BC eu-ai-act-classification-oliver-schmidt-prietz
Определяет, соответствует ли технология определению системы ИИ согласно ст. 3(1) Закона ЕС об ИИ, и классифицирует ее уровень риска (запрещенный, высокий риск, GPAI с системным риском, ограниченный риск, минимальный риск). Этот навык следует использовать, когда пользователь просит «классифицировать систему ИИ согласно Закону об ИИ», «определить уровень риска Закона об ИИ», «проверить, является ли что-то системой ИИ», «оценить запрещенные практики», «проверить классификацию высокого риска», «определить применимость исключения по ст. 6» или упоминает «KI-Verordnung», «Risikoklassifizierung», ст. 5, Приложение III или системный риск GPAI.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Determines whether a technology qualifies as an AI system under Art. 3…»
Determines whether a technology qualifies as an AI system under Art. 3(1) of the EU AI Act and classifies its risk tier (prohibited, high-risk, GPAI with systemic risk, limited risk, minimal risk). This skill should be used when the user asks to "classify an AI system under the AI Act", "determine the AI Act risk tier", "check if something is an AI system", "assess prohibited practices", "check high-risk classification", "determine Art. 6 exception applicability", or mentions "KI-Verordnung", "Risikoklassifizierung", Art. 5, Annex III, or GPAI systemic risk.
Определяет, соответствует ли технология определению системы ИИ согласно ст.
Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityreferences/gpai-systemic-risk.md:115Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)| Model evaluation | Art. 55(1)(a) | Perform model evaluation, including adversarial testing (red teaming) |
Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5984 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (eu-ai-act-classification-oliver-schmidt-prietz) не совпадает с папкой (eu-ai-act-system-classifier-oliver-schmidt-prietz)
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5984 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 38
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 564 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (12 из 12)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.