BD cue-cross-border-regulation
Исследование трансграничного законодательства — для соответствия требованиям при выходе компаний на зарубежные рынки, для выяснения иностранного права при трансграничных судебных разбирательствах, для комплексной проверки при трансграничных инвестициях, для сравнения китайских и иностранных норм в научных исследованиях. Наибольшие трудности вызывают «невозможность найти, трудность понимания, неточность толкования» зарубежных норм: допуск продукции на рынок, соответствие GDPR по данным, экспортный контроль, проверка иностранных инвестиций, трансграничное налогообложение и трансфертное ценообразование, зарубежная занятость и визы. Положения разбросаны по официальным бюллетеням разных стран, оригиналы на английском языке трудночитаемы, границы применимости трудно определить. Навык напрямую подключается к официальным авторитетным базам данных, таким как EUR-Lex, GovInfo, Statutes Сингапура, осуществляет целевой поиск оригиналов и ключевых положений нормативных актов целевых юрисдикций, извлекает предысторию законодательства и границы применимости, к ключевым положениям прилагает краткое изложение на китайском языке, каждое заключение сопровождается официальным источником, позволяющим проверить его по пунктам — для соблюдения трансграничных требований, трансграничных судебных разбирательств и сравнительно-правовых исследований есть основа.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«跨境法规调研 — 企业出海要合规、涉外诉讼要查明外国法、跨境投资要尽调、学术研究要对比中外规定，最怕境外法规「查不到、看不懂、判不准」：产品…»
跨境法规调研 — 企业出海要合规、涉外诉讼要查明外国法、跨境投资要尽调、学术研究要对比中外规定，最怕境外法规「查不到、看不懂、判不准」：产品准入、GDPR 数据合规、出口管制、外商投资审查、跨境税务与转让定价、海外用工与签证，条款散落各国官方公报，英文原文难啃、适用边界难判。它直连 EUR-Lex、GovInfo、新加坡 Statutes 等官方权威数据库，定向检索目标司法辖区法规原文与核心条款，提炼立法背景与适用边界，关键条款附中文摘要，每个结论带官方出处、可逐条回查——出海合规、跨境诉讼、比较法研究都有据可依。 Triggers: 跨境法规、境外法规、外国法律、海外法规调研、欧盟法规、美国法律、GDPR、DMA、SEC规则、CFIUS、跨境合规、cross-border regulation、foreign law
Исследование трансграничного законодательства — для соответствия требованиям при выходе компаний на зарубежные рынки, для выяснения иностранного права при…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:161Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)echo "=== 2/3 Cue 服务 ===" && curl -sS --max-time 10 "https://cuecue.cn/api/health" -H "Authorization: Bearer $CUE_KEY"
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:162Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)echo "=== 3/3 搭子 ===" && curl -sS --max-time 10 "https://cuecue.cn/api/playbook" -H "Authorization: Bearer $CUE_KEY" | python3 -c "import sys,json;scenes=json.load(sys.stdin).get('data',{}).get('scene
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 11
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1441 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 364 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.