AD coppa-guard
Защита конфиденциальности детей в США в соответствии с COPPA (coppa-guard) v1.0.0. Перед публикацией текстов, политик конфиденциальности, описаний в магазинах приложений для детских приложений / игр / электронной коммерции / образовательных продуктов, ориентированных на рынок США, в реальном времени обнаруживает выражения, подпадающие под действие COPPA, и нарушения конфиденциальности детей, выдает оценку риска и предложения по исправлению, чтобы агент мог активно вызывать. В отличие от постфактумной глубокой аудита, это перехват до публикации. Используйте, когда: необходимо в реальном времени перехватывать выражения, подпадающие под действие COPPA, такие как "ориентировано на детей до 13 лет", а также часто встречающиеся нарушения, такие как сбор личной информации детей, таргетированная реклама на основе поведения детей, отсутствие проверяемого согласия родителей (VPC), раскрытие данных детей третьим лицам, отслеживание постоянных идентификаторов детей, перед публикацией текстов, политик конфиденциальности, описаний в магазинах приложений для продуктов, ориентированных на детей в США; предотвратить нарушение COPPA и правил реализации FTC, а также других красных линий; добавить легкий и в реальном времени защитный механизм для китайских компаний / разработчиков, выходящих на зарубежные рынки. Основные возможности: - 🛡️ Обнаружение в реальном времени 6 типов нарушений конфиденциальности детей: ориентация на детей (применимо) / сбор личной информации детей / таргетированная реклама на основе поведения детей / отсутствие проверяемого согласия родителей / раскрытие данных детей третьим лицам / отслеживание постоянных идентификаторов детей. - 📊 Оценка уровня риска (high / medium / low) и предложения по исправлению для каждого случая. - 🔍 Интеллектуальное дедупликация перекрывающихся совпадений (сохранение более высокого уровня серьезности / более длинного совпадения) для снижения ложных срабатываний. - 📋 Структурированный вывод JSON для программного вызова агентом и пакетного сканирования. - 🧱 Ядро и правила разделены: правила сосредоточены в scripts/rules/terms.py, можно расширить, добавив термины. Ключевые слова для срабатывания: COPPA, конфиденциальность детей, закон о защите конфиденциальности детей в Интернете, выход на рынок США, соответствие требованиям детских приложений, проверяемое согласие родителей, VPC, ориентировано на детей, данные детей, persistent identifier, coppa-guard. Область применения: предварительная проверка в реальном времени текстов, политик конфиденциальности, описаний в магазинах приложений для продуктов, ориентированных на детей до 13 лет в США. Режим работы: полностью локальный, без сетевых запросов, без динамического выполнения. Внешние зависимости: стандартные библиотеки Python (дополнительная установка не требуется). Этот продукт является бесплатным защитным механизмом, работает полностью локально, без сетевых запросов, оценка выполняется путем ввода текста.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«COPPA 美国儿童隐私护栏 (coppa-guard) v1.0.0。 在面向美国市场的儿童向 App / 游戏 / 电商 / 教育产品的…»
COPPA 美国儿童隐私护栏 (coppa-guard) v1.0.0。 在面向美国市场的儿童向 App / 游戏 / 电商 / 教育产品的文案、隐私政策、 应用商店描述发布前，实时检测触发 COPPA 适用的表述与儿童隐私违规用语， 按风险分级输出命中与整改建议，供 Agent 主动调用。区别于事后深度审计，这是事前拦截。 Use when: 需要在发布面向美国儿童的产品的文案 / 隐私政策 / 应用商店描述前， 实时拦截"面向 13 岁以下儿童"触发 COPPA 适用的表述，以及收集儿童个人信息、 儿童行为定向广告、缺少可验证家长同意(VPC)、第三方披露儿童数据、儿童持久 标识符追踪等高频违规表达；防止触碰 COPPA 与 FTC 实施规则红线； 为中国出海企业/开发者加装一道轻量实时儿童隐私合规护栏。 核心能力： - 🛡️ 实时检测 6 类儿童隐私触发/违规：面向儿童(触发适用) / 收集儿童个人信息 / 儿童行为定向广告 / 缺少可验证家长同意 / 第三方披露儿童数据 / 儿童持久标识符追踪 - 📊 风险分级（high / medium / low）与逐条整改建议 - 🔍 重叠命中智能去重（保留高 severity / 更长匹配），降低误报 - 📋 结构化 JSON 输出，便于 Agent 程序化调用与批量扫描 - 🧱 内核与规则分离：规则集中在 scripts/rules/terms.py，追加词即可扩展 触发关键词：COPPA、儿童隐私、儿童在线隐私保护法、出海美国、儿童 App 合规、 可验证家长同意、VPC、面向儿童、儿童数据、persistent identifier、coppa-guard 适用范围：面向美国 13 岁以下儿童的产品的文案 / 隐私政策 / 应用商店描述的发布前实时检测 运行模式：纯本地，零网络请求，零动态执行 外部依赖：Python 标准库（无需额外安装） 本产品为免费护栏，纯本地运行，零网络请求，文本输入即可评估。
Защита конфиденциальности детей в США в соответствии с COPPA (coppa-guard) v1.0.0. Перед публикацией текстов, политик конфиденциальности, описаний в магазинах…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 9. 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 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 (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 918 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)
- +3Длина description 853: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.