160 的 orchestrator 用默认阈值（高危>=1.0 / 关注>=0.5）映射尽调重点。但不同行业、不同项目阶段，阈值该不一样——早期项目容忍度高、国企经责严。本篇把阈值外置到 config，演示校准前后等级变化，并说明"自动映射 + 人工复核"双保险。

# config.yaml（校准版）
data: sample_company
threshold:
  risk_high: 0.8      # 尽调项目收紧，提前预警
  risk_watch: 0.4
mode: both
output: out/


# 校准逻辑：读配置，回灌风险引擎
import yaml
from risk_engine import risk_dashboard

cfg = yaml.safe_load(open("config.yaml", encoding="utf-8"))
hi, watch = cfg["threshold"]["risk_high"], cfg["threshold"]["risk_watch"]
# risk_dashboard 内置阈值，这里用闭包重映射等级
def grade(score):
    return "高危" if score >= hi else ("关注" if score >= watch else "相对干净")

print("校准后等级函数已就位，阈值来自 config 而非硬编码")


联动不是"全自动就完"。阈值校准让引擎贴合项目实际，自动映射 + 人工复核才是稳健落地。

你更信"自动映射"还是"人工复核"定风险等级？评论区聊。

如果有用，点赞收藏关注，留下你的校准难题。下期预告：E 系列收官（从单项目到多项目批处理，工作台升级为所里标准工具）。

会计师事务所的一名注册会计师

问题160 的 orchestrator 用默认阈值（高危>=1.0 / 关注>=0.5）映射尽调重点。但不同行业、不同项目阶段，阈值该不一样——早期项目容忍度高、国企经责严。本篇把阈值外置到 config，演示校准前后等级变化，并说明"自动映射 + 人工复核"双保险。

171 · Python 联动调优：orchestrator 阈值校准，让风险等级贴合项目实际

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后端

阈值外置到config，不同行业项目可灵活校准风险等级。示例演示尽调项目收紧至0.8/0.4，经责审计维持严标准。自动映射初判+人工复核定稿双保险，让风险引擎贴合实际，稳健落地。

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