CC 跨境法规调研
AI-помощник по исследованию трансграничных нормативных актов, созданный для юристов, специалистов по соответствию и юристов по международному праву зарубежных компаний. Решает три основные проблемы: «невозможно найти», «невозможно понять» и «невозможно точно интерпретировать» зарубежные нормативные акты. Он напрямую подключается к авторитетным зарубежным базам данных, таким как EUR-Lex, GovInfo, Statutes Сингапура, и точно извлекает для вас оригиналы нормативных актов целевой юрисдикции, обобщает законодательный контекст и границы применения. Отчеты предоставляются на китайском языке, основные положения сопровождаются параллельным английским переводом, каждое заключение содержит ссылку на официальную публикацию для проверки. Сделайте проверку соответствия требованиям при выходе на зарубежные рынки, исследование иностранного права для судебных процессов и сравнительное правовое исследование эффективными и обоснованными. Триггеры: трансграничные нормативные акты, зарубежные нормативные акты, иностранное законодательство, исследование зарубежного законодательства, нормативные акты ЕС, законодательство США, GDPR, DMA, правила SEC, CFIUS, трансграничное соответствие, cross-border regulation, foreign law
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专为出海企业法务、合规官及涉外律师打造的 AI 跨境法规调研助手。解决境外法规「查不到、看不懂、判不准」的三大痛点。它直连 EUR-Lex、…»
专为出海企业法务、合规官及涉外律师打造的 AI 跨境法规调研助手。解决境外法规「查不到、看不懂、判不准」的三大痛点。它直连 EUR-Lex、GovInfo、新加坡 Statutes 等海外官方权威数据库，为你精准捞出目标法域的法规原文、提炼立法背景与适用边界。全中文交付研究报告，核心条款中英对照，每个结论均附带官方公报出处链接，可逐条溯源。让出海合规尽调、涉外诉讼查明、跨境比较法研究从此高效且有据可依。 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
AI-помощник по исследованию трансграничных нормативных актов, созданный для юристов, специалистов по соответствию и юристов по международному праву зарубежных…
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - 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 54/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (跨境法规调研) не совпадает с папкой (cue-cross-border-regulation)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 969 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 307 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.