我们发现了什么
!Attestra logo (site/assets/logo.svg) # Attestra 能够根据你自己的策略文件，起草带有引用来源的答案，用于客户安全问卷（SOC 2、SIG、自定义电子表格）的 AI 智能体。> 由 NIKHIL CHARY SRIRAMOJU 设计与开发 > GitHub (https://github.com/Nikhil-creat) · LinkedIn (https://in.linkedin.com/in/nikhil-chary-sr
- 来源：GitHub（发现于 2026-10-12）
- 证据等级：C · 存在定价或订阅线索；有收费设计不等于已有收入。
- 商业模式：待核验
- 主题：独立产品
- 初筛评分：16.4/100 · 收录 1 次
证据，比故事更重要。
规则清洗与初筛，未经人工商业核验。原文语境、实际客户和付费情况仍需自行验证。
引用与数字披露
来源类型（原作者自述／第三方测算／媒体转引）需采集端标注，本版尚未落字段。
- 作者
- 未标注
- 抓取日期
- 来源类型
- 未标注
- 币种
- 未标注
- 口径
- 未标注
- 披露主体
- 未标注
- 披露日期
- 未标注
中文辅助译文（全文）
图注：Attestra 项目标志（包含品牌英文名称）
Attestra
AI 智能体可根据你自身的策略文档，附带引用地起草客户安全问卷（SOC 2、SIG、自定义电子表格）的答案。审校智能体会将每条答案与源文档比对，薄弱或敏感的回答会转给人工处理，已批准的答案再导出回原始 XLSX。
网站： https://nikhil-creat.github.io/questionnaire-ai/ · 在线演示： https://nikhil-creat.github.io/questionnaire-ai/demo.html
快速上手
python samples/make_questionnaire.py # 已附带示例：samples/questionnaire.xlsx
make run # http://localhost:8000- 上传
samples/security-policy.md（或你自己的 pdf/docx/txt/md）。 - 上传
samples/questionnaire.xlsx并点击 Draft answers。 - 审阅、批准，然后 Export XLSX。
Docker：cp .env.example .env && make docker。测试：make test。
在 .env 中设置 ANTHROPIC_API_KEY 以使用 LLM 起草。 未设置时，应用以抽取式模式离线运行。
功能特性
- 带引用的起草（LLM 或离线）、带升级规则的审校、人工审批、XLSX 导入/导出
- 答案库：已批准的答案可在重复问题上复用
- 任何 LLM 调用前进行 PII 脱敏、审计日志、策略过时提醒、缺口分析
- CI 中的黄金集评估、用于 GitHub Pages 的浏览器内演示
- 公司网站：定价、文档、安全、关于、联系表单、ROI 计算器、法律页面
- 可选的
API_KEY鉴权和每客户端速率限制 - API 附加项：
/api/audit、/api/stale-documents、/api/questionnaires/{id}/gaps
工作原理
chunk -> retrieve (TF-IDF) -> draft (LLM or extractive) -> critic -> approve -> export
- 审校规则： 无引用 = 升级；引用位于检索上下文之外 = 升级；源支持度低 = 升级；
敏感主题（安全事件、认证、法律）始终需要人工审批。
代码库结构
| 路径 | 用途 |
|---|---|
apps/api/core.py | 流水线：分块、检索、起草、审校、XLSX 解析/导出 |
apps/api/main.py | FastAPI 端点与静态界面 |
apps/api/static/index.html | 单页审阅界面 |
apps/api/agents/graph.py | LangGraph 框架（生产路径） |
apps/api/db/schema.sql | Postgres + pgvector 模式及行级安全（生产路径） |
site/ | 公司网站 + 在线演示（GitHub Pages）；使用 python tools/build_site.py 重新生成 |
eval/ | 黄金集评估 |
docs/ROADMAP.md | 高级功能指南 |
docs/DEPLOY_GITHUB_PAGES.md | Pages 部署指南 |
tests/ | 流水线测试，在 CI 中运行 |
状态与限制
MVP：内存存储，无鉴权，使用 TF-IDF 检索。 在 docs/ROADMAP.md 中的生产路径（鉴权、Postgres RLS、嵌入、零保留 LLM）完成之前，不可用于真实的客户数据。 参见 SECURITY.md。
许可协议
MIT (c) 2026 NIKHIL CHARY SRIRAMOJU
译文由上游机器翻译生成，可能有误；判断请以英文原文为准。
英文原文（来源本站未改写）
Attestra
AI agents that draft cited answers to customer security questionnaires (SOC 2, SIG, custom spreadsheets) from your own policies. A critic checks every answer against its sources, anything weak or sensitive goes to a human, and approved answers export back into the original XLSX.
