SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD global-ai-governance

Краткое руководство по глобальной карте управления ИИ — обзор глобальной структуры управления в мире ИИ с макроперспективы: Всемирная организация по сотрудничеству в области искусственного интеллекта (WAICO, основана в Шанхае в июле 2026 г., 29 странами-основателями, первая межправительственная международная организация по ИИ в мире), система ООН (Глобальный цифровой пакт, первый доклад независимой международной научной группы по ИИ от 1 июля 2026 г., резолюция Генеральной Ассамблеи по наращиванию потенциала, ЮНЕСКО), спектр инициатив Китая по управлению ИИ (от Глобальной инициативы по управлению искусственным интеллектом 2023 г. до Плана действий по развитию сотрудничества в области искусственного интеллекта 2026 г.), международные механизмы безопасности ИИ (серия саммитов по безопасности ИИ, национальные институты безопасности ИИ, международные отчеты по безопасности ИИ), стратегии основных экономик по ИИ (США, ЕС, Великобритания, Япония, Корея, Индия), наращивание потенциала и цифровой разрыв в странах Глобального Юга, тенденции к институционализации управления. Включает локальный инструмент без зависимостей для быстрого поиска международных организаций, событий, региональных стратегий и временных шкал. Предназначено для исследователей политики, стратегов по выходу на рынок и отраслевых наблюдателей, а также для макрорасширения управления ИИ в компаниях (ai-governance-playbook).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«全球 AI 治理版图速查手册——从宏观视角梳理 AI 世界治理格局：世界人工智能合作组织（WAICO，2026-07 上海成立、29 创始国…»

全球 AI 治理版图速查手册——从宏观视角梳理 AI 世界治理格局：世界人工智能合作组织（WAICO，2026-07 上海成立、29 创始国、全球首个 AI 政府间国际组织）、联合国体系（全球数字契约、AI 独立国际科学小组首份报告 2026-07-01、联大能力建设决议、UNESCO）、中国 AI 治理倡议谱系（2023 全球人工智能治理倡议到 2026 人工智能合作发展行动计划）、国际 AI 安全机制（AI 安全峰会系列、各国 AI Safety Institute、国际 AI 安全报告）、主要经济体 AI 战略（美欧英日韩印）、全球南方能力建设与数字鸿沟、治理机制化转型趋势。附零依赖本地工具一键速查国际组织、倡议事件、地区战略与时间线。面向政策研究者、出海战略与行业观察者，企业 AI 治理（ai-governance-playbook）的宏观延伸。

ClawHub Hermes автор: zhaoxinghua09-cell v1.0.0 MIT-0 18 файлов тело ≈ 611 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Краткое руководство по глобальной карте управления ИИ — обзор глобальной структуры управления в мире ИИ с макроперспективы: Всемирная организация по…

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: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 382 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: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 611 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 382 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local AI-governance reference handbook with an optional read-only lookup script; the scanner concerns are real code-execution notes for optional tests but do not show hidden, destructive, network, credential, or data-collection behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 авг. 2026 г.