AB eu-ai-act-readiness
Создайте предварительную оценку готовности к Закону ЕС об ИИ на основе фактических данных, охватывающую инвентаризацию ИИ-систем, территориальный охват, роли операторов, проверку запрещенных практик, классификацию рисков, прозрачность, меры контроля для высокорисковых систем, обязательства для ИИ общего назначения, управление и этапы внедрения. Используйте, когда организации необходимо провести сортировку вариантов использования ИИ, поставщиков, моделей, продуктов или портфелей для Регламента (ЕС) 2024/1689; подготовить инвентаризацию ИИ, реестр пробелов, дорожную карту внедрения или брифинг для консультантов; оценить обязанности поставщика, развертывающего, импортирующего, дистрибьютора, производителя продукта, уполномоченного представителя или поставщика ИИ общего назначения; или повторно проверить готовность после изменений в регулировании или продукте.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a preliminary, evidence-based EU AI Act readiness assessment acr…»
Build a preliminary, evidence-based EU AI Act readiness assessment across AI-system inventory, territorial scope, operator roles, prohibited-practice screening, risk classification, transparency, high-risk controls, general-purpose AI obligations, governance, and implementation milestones. Use when an organization needs to triage an AI use case, vendor, model, product, or portfolio for Regulation (EU) 2024/1689; prepare an AI inventory, gap register, implementation roadmap, or counsel briefing; assess provider, deployer, importer, distributor, product-manufacturer, authorised-representative, or GPAI-provider responsibilities; or re-check readiness after regulatory or product changes.
Создайте предварительную оценку готовности к Закону ЕС об ИИ на основе фактических данных, охватывающую инвентаризацию ИИ-систем, территориальный охват, роли…
Как процесс B 78/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 51): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 78/100
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3127 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 692 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.