Designed and developed by NIKHIL CHARY SRIRAMOJU
GitHub · LinkedIn
Website: https://nikhil-creat.github.io/questionnaire-ai/ · Live demo: https://nikhil-creat.github.io/questionnaire-ai/demo.html
Quickstart
python samples/make_questionnaire.py # already included: samples/questionnaire.xlsx
make run # http://localhost:8000- Upload
samples/security-policy.md(or your own pdf/docx/txt/md). - Upload
samples/questionnaire.xlsxand click Draft answers. - Review, approve, and Export XLSX.
Docker: cp .env.example .env && make docker. Tests: make test.
Set ANTHROPIC_API_KEY in .env for LLM drafting. Without it, the app runs offline in extractive mode.
Features
- Cited drafting (LLM or offline), critic with escalation rules, human approval, XLSX in/out
- Answer library: approved answers are reused for repeat questions
- PII masking before any LLM call, audit log, stale-policy warnings, gap analysis
- Golden-set eval in CI, in-browser demo for GitHub Pages
- Company website: pricing, docs, security, about, contact form, ROI calculator, legal pages
- Optional
API_KEYauth and per-client rate limiting - API extras:
/api/audit,/api/stale-documents,/api/questionnaires/{id}/gaps
How it works
chunk -> retrieve (TF-IDF) -> draft (LLM or extractive) -> critic -> approve -> export
- Critic rules: no citation = escalate; citation outside retrieved context = escalate; low source support = escalate;
sensitive topics (breach, certifications, legal) always need human approval.
Repo map
| Path | Purpose |
|---|---|
apps/api/core.py | Pipeline: chunking, retrieval, drafting, critic, XLSX parse/export |
apps/api/main.py | FastAPI endpoints and static UI |
apps/api/static/index.html | Single-page review UI |
apps/api/agents/graph.py | LangGraph skeleton (production path) |
apps/api/db/schema.sql | Postgres + pgvector schema with row-level security (production path) |
site/ | Company website + live demo (GitHub Pages); regenerate with python tools/build_site.py |
eval/ | Golden-set evaluation |
docs/ROADMAP.md | Advanced feature guide |
docs/DEPLOY_GITHUB_PAGES.md | Pages deployment guide |
tests/ | Pipeline tests, run in CI |
Status and limits
MVP: in-memory storage, no auth, TF-IDF retrieval. Not for real customer data until the production path in
docs/ROADMAP.md (auth, Postgres RLS, embeddings, zero-retention LLM) is done. See SECURITY.md.
License
MIT (c) 2026 NIKHIL CHARY SRIRAMOJU
这条还缺什么证据？
下面每条都由本条已有字段推出（等级、理由、商业模式、来源次数、是否演示）， 本站不生成推测性结论；通用验证方法放在方法论页。
- 可核验的收入或付费证据查官网定价页与付费口径；第三方数据源（如 GetLatka）只作旁证，需标注来源与时点。
- 商业模式未定确认按席位／按用量／授权还是开源托管版收费；开源项目另查 LICENSE 与是否存在付费版。
- 只有单一来源找一手站点或其他渠道是否重复出现同一产品；社区热帖数量不等于商业进展。
通用验证清单（谁有这个问题／谁愿意付费／一个人能交付哪一小步）见我们的筛选方法。