AI Data Remediation 是一个面向关键任务数据管道的自愈式修复层。其目标是拦截损坏或异常数据，按语义聚类为模式家族，借助本地或沙箱化语言模型生成确定性的修复逻辑，并以数学对账方式保证零数据丢失。
核心原则：AI 生成可验证的转换逻辑，不直接触碰或修改生产数据。
核心不变量：模型只生成纯的、确定性的转换函数，可测试、可审阅、可版本化，原始模型输出不会直接写入数据表；每个生成的 lambda 或转换在求值前必须通过针对受限命名空间的抽象语法树（AST）校验；总输入记录数必须严格等于成功记录数加隔离记录数（Source = Success + Quarantine），出现非零差额立即停止处理；敏感或 PII 数据在令牌化或本地执行之前不得外发至外部云 API；转换置信度低于 0.75 或未通过 AST 校验的聚类进入带完整血缘的隔离表等待人工复核。
处理流程分为五步：第一步，从确定性校验层摄取失败行到隔离的暂存缓冲区，严格在主要模式校验下游运行，不阻塞主摄取流。第二步，对错误字符串计算向量表示并按相似度聚类，将数千条损坏行压缩为 5 至 15 个代表性聚类，以降低执行时间与算力成本。第三步，将聚类示例输入受限提示，要求输出单个带明确输入输出类型契约的纯 Python lambda 函数。第四步，对生成的 lambda 做 AST 静态解析，拒绝包含 import、exec、eval、builtins、文件 I/O 或操作系统调用的代码，并要求转换置信度不低于 0.75、在 3 个聚类样本输入上通过单元测试断言，未通过者立即进入隔离。第五步，在输入、输出与隔离表之间执行数学平衡校验，确认源记录等于成功记录加隔离记录。
组件职责包括：异常缓冲（用于标记 NEEDS_AI 记录的异步暂存表或队列）、语义压缩（向量嵌入加相似度聚类）、逻辑合成（提示约束的 JSON 输出格式）、AST 安全门（Python ast.parse 加受限内置函数）、对账审计（严格不变量差额为零）。
适用场景为需要处理异常数据但强调安全、可审计与零丢失的数据管道。限制与注意事项：依赖前置的确定性校验层与暂存缓冲；PII 数据需本地执行或先令牌化；低置信度与校验失败记录需人工复核。具体安装命令、代码示例、收费与平台支持信息暂未提供。