AD ccpa-compliance
Инструмент для проверки соответствия Закону Калифорнии о конфиденциальности потребителей (CCPA/CPRA), оценки рисков и генерации документации. Предоставляет комплексные решения по соблюдению CCPA/CPRA для бизнеса, связанного с данными калифорнийских потребителей. Используйте, когда: необходимо провести самопроверку соответствия CCPA/CPRA, проверку защиты прав потребителей, реализацию механизма отказа от продажи данных, проверку соответствия продажи данных, управление поставщиками услуг, построение системы соответствия требованиям конфиденциальности. 🎉 Важное обновление версии 1.0.5: - 🔧 Новый унифицированный интерфейс CLI, аналогичный инструментам PIPL и GDPR - 📊 Поддержка вывода отчетов в форматах JSON/Markdown/HTML/CSV - 🚀 Междоменная проверка: может использоваться совместно с PIPL и GDPR - 🔒 Работает только локально, без внешних зависимостей Ключевые слова для активации: CCPA, CPRA, калифорнийское соответствие, конфиденциальность потребителей, защита данных, соответствие требованиям США, California privacy, Do Not Sell, права потребителей, отказ от продажи Область применения: Закон Калифорнии о конфиденциальности потребителей (CCPA) / Закон о конфиденциальности Калифорнии (CPRA) Режим работы: только локально, без сетевых запросов ❎ Внешние зависимости: нет (только стандартная библиотека Python) ⭐
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«美国加州消费者隐私法（CCPA/CPRA）合规检查、风险评估和文档生成工具。 为涉及加州消费者数据的业务提供全面的CCPA/CPRA合规解决…»
美国加州消费者隐私法（CCPA/CPRA）合规检查、风险评估和文档生成工具。 为涉及加州消费者数据的业务提供全面的CCPA/CPRA合规解决方案。 Use when: 需要进行CCPA/CPRA合规自查、消费者权利保障检查、选择退出机制实现、 数据销售合规检查、服务提供商管理、隐私合规体系建设。 🎉 版本1.0.5重要更新： - 🔧 全新统一化CLI接口，与PIPL、GDPR工具体验一致 - 📊 支持JSON/Markdown/HTML/CSV多格式报告输出 - 🚀 跨法域检查：可与PIPL、GDPR配合使用 - 🔒 纯本地运行，零外部依赖 触发关键词：CCPA、CPRA、加州合规、消费者隐私、数据保护、美国合规、 California privacy、Do Not Sell、消费者权利、选择退出 适用范围：美国加州消费者隐私法（CCPA）/ 加州隐私权法案（CPRA） 运行模式：纯本地，无网络请求 ❎ 外部依赖：无（仅Python标准库）⭐
Инструмент для проверки соответствия Закону Калифорнии о конфиденциальности потребителей (CCPA/CPRA), оценки рисков и генерации документации.
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
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: 15. 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 41/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (ccpa-compliance) не совпадает с папкой (ccpa-comliance)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 64
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1393 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
- -222 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 436 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 44 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.