# Configurable Thresholds

> Umbrales de decisión ajustables sin redeploy, servidos desde caché Redis

- Skill: `davidcastagnetoa/configurable-thresholds` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add davidcastagnetoa/configurable-thresholds`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/davidcastagnetoa/configurable-thresholds/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: davidcastagnetoa (https://skillmd.com/u/davidcastagnetoa)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/davidcastagnetoa/configurable-thresholds

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# configurable_thresholds

Los umbrales de aprobación/rechazo/revisión manual son configurables en tiempo de ejecución a través de Redis, permitiendo ajustarlos sin necesidad de redeploy del código.

## When to use

Usar en el `decision_agent` para determinar si el score global resulta en APPROVED, REJECTED o MANUAL_REVIEW.

## Instructions

1. Definir estructura de umbrales en Redis (JSON): `{ 'auto_approve': 0.85, 'auto_reject': 0.40, 'manual_review_min': 0.40, 'manual_review_max': 0.85 }`.
2. Cargar umbrales al inicio del `decision_agent` con TTL de 60 segundos (cache refresh).
3. Lógica de decisión:
   ```
   if global_score >= auto_approve: APPROVED
   elif global_score <= auto_reject: REJECTED
   else: MANUAL_REVIEW
   ```
4. Permitir umbrales distintos por tipo de documento, nivel de riesgo del negocio y entorno (prod/staging).
5. Registrar en auditoría qué umbrales estaban activos en el momento de la decisión.
6. Implementar endpoint de admin para actualizar umbrales (protegido, requiere MFA).

## Notes

- En producción inicial, ser conservador: umbral de aprobación alto (0.90) para reducir FAR.
- Ajustar tras análisis de FRR real con usuarios legítimos.