SKILLEMALL.ai

AC cn-business-compliance-check

Инструмент проверки соответствия коммерческой деятельности в Китае. Автоматически проводит проверку соответствия китайскому законодательству перед выполнением любой коммерческой стратегии, побочного проекта или операции по монетизации. Сценарии использования: (1) Оценка законности и соответствия коммерческого плана. (2) Проверка побочных проектов/проектов по заработку на предмет юридических рисков. (3) Проверка коммерческой модели на предмет нарушения красных линий китайского законодательства. (4) Выявление серых зон и создание предупреждающего отчета. (5) Обеспечение предварительной фильтрации для принятия решений AI-агентами. Триггеры: соответствие, законность, риск, красная линия, нарушение закона, соответствие побочных проектов, коммерческая проверка, юридический риск, китайское законодательство.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«中国商业合规审查器。在执行任何商业策略、副业项目、变现操作前,自动进行中国法律合规审查。使用场景:(1)评估商业计划是否合法合规 (2)检查…»

中国商业合规审查器。在执行任何商业策略、副业项目、变现操作前,自动进行中国法律合规审查。使用场景:(1)评估商业计划是否合法合规 (2)检查副业/赚钱项目是否存在法律风险 (3)审查商业模式是否触及中国法律红线 (4)识别灰色地带并生成预警报告 (5)为AI智能体提供合规决策前置过滤。触发词:合规、合法、风险、红线、违法、副业合规、商业审查、法律风险、中国法律。

ClawHub Agent Skills автор: kuanghs v1.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 486 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Инструмент проверки соответствия коммерческой деятельности в Китае.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураБезопасностьИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 486 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 182 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only Chinese business compliance checklist that may over-trigger but does not request code execution, credentials, file access, or account control.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.