SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB ai-compliance

Анализ соответствия нормативным требованиям для EU AI Act, ISO 42001, NIST AI RMF, GDPR, OECD, нормативных актов в сфере финансовых услуг (SEC, FCA, FINRA, DORA, MiFID II) и других фреймворков. Используйте, когда вас просят сгенерировать контрольный список соответствия для инструмента или варианта использования ИИ, определить, требуется ли оценка рисков, оценить уровень риска инструмента ИИ, определить, где инструмент или вариант использования ИИ может нарушить нормативные требования, провести анализ пробелов, рекомендовать меры по устранению, оценить поставщика, составить политику приемлемого использования, сопоставить требования к обучению или просмотреть правила ИИ, специфичные для юрисдикции. Запускается по фразам, таким как "контрольный список соответствия", "оценка рисков", "оценка риска", "соответствует ли это", "EU AI Act", "ISO 42001", "NIST AI RMF", "управление ИИ", "анализ пробелов", "оценка поставщика", "политика приемлемого использования", "MNPI", "требования к обучению ИИ" или любой запрос на оценку инструмента или варианта использования ИИ на соответствие нормативным требованиям или рискам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI compliance analysis for EU AI Act, ISO 42001, NIST AI RMF, GDPR, OE…»

AI compliance analysis for EU AI Act, ISO 42001, NIST AI RMF, GDPR, OECD, financial services regulations (SEC, FCA, FINRA, DORA, MiFID II), and other frameworks. Use when asked to generate a compliance checklist for an AI tool or use case, determine if a risk assessment is required, score an AI tool's risk level, identify where an AI tool or use case could run afoul of regulatory requirements, perform a gap analysis, recommend remediation steps, assess a vendor, draft an acceptable use policy, map training requirements, or review jurisdiction-specific AI rules. Triggers on phrases like "compliance checklist", "risk assessment", "risk score", "does this comply", "EU AI Act", "ISO 42001", "NIST AI RMF", "AI governance", "gap analysis", "vendor assessment", "acceptable use policy", "MNPI", "AI training requirements", or any request to evaluate an AI tool or use case for regulatory compliance or risk.

ClawHub Agent Skills автор: OpieTaylor911 v1.1.0 MIT-0 18 файлов тело ≈ 927 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Анализ соответствия нормативным требованиям для EU AI Act, ISO 42001, NIST AI RMF, GDPR, OECD, нормативных актов в сфере финансовых услуг (SEC, FCA, FINRA…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторБезопасностьПравотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
88
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 4

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 4
    • средняя Опасные команды cmd-privilege references/remediation-playbooks.md:129
      Повышение привилегий / права на запись для всех
      sudo chmod 600 /etc/openclaw/secrets.env
    • средняя Опасные команды cmd-privilege references/remediation-playbooks.md:130
      Повышение привилегий / права на запись для всех
      sudo chown bcaddy:bcaddy /etc/openclaw/secrets.env
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/vendor-assessment.md:39
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - [ ] Vulnerability disclosure / bug bounty program in place?
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/vendor-assessment.md:40
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - [ ] Penetration testing conducted? Frequency?

    Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 927 токенов

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 910: рекомендуется 120–800 символов
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 12 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (16 из 16)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This documentation-only compliance skill is mostly purpose-aligned, but it bundles company-specific security and compliance telemetry that should not be reused as generic guidance.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.