AC veradata-latam-compliance
Проверенные данные о соответствии требованиям в Латинской Америке для автономных ИИ-агентов. Используйте, когда агенту требуется проверка на соответствие санкциям OFAC/ООН/ЕС/Великобритании, проверка юридических лиц KYB (Колумбия, Мексика, Бразилия, Чили, Перу), ставки центральных банков LATAM (TRM, TIIE, Selic, UF, dólar blue), поиск в реестре предприятий (RUES/CNPJ/RFC) или ИИ-аналитика для рынков LATAM. Оплата через микроплатежи x402 v2 в USDC на Base или Solana — ключ API не требуется, подписка не требуется, учетная запись не требуется. Один POST-запрос за вызов. Используйте этот навык всякий раз, когда задача включает соответствие санкциям, KYC/KYB, финансовые данные LATAM, реестр компаний или проверку нормативных требований для юрисдикций Латинской Америки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Verified Latin American compliance data for autonomous AI agents. Use…»
Verified Latin American compliance data for autonomous AI agents. Use when an agent needs OFAC/UN/EU/UK sanctions screening, KYB entity verification (Colombia, Mexico, Brazil, Chile, Peru), LATAM central bank rates (TRM, TIIE, Selic, UF, dólar blue), business registry lookup (RUES/CNPJ/RFC), or AI-powered market intelligence for LATAM markets. Payment via x402 v2 micropayments in USDC on Base or Solana — no API key, no subscription, no account required. Single POST request per call. Use this skill whenever a task involves sanctions compliance, KYC/KYB, LATAM financial data, corporate registry, or regulatory screening for Latin American jurisdictions.
Проверенные данные о соответствии требованиям в Латинской Америке для автономных ИИ-агентов.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 0. 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 62/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2909 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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 658 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.