SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC regulatory-audit-generator

Создает чек-листы соответствия для бизнес-сценариев, связанных с GDPR, PIPL или законами о рекламе/данных. Выдает структурированный чек-лист с пунктами проверки, юридическим основанием, уровнями риска и практическими рекомендациями. Активируется запросами вроде «провести проверку соответствия», «соответствие GDPR/PIPL», «предварительный обзор перед запуском», «оценка воздействия на конфиденциальность (PIA/DPIA)» или вопросом, соответствует ли функция требованиям.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Builds compliance checklists for business scenarios involving GDPR, PI…»

Builds compliance checklists for business scenarios involving GDPR, PIPL, or advertising/data laws. Outputs a structured checklist with check items, legal basis, risk levels, and actionable recommendations. Triggered by requests like "run a compliance check," "GDPR/PIPL compliance," "pre-launch review," "privacy impact assessment (PIA/DPIA)," or asking if a feature is compliant.

zebbern/claude-code-guide Agent Skills автор: zebbern 2 файла тело ≈ 3 385 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Создает чек-листы соответствия для бизнес-сценариев, связанных с GDPR, PIPL или законами о рекламе/данных.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторБезопасностьтип 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
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 2. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 20, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3385 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 381 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.