SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB gpai-code-of-practice

Оценивает соответствие Кодексу практики ЕС для ИИ общего назначения (GPAI) в соответствии с Законом об ИИ (Регламент (ЕС) 2024/1689). Используйте, когда вас просят определить обязательства поставщика моделей GPAI, оценить соответствие Кодексу практики, оценить требования к прозрачности или авторскому праву для моделей GPAI, проверить обязательства по системному риску, разработать дорожную карту соответствия GPAI или подготовиться к запросам Управления по ИИ. Охватывает все три главы Кодекса (Прозрачность, Авторское право, Безопасность и защита), 12 обязательств и их меры, классификацию системного риска (статья 51), обязательства поставщика (статьи 53 и 55), исключения для открытого исходного кода, сроки исполнения, надзор со стороны Комиссии/Управления по ИИ и особенности стран DACH, такие как кибербезопасность по версии BSI и последствия для советов предприятий. Активируется по фразам вроде «соответствие GPAI», «оценка Кодекса практики», «обязательства моделей GPAI», «оценка системного риска», «требования к прозрачности Закона об ИИ», «политика авторского права GPAI», «соответствие ИИ общего назначения».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Assess compliance with the EU General-Purpose AI (GPAI) Code of Practi…»

Assess compliance with the EU General-Purpose AI (GPAI) Code of Practice under the AI Act (Regulation (EU) 2024/1689). Use when asked to determine GPAI model provider obligations, assess Code of Practice compliance, evaluate transparency or copyright requirements for GPAI models, check systemic risk obligations, build a GPAI compliance roadmap, or prepare for AI Office requests. Covers all three Code chapters (Transparency, Copyright, Safety & Security), the 12 commitments and their measures, systemic risk classification (Article 51), provider obligations (Articles 53 and 55), open-source exemptions, enforcement timeline, Commission/AI Office supervision, and DACH-specific overlays such as BSI cybersecurity and works council implications. Triggers on phrases like "GPAI compliance", "Code of Practice assessment", "GPAI model obligations", "systemic risk evaluation", "AI Act transparency requirements", "GPAI copyright policy", "general-purpose AI compliance".

lawve-ai/awesome-legal-skills Agent Skills автор: lawve-ai 9 файлов тело ≈ 4 131 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 75 мин назад

Оценивает соответствие Кодексу практики ЕС для ИИ общего назначения (GPAI) в соответствии с Законом об ИИ (Регламент (ЕС) 2024/1689).

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

АнализаторРазработкаБезопасностьТексты и документытип 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/systemic-risk-framework.md:198
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Penetration testing and security audits

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 130): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 75/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (gpai-code-of-practice) не совпадает с папкой (gpai-code-of-practice-compliance-werner-plutat)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4131 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 39, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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 971: рекомендуется 120–800 символов
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.