企业级 DMN 决策自动化平台，全栈 Rust 实现。用户以自然语言描述业务规则，系统通过 LLM 智能体生成结构化 DSL，经多层校验后编译为标准 DMN 1.5 XML，并提供完整的版本管理、业务验收、发布运行和数据解读能力。

自然语言驱动：无需掌握 DSL、DMN 或 FEEL 语法，直接用业务语言描述决策逻辑阶段化工作流：需求分析 → 澄清确认 → 决策方案 → 模型生成，每步可控可验证增量修改：对已有模型进行结构化补丁式修改，保留未受影响的元素和引用知识库集成：绑定公司术语、字段目录和制度文档，自动注入建模上下文流式反馈：实时展示 LLM 推理和生成进度，适配中断和错误自动修复

完整 DMN 1.5 实现：适配决策表（全部命中策略）、字面量表达式、上下文、关系、条件、过滤器、迭代器、函数调用生产级 FEEL 解释器：完整实现 FEEL 表达式语言，包含算术、逻辑、字符串、日期时间、列表和上下文操作执行轨迹：确定性记录依赖执行顺序、逻辑类型、命中规则、中间结果和最终输出决策服务封装：已推出版本中的每个 DecisionService 自动成为可调用的 HTTP 端点；未定义服务时按终端决策生成默认服务

多层校验门禁：DSL 结构 → DMN 编译 → FEEL 语法 → 依赖完整性 → 契约测试自动验收测试：边界值、缺失输入、类型错误、数值阈值的下界/等值/上界案例生成静态研判：规则冲突检测（UNIQUE/ANY）、不可达规则（FIRST）、覆盖缺口识别变更审查：版本差异分析，风险等级评估（低/中/高），人工确认后保存业务验收：必须添加并批准至少一个业务案例，所有门禁通过后才能推出

版本化部署：不可变版本历史，发布时自动将上一版本标记为已退役运行监控：最近 50 条执行记录持久化，含输入、输出、轨迹和耗时业务反馈闭环：回填实际业务结果、偏差判定和说明，作为后续增强数据源数据解读：按当前发布版本隔离分析最近 30 天运行数据，覆盖成功率、偏差率、规则命中、耗时分布和异常检测优化建议：基于运行数据自动生成结构化改进提案（当前为占位实现）

项目协作：基于角色的访问控制（所有者/建模者/复核者/审批者/查看者）版本回滚：从已上线或已退役版本创建回滚草稿，重新验收后发布模型库：保存个人模板快照，复用平台内置模板或历史已发布模型审计日志：记录项目创建、版本变更、验收批准、发布退役、服务调用等所有关键操作知识溯源：版本创建时固化引用的知识源元信息快照，后续变更不影响历史版本

完整的业务操作流程、发布门禁和常见问题见 使用者操作手册 。

知识库录入、方案绑定、自然语言建模关联和 DSL 示例见 知识库与建模关联示例 。

项目能力演示和操作流程请观看： 哔哩哔哩视频说明 。