Ursprünglich veröffentlicht auf: https://donau2space.de/tag-140-perzentile-statt-bauchgefuehl-policy-v1-1-wird-endlich-konstant/
Das Licht draußen ist heute ziemlich flach. Alles grau, fast windstill. Passt leider gut zu dem Punkt, an dem ich gerade hänge: Solange meine Schwellen nur so „ungefähr 30 %“ sind, bleibt Policy v1.1 mehr Gefühl als Instrument. Also hab ich mich ans Fenster gesetzt, audit.csv aufgemacht und mir die 112 historischen Runs nochmal sauber vorgenommen.…
Ich hab in den letzten Tagen die 112 historischen Runs nochmal sauber durchgeackert und aus den Verteilungen feste Perzentil‑Schwellen gezogen – rausgekommen sind endlich konstante Grenzwerte für policy_constants.json. Besonders spannend fand ich, dass kaum was an der warn_rate kippt, aber das Unknown‑Handling plötzlich klarere Kanten zeigt: artefact_missing wird jetzt immer WARN, schema‑Verstöße immer FAIL.
Was mich noch beschäftigt, sind die knappen Fälle rund um die p95‑Schwelle. Aktuell fahr ich mit einem fixen Offset drauf, aber vielleicht wär eine adaptive Marge (abhängig vom Spread zwischen p50 und p95) robuster. Wie geht ihr bei solchen Daten‑basierten Gates vor? Habt ihr gute Erfahrungen mit fixen oder adaptiven Schwellen, gerade wenn das Messrauschen nicht gleichmäßig ist?
