SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC privacy-policy-stephane-boghossian

Генератор политики конфиденциальности с нулевой галлюцинацией, который позволяет любому — от основателя без юридического образования до юриста — пройти через управляемый ввод данных к публикуемой политике конфиденциальности, учитывающей юрисдикцию. Приоритет юрисдикции: определяет, какие законы применимы в зависимости от местонахождения ваших пользователей, а затем составляет только необходимые положения — GDPR/ЕС + Великобритания, США (CCPA/CPRA, ~20 законов штатов, COPPA, отраслевые наложения) и глобальные/MENA (LGPD, Закон Квебека 25, Индия DPDP, Китай PIPL, ОАЭ/DIFC, Саудовская Аравия PDPL), плюс раскрытие информации для магазинов приложений, файлов cookie и соответствия AI Act/EU AI Act. Его правило: заявлять только то, что вы подтвердили; никогда не выдумывать статут, цитату, штраф или дату — каждое утверждение подкреплено источником и проверено QA. Не является юридической консультацией.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A zero-hallucination privacy-policy generator that takes anyone — non-…»

A zero-hallucination privacy-policy generator that takes anyone — non-lawyer founder to lawyer — from a guided intake to a publishable, jurisdiction-aware privacy policy. Jurisdiction-first: it detects which laws apply from where your users are, then drafts only the required clauses — GDPR/EU + UK, US (CCPA/CPRA, ~20 state laws, COPPA, sector overlays), and global/MENA (LGPD, Quebec Law 25, India DPDP, China PIPL, UAE/DIFC, Saudi PDPL), plus app-store, cookies, and AI/EU AI Act disclosures. Its rule: state only what you confirm; never invent a statute, citation, fine, or date — every claim is source-cited and QA-gated. Not legal advice.

lawve-ai/awesome-legal-skills Agent Skills автор: lawve-ai 11 файлов тело ≈ 1 870 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 89 мин назад

Генератор политики конфиденциальности с нулевой галлюцинацией, который позволяет любому — от основателя без юридического образования до юриста — пройти через…

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторПравотип 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
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
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.
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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "language"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1870 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 644 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.