SKILLEMALL.ai

AB Cross-border Data Privacy Readiness Guide

Получите практический пошаговый контрольный список соответствия требованиям конфиденциальности для любого рынка — GDPR, CCPA, LGPD, PIPL и других. Пропустите юридический жаргон и получите действенный план готовности с шаблонами для политик конфиденциальности, баннеров cookie, соглашений об обработке данных и рабочих процессов DSAR.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Get a practical, step-by-step privacy compliance checklist for any mar…»

Get a practical, step-by-step privacy compliance checklist for any market — GDPR, CCPA, LGPD, PIPL, and more. Skip the legal jargon and get an actionable readiness plan with templates for privacy policies, cookie banners, data-processing agreements, and DSAR workflows.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.0.4 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 468 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Получите практический пошаговый контрольный список соответствия требованиям конфиденциальности для любого рынка — GDPR, CCPA, LGPD, PIPL и других.

Как процесс B 79/100 · Почти готов — слабые места: согласованность, повторный запуск, отчётность по ходу

ШаблонБезопасностьИнфраструктураПравотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
79/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 79/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Cross-border Data Privacy Readiness Guide) не совпадает с папкой (cb-data-privacy-readiness-guide)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 47
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2468 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a descriptive privacy-readiness guide with no code execution or external access, but users should treat its compliance examples as planning prompts rather than legal conclusions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 июн. 2026 г.