SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DD ai-act-knowledge

База знаний по Закону ЕС об ИИ — авторитетные нормативные ответы, основанные на 70 официальных источниках ЕС (включая проект руководства Комиссии 2026 года по классификации высокорисковых систем согласно ст. 6 — общие принципы, Приложение I, Приложение III). Отвечает на любой вопрос о Законе об ИИ с указанием статей из полного текста нормативного акта, руководств Комиссии, заключений EDPB/EDPS, кодексов практики, гармонизированных стандартов, руководств FRIA, шаблонов инцидентов и отраслевых руководств. Этот навык следует использовать, когда пользователь спрашивает о «Законе ЕС об ИИ», «нормативном акте об ИИ», «Регламенте 2024/1689», «KI-Verordnung», просит «объяснить статью Закона об ИИ», «что говорится в статье X», «требования Закона об ИИ», «штрафы по Закону об ИИ», «сроки Закона об ИИ», «обязанности GPAI», «высокорисковый ИИ», «запрещенные практики ИИ», «Закон об ИИ и GDPR», «оценка воздействия на основные права», «стандарты Закона об ИИ», «национальная имплементация Закона об ИИ», «грамотность в области ИИ», «отчетность о серьезных инцидентах», «Digital Omnibus», «регуляторная песочница ИИ» или любой вопрос о регулировании искусственного интеллекта в ЕС. Также срабатывает на немецкие термины: «KI-Gesetz», «KI-Verordnung», «Hochrisiko-KI», «KI-Kompetenz», «Grundrechte-Folgenabschaetzung», «GPAI-Verhaltenskodex». Для рабочих процессов оценки, которые приводят к решению о классификации, а не к ответу на основе знаний, предложите провести структурированную классификацию по уровням риска в ходе сеанса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«EU AI Act Knowledge Engine — authoritative regulatory Q&A grounded in…»

EU AI Act Knowledge Engine — authoritative regulatory Q&A grounded in 70 official EU source documents (including the 2026 Commission draft guidelines on Art. 6 high-risk classification — general principles, Annex I, Annex III). Answers any question about the AI Act with article-level citations from the full regulation text, Commission guidelines, EDPB/EDPS opinions, codes of practice, harmonised standards, FRIA guides, incident templates, and sector-specific guidance. This skill should be used when the user asks about the "EU AI Act", "AI Act regulation", "Regulation 2024/1689", "KI-Verordnung", asks to "explain an AI Act article", "what does Article X say", "AI Act requirements", "AI Act penalties", "AI Act timeline", "GPAI obligations", "high-risk AI", "prohibited AI practices", "AI Act and GDPR", "fundamental rights impact assessment", "AI Act standards", "AI Act national implementation", "AI literacy", "serious incident reporting", "Digital Omnibus", "AI regulatory sandbox", or any question about EU artificial intelligence regulation. Also triggers on German terms: "KI-Gesetz", "KI-Verordnung", "Hochrisiko-KI", "KI-Kompetenz", "Grundrechte-Folgenabschaetzung", "GPAI-Verhaltenskodex". For assessment workflows that produce a classification decision rather than a knowledge answer, offer to run a structured risk-tier classification in-session.

lawve-ai/awesome-legal-skills Agent Skills автор: lawve-ai 80 файлов тело ≈ 3 215 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 88 мин назад

База знаний по Закону ЕС об ИИ — авторитетные нормативные ответы, основанные на 70 официальных источниках ЕС (включая проект руководства Комиссии 2026 года по…

Как процесс D 37/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/draft-guidance-art73-high-risk.md, templates/serious-incident-template-gpai.md

ПроцедураТексты и документыИнфраструктураИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
D
75/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
49
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
37/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/draft-guidance-art73-high-risk.md, templates/serious-incident-template-gpai.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Сократите description до 1024 символов.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 7

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 7
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/codes-of-practice/gpai-code-detailed.md:263
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - End-user feedback collection, dedicated reporting channels, bug bounty programs, community-driven evaluations.
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/codes-of-practice/gpai-code-detailed.md:774
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - Run bug bounty programs for public-facing endpoints where appropriate.
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/codes-of-practice/gpai-code-final.md:1141
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    3. **Validation of network software integrity,** through (a) competitive bug bounty programs to encourage public participation in security testing of public-facing endpoints as appropriate to mitigate
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/core/regulation-title-XI-XIII-final.md:542
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    2. Where applicable, a detailed description of the measures put in place for the purpose of conducting internal and/or external adversarial testing (e.g. red teaming), model adaptations, including ali
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/cybersecurity/enisa-advisory-opinion.md:170
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - How to conduct vulnerability assessments or red teaming exercises to identify weaknesses in AI systems and infrastructure, consistent with "shift left" approaches.
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/cybersecurity/enisa-advisory-opinion.md:368
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    1. Review existing EU policy on usage of AI systems applied to cybersecurity and propose amendments, if needed, to leverage AI in cybersecurity (e.g., allow the use in blue teaming and red teaming).
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/cybersecurity/enisa-advisory-opinion.md:370
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    3. Organise workshops/hackathons for developing/designing AI tools to support cybersecurity tasks, both in the blue and red team's sides.

Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка description-long description 1366 символов, лимит 1024
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/draft-guidance-art73-high-risk.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: templates/serious-incident-template-gpai.md
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 119): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 37/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: templates/draft-guidance-art73-high-risk.md, templates/serious-incident-template-gpai.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): templates/draft-guidance-art73-high-risk.md, templates/serious-incident-template-gpai.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai-act-knowledge) не совпадает с папкой (eu-ai-act-knowledge-base-oliver-schmidt-prietz)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 85Шаги. Шагов: 20, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3215 токенов
  • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 1365: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 26 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 49.