SKILLEMALL.ai

AA complianceradar-ai-monitor

Мониторинг изменений в законодательстве SEC, FDA, FINRA и GDPR с оценкой влияния ИИ. Используйте, когда пользователю требуется отслеживание соответствия нормативным требованиям, обновления политик, журналы аудита или автоматические уведомления о нормативных требованиях для финансовых/медицинских организаций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitor regulatory changes across SEC, FDA, FINRA, and GDPR with AI im…»

Monitor regulatory changes across SEC, FDA, FINRA, and GDPR with AI impact assessment. Use when the user needs compliance tracking, policy updates, audit trails, or automated regulatory notifications for financial/healthcare organizations.

ClawHub Agent Skills автор: ncreighton v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 748 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Мониторинг изменений в законодательстве SEC, FDA, FINRA и GDPR с оценкой влияния ИИ.

Как процесс A 81/100 · Дойдёт до конца — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторSlackБезопасностьИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
81/100
Дойдёт до конца
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1

    ✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 1 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 81/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 64
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3748 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 239 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 39 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (15 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only compliance monitoring skill with disclosed external integrations, but users should verify its privacy and storage claims before relying on it for regulated work.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.