Componentes para governança de IA
Resposta direta: a melhor opção é o menor componente que resolve o tarefa com compatibilidade adequada, permissões mínimas e revisão proporcional ao impacto. Este hub organiza opções reais do catálogo e preserva o estado de confiança observado.
Critérios de comparação
Comparamos objetivo, tipo, compatibilidade, comando de instalação, permissões, autonomia, dependências, manutenção, aprovação humana e Trust state. Not-tested significa evidência insuficiente, Community Tested exige evidência comunitária e Reveno Verified só aparece após verificação real.
Componentes para comparar
- AI Governance Starter (Skill): Primeiro raio-x honesto do uso de IA na empresa.. Confiança: community-tested.
- AI Governance Starter Plugin: AI Governance Starter com rotina mensal automatica.. Confiança: community-tested.
- Monitor de Governança de IA (Agente): Acompanha as politicas de uso de IA das plataformas e avisa o que muda, com cron automatico.. Confiança: community-tested.
- Reveno Ops: Reveno AI Commons dentro do Claude Code.. Confiança: not-tested.
- AI Use Policy Operator: Rascunhar política de uso de IA ligada a decisões reais.. Confiança: not-tested.
- AI Inventory Operator: Organizar inventário de modelos, agentes, MCPs e usos.. Confiança: not-tested.
- AI Risk Assessment Operator: Avaliar risco de caso de IA por impacto e controle.. Confiança: not-tested.
- aprovação humana Design Operator: Definir onde aprovação humana é necessária e verificável.. Confiança: not-tested.
- AI Vendor Review Operator: Triar fornecedor de IA por dados, autonomia e dependência.. Confiança: not-tested.
- AI Incident Response Operator: Preparar resposta a incidente envolvendo sistema de IA.. Confiança: not-tested.
- Model Change Review Operator: Avaliar impacto de troca ou atualização de modelo.. Confiança: not-tested.
- AI Audit Evidence Operator: Organizar evidência de governança sem fabricar compliance.. Confiança: not-tested.
Quando usar cada tipo
Use skills para tarefas especializadas e revisáveis; agents para coordenação de uma função mais ampla; plugins para empacotar capacidade e configuração; MCPs para conectar ferramentas ou dados. Combine somente quando as responsabilidades forem distintas e os controles forem explícitos.
Riscos principais
Observe acesso de rede, shell, arquivos, credenciais, escrita externa, autonomia e ausência de aprovação humana. Medium ou high risk não significam “não use”; significam que contexto, teste e controle importam mais.
Comparações relacionadas
- AI Governance skill vs AI Governance plugin
- AI Governance skill vs Monitor agent
- AI Governance plugin vs Monitor agent
- Reveno Ops plugin vs AI Use Policy skill
- Reveno Ops plugin vs AI Inventory skill
- Reveno Ops plugin vs AI Risk Assessme skill
- Reveno Ops plugin vs aprovação humana skill
- Reveno Ops plugin vs AI Vendor Review skill
Próximo passo
Montar uma stack com estes componentes · Analisar uma origem · Levar a operação para governança
Perguntas frequentes
O ranking é absoluto?
Não. O hub organiza sinais observados e não fabrica uma ordem universal.
Posso instalar mais de um?
Sim, após revisar overlap, dependências, permissões combinadas e gates humanos.
Plano de teste comparativo
Teste cada opção separadamente com a mesma entrada, o mesmo critério de qualidade e o menor acesso possível. Registre versão, tempo, resultado, erro e necessidade de retrabalho. Depois teste a composição somente se as capacidades forem complementares. Não conecte credenciais reais durante a primeira rodada. Se uma opção exigir rede, shell, arquivos ou ação externa, documente destino, reversibilidade e responsável pela aprovação antes de decidir.