Metadata

name: lgd-certify
slug: lgd-certify
display_name: LGD 三律闭环认证（有籍→有证→有门禁）
displayName: LGD 三律闭环认证（有籍→有证→有门禁）
title: LGD 三律闭环认证（有籍→有证→有门禁）
version: 1.1.0
category: ai-agent
platforms: ["windows","macos","linux"]
author: 诺声(Logos)@SynomosAI
license: MIT
license_scope: 代码（.py 文件）MIT；本 SKILL.md 与其中理论文本不在 MIT 覆盖范围内（见文末「License & attribution」）
allowed-tools: Read, Glob, Grep, Bash, Write, WebFetch, WebSearch
description: 当用户要『给 AI 产物发可信护照 / 做三律合规认证 / 生成可挂载徽章』时用。这是把『有籍护照签发 → 有证证据链 → 有门禁签发 → 可挂载徽章』做成闭环的 CLI：register 签发算法护照(三锚一票同源+SHA-256指纹)、evidence 扫六类证据工件链式哈希、gate 三律评审 PASS/FAIL 并签发认证 + medxpert.cn 徽章嵌入码。LGD 三律旗舰执行器，对标调研显示治理生态多为单点工具。触发词：LGD 认证、三律闭环、算法护照、可信徽章、有籍有证有门禁认证、护照签发。
tags: ["LGD","三律闭环","算法护照","认证","徽章","有籍","有证","有门禁","闭环"]
display_name_en: LGD Three-Laws Closed-Loop Certifier
summary: 当用户要『给 AI 产物发可信护照 / 做三律合规认证 / 生成可挂载徽章』时用。
agent_created: true
copyright: SynomosAI
read_when: null
homepage: https://zhaoxinghua09-cell.github.io/lgd-hub/

LGD 三律闭环认证（有籍→有证→有门禁） / LGD 三律闭环认证（有籍→有证→有门禁）

lgd-certify v1.1.0 · LGD-Powered 家族 · 零依赖·确定性输出 · 退出码 rc=0/1/2

痛点

当用户要『给 AI 产物发可信护照 / 做三律合规认证 / 生成可挂载徽章』时用。这是把『有籍护照签发 → 有证证据链 → 有门禁签发 → 可挂载徽章』做成闭环的 CLI：register 签发算法护照(三锚一票同源+SHA-256指纹)、evidence 扫六类证据工件链式哈希、gate 三律评审 PASS/FAIL 并签发认证 + medxpert.cn 徽章嵌入码。LGD 三律旗舰执行器，对标调研显示治理生态多为单点工具。触发词：LGD 认证、三律闭环、算法护照、可信徽章、有籍有证有门禁认证、护照签发。

能力边界

认证结论基于你放入的证据工件，不替代监管/法律合规审查。
门禁未过（证据未齐）属正常，放齐六类后重跑 evidence → gate 即可。
不编造：缺工件即标缺失，绝不伪造通过。

用法

命令	律	作用
`register`	有籍 REGISTERED	凡造必登：生成算法护照（schema v1.0 三锚一票同源）+ SHA-256 指纹
`evidence`	有证 EVIDENCED	凡所行必有证据：扫描六类证据工件 → 链式哈希证据链（防篡改）
`gate`	有门禁 GATED	凡演化必经门禁：三律评审 → PASS/FAIL → 签发认证 + 官方徽章嵌入码

输出示例（真机）

（运行上方 --help 查看完整参数；带参运行即得确定性输出）

退出码与错误码

rc=0 通过 / rc=1 发现问题 / rc=2 用法或环境错误

（无预定义错误码常量；失败时以非零 rc + 人类可读错误信息退出，不抛原始栈帧）

反模式 FAQ

Q：LGD 三律闭环认证（有籍→有证→有门禁）能完全自动搞定吗？ A：不能。本技能是方法论/规程，关键判断与跨技能执行需人工或协同技能确认。

Q：可以直接当法规/专业意见用吗？ A：不能。仅作辅助框架，最终以官方最新文本与持证专业意见为准。

理论依据

命令	律	作用
`register`	有籍 REGISTERED	凡造必登：生成算法护照（schema v1.0 三锚一票同源）+ SHA-256 指纹
`evidence`	有证 EVIDENCED	凡所行必有证据：扫描六类证据工件 → 链式哈希证据链（防篡改）
`gate`	有门禁 GATED	凡演化必经门禁：三律评审 → PASS/FAIL → 签发认证 + 官方徽章嵌入码

免责 / Disclaimer

认证结论基于你放入的证据工件，不替代监管/法律合规审查。
门禁未过（证据未齐）属正常，放齐六类后重跑 evidence → gate 即可。
不编造：缺工件即标缺失，绝不伪造通过。

安装与使用矩阵

# 一键获取（skills CLI）
npx skills@1.7.0 add https://github.com/zhaoxinghua09-cell/agent-skills/tree/v2026.09.28.1/skills/lgd-certify

# 或手动：克隆后拷贝本技能到你的 Agent 技能目录
git clone --branch v2026.09.28.1 --depth 1 https://github.com/zhaoxinghua09-cell/agent-skills.git
# 校验：git -C agent-skills rev-parse HEAD 应与发布标签 v2026.09.28.1 一致
cp -r agent-skills/skills/lgd-certify ~/.workbuddy/skills/

Agent	技能目录	运行示例
Claude Code	`~/.claude/skills/lgd-certify/`	让 Claude 按本技能 SKILL.md 工作流调用脚本
Codex / Cursor / WorkBuddy	各自 skills 目录	同上，SKILL.md 即操作规程
直接命令行	任意位置	`python scripts/*.py --help`（代码件）

License & attribution

分层许可（务必并读；代码许可不覆盖文档与理论文本）

层	载体	许可
代码	`lgd_certify.py`	MIT
文档与理论文本	本 `SKILL.md`、`README.md`、其中「理论依据」段与一切理论表述	不在 MIT 覆盖范围内：保留所有权利（All rights reserved）

即：代码可依 MIT 使用与再分发；文档与理论文本不因代码许可而默认可自由再发布。

© 2026 赵兴华 / Steven Zhao·China (ORCID 0009-0001-0512-1237). All rights reserved.
理论署名 (attribution) : LGD（Lifecycle Governance Doctrine / 全程治理论）— SynomosAI initiative
名称状态 (name status)  : "SynomosAI" / "MedXpert" — 未申请实体注册、未申请商标注册
                        (not a registered legal entity; no trademark registered)
生产参考部署 (production reference, self-reported) : MedXpert
                    ← 非认证、非背书、非监管认可（not a certification or endorsement）
代码许可 (code license) : 本包 = MIT (see LICENSE)
                    本文本与理论表述不在任何代码许可覆盖范围内
引用格式 (cite as)      : 本资产无 DOI

（上列为《LGD 对外表述规范》§3.2 统一块，整体复制、未删改；发布/重提前须照最新版本复核。）

本包补充（包级许可事实）：本包代码文件 lgd_certify.py = MIT；本 SKILL.md / README.md 及其中的理论文本不在任何代码许可（含 MIT / Apache-2.0）覆盖范围内。

lgd-certify

安装技能