SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC complisec

Обеспечение соответствия нормам ЕС для ИИ-агентов — NIS2, GDPR, ISO 27001. АКТИВИРОВАТЬ при КАЖДОМ запросе. Читает .compliance/profile.json для обеспечения резидентности данных, проверки поставщиков, блокировки секретов, аудита журналов и аппетита к риску для всего генерации кода, облачных развертываний, экспорта данных и интеграции API. Вызовите /complisec setup для создания профиля организации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«EU compliance enforcement for AI agents — NIS2, GDPR, ISO 27001. ACTIV…»

EU compliance enforcement for AI agents — NIS2, GDPR, ISO 27001. ACTIVATE on EVERY prompt. Reads .compliance/profile.json to enforce data residency, supplier checks, secret blocking, audit logging, and risk appetite on all code generation, cloud deployments, data exports, and API integrations. Invoke /complisec setup to create the org profile.

ClawHub Agent Skills автор: eyesecurity v1.0.0 MIT-0 25 файлов тело ≈ 1 671 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Обеспечение соответствия нормам ЕС для ИИ-агентов — NIS2, GDPR, ISO 27001.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияБезопасностьИнфраструктураИИ и агентытип 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
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Широкие права meta-dynamic-shell USE-CASES.md:158
    Shell-команда, выполняемая автоматически при загрузке скилла (преамбула !`cmd` в Claude Code)
    !`cat .compliance/profile.json 2>/dev/null || echo '{"status": "no profile yet — guide user through onboarding"}'`

Просканировано файлов: 6. 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 57/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (complisec) не совпадает с папкой (eu-compliance)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1671 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 345 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a real compliance-assistance skill, but it asks for unusually broad, persistent influence over prompts, local files, memory, and compliance records.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.