SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD ai-governance-playbook

Комплексное практическое руководство по управлению ИИ в корпорациях — охватывает общую структуру управления ИИ, шаблоны политик и правил использования ИИ, контрольный список оценки рисков ИИ, процесс утверждения регистрации приложений ИИ, а также быстрый поиск последних нормативных актов по управлению ИИ в Китае/ЕС/США/Азиатско-Тихоокеанском регионе (включая полное применение EU AI Act в августе 2026 года и временную шкалу поправок к Digital Omnibus, новые правила Китая для интеллектуальных агентов и антропоморфного ИИ в 2026 году, основной закон Кореи об ИИ, специальные правила управления ИИ в сфере здравоохранения и финансов). Предназначено для корпоративных менеджеров, специалистов по соответствию, юристов и руководителей по информационной безопасности, отвечает на вопросы по запросу, прилагает локальные инструменты для генерации черновиков политик, оценки рисков и самооценки зрелости одним щелчком мыши.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«企业AI治理综合实操手册——覆盖AI治理全景框架、AI使用政策与制度模板、AI风险分级评估清单、AI应用登记审批流程，以及中国/欧盟/美国/…»

企业AI治理综合实操手册——覆盖AI治理全景框架、AI使用政策与制度模板、AI风险分级评估清单、AI应用登记审批流程，以及中国/欧盟/美国/亚太最新AI治理法规速查（含欧盟AI Act 2026年8月全面适用与Digital Omnibus修订时间线、中国2026年智能体与拟人化AI新规、韩国AI基本法、医疗与金融行业AI治理专项）。面向企业管理者、合规、法务与信息安全负责人，一问即答，附本地工具一键生成政策草案、风险分级与成熟度自评。

ClawHub Hermes автор: zhaoxinghua09-cell v1.1.0 MIT-0 21 файл тело ≈ 905 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Комплексное практическое руководство по управлению ИИ в корпорациях — охватывает общую структуру управления ИИ, шаблоны политик и правил использования ИИ…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 21. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 220 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"

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: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 905 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 220 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (11 из 11)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed AI governance playbook with a user-run local Python helper and no evidence of hidden network, credential, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 авг. 2026 г.