BB serious-incident-reporting
Оценивает, отчитывается и управляет серьезными инцидентами, связанными с высокорисковыми системами ИИ, в соответствии со статьей 73 Закона ЕС об ИИ. Охватывает квалификацию инцидента, временные рамки (2/10/15 дней), уведомление органов власти, обязанности развертывающего лица (ст. 26(5)), сопоставление с другими нормативными актами (GDPR/NIS2/MDR), корректирующие меры и маршрутизацию, специфичную для DACH. Используйте, когда вас просят оценить, подлежит ли инцидент с ИИ уведомлению, составить уведомление по статье 73, определить соответствующий орган власти или создать процесс реагирования на инциденты с ИИ.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Assess, report, and manage serious incidents involving high-risk AI sy…»
Assess, report, and manage serious incidents involving high-risk AI systems under Article 73 EU AI Act. Covers incident qualification, deadline buckets (2/10/15 days), authority notification, deployer duties (Art. 26(5)), cross-regulation mapping (GDPR/NIS2/MDR), corrective measures, and DACH-specific routing. Use when asked to evaluate whether an AI incident is reportable, draft an Article 73 notification, identify the right authority, or build an AI incident response process.
Оценивает, отчитывается и управляет серьезными инцидентами, связанными с высокорисковыми системами ИИ, в соответствии со статьей 73 Закона ЕС об ИИ.
Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6728 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 73/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (serious-incident-reporting) не совпадает с папкой (serious-incident-reporting-eu-ai-act-art-73-werner-plutat)
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6728 токенов
- 85Шаги. Шагов: 260, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 482 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 55 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 260 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: 78.