BD ai-policy-radar
Используется, когда пользователь говорит «Какие новые правила для ИИ появились в последнее время?», «Были ли новые действия от EU AI Act/регуляторов/NMPA?», «Мне нужно быть в курсе обновлений законодательства», «Следи за политикой ИИ» или когда нужно постоянно отслеживать динамику регулирования ИИ (EU AI Act / NMPA Китая / FDA США / GDPR и т. д.). Сканирует базу нормативных актов/журналы обновлений, классифицирует изменения по темам (уровни риска/прозрачность/данные/доступ) и фиксирует их (наличие сертификации), выдает «что нового появилось в этом месяце и как это на вас повлияет». Может запускать скрипты (сканер policy_radar). Теоретическая основа: Три закона LGD — наличие сертификации (отслеживание изменений в законодательстве). Дополняет eu-ai-act-companion (он помогает ориентироваться в одном законе, этот навык — отслеживать динамику между законами). Триггеры: законодательство ИИ, policy radar, динамика регулирования, обновления EU AI Act, отслеживание соответствия требованиям, policy radar, мониторинг законодательства.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户说『最近AI出了什么新规』『EU AI Act/脆监会/NMPA有没有新动作』『法规更新我得跟上』『帮我盯AI政策』，或要持续跟踪 A…»
当用户说『最近AI出了什么新规』『EU AI Act/脆监会/NMPA有没有新动作』『法规更新我得跟上』『帮我盯AI政策』，或要持续跟踪 AI 监管动态（EU AI Act / 中国 NMPA / 美国 FDA / GDPR 等）时使用。扫描法规库/更新日志，按主题（风险分级/透明度/数据/准入）归类变动并留痕（有证），输出「本月新增了什么、对你有何影响」。可运行脚本（policy_radar 扫描器）。理论根基：LGD 三律之有证（法规变动留痕可溯）。与 eu-ai-act-companion 互补（它管单法导航，本技能管跨法动态监测）。触发词：AI法规、政策雷达、监管动态、EU AI Act更新、合规追踪、policy radar、法规监测。
Используется, когда пользователь говорит «Какие новые правила для ИИ появились в последнее время?», «Были ли новые действия от EU AI Act/регуляторов/NMPA?»…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 327 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
description-no-whenни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_name" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "title" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_name_en" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "copyright" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "read_when" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
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: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 476 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
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 327 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 61.