SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB ai-disclosure-policy

Определите, когда и как ваш продукт и коммуникации должны (или должны) маркировать контент, сгенерированный ИИ, и напишите политику раскрытия информации — правила для каждого интерфейса, точная формулировка маркировки и триггер для проверки соответствия нормам, таким как обязательства по прозрачности Закона ЕС об ИИ. Используйте, когда спрашивают «должны ли мы маркировать контент ИИ», «напишите нашу политику раскрытия информации об ИИ», «покрываемся ли мы Законом об ИИ» или когда маркетинг/поддержка/продукт начинают выпускать контент, сгенерированный ИИ. Предоставляет политику раскрытия информации с матрицей для каждого интерфейса и готовым текстом маркировки. Не является юридической консультацией.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Decide when and how your product and communications must (or should) l…»

Decide when and how your product and communications must (or should) label AI-generated content, and write the disclosure policy — surface-by-surface rules, exact label wording, and the review trigger for regulations like the EU AI Act's transparency obligations. Use when asked 'do we have to label AI content', 'write our AI disclosure policy', 'are we covered for the AI Act', or when marketing/support/product start shipping AI-generated output. Produces a disclosure policy with a per-surface matrix and ready-to-use label copy. Not legal advice.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 1 229 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Определите, когда и как ваш продукт и коммуникации должны (или должны) маркировать контент, сгенерированный ИИ, и напишите политику раскрытия информации —…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураТорговляТексты и документыПоддержка клиентовтип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: ai-disclosure-policy (mohitagw15856/pm-claude-skills)

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1229 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 551 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.