log |
| Safety evaluation and use boundaries | Safety best practices / deployment checklist | Responsible Scaling / safety policy | Gemini safety controls / policy | AI safety, acceptable-use, ethics, risk-boundary copy, crawler policy audit |
| Data governance | Data controls / privacy controls | privacy and data handling docs | Gemini API data governance references | privacy, ai-data-governance, KB/TM source tracking, SHA-256 hashes |
| Monitoring and release | production checklist / eval discipline | system-card transparency discipline | model/version documentation discipline | deploy.js, status.html, SLA report, trust-pages-machine-audit, sitemap/hreflang audits |
- Sources: data/state-machine/model-card.json, public-bench.json, trust-pages.json, security-headers.json.
- Sources: data/trust-pages-machine-audit.json, data/discovery-surface-audit.json, data/ai-answer-readiness-audit.json.
- Sources: data/kb-machine-audit.json, data/tm/quality-audit-report.json, data/sla-report.json.
- Official benchmark docs checked: 2026-07-30; links are listed in the OpenAI / Anthropic / Google Gemini alignment table.
The V2.0 goal is not more claims; it separates implemented controls from planned controls. Production usage, benchmark alignment, status exceptions, GPG signing, and SLA breaches are disclosed from source data.