BC china-data-compliance
Обеспечьте соответствие приложений китайским законам о защите данных (PIPL, Закон о кибербезопасности, Закон о безопасности данных). Обучите AI-агентов реализации политик конфиденциальности, управлению согласием, локализации данных, оценке трансграничной передачи данных и оценке влияния на безопасность. Охватывает: контрольный список соответствия PIPL, поток согласия на обработку персональной информации, реализацию локализации данных, оценку трансграничной передачи данных и оценку влияния на безопасность (网络安全审查). Триггеры: 中国数据合规, china data compliance, 个人信息保护法, PIPL compliance, 网络安全法, cybersecurity law, 数据安全法, data security law, 数据本地化, data localization, 跨境数据传输, cross-border data transfer, 隐私政策, privacy policy china, 个人信息同意, consent management china, 网络安全审查, security assessment china, 数据出境, data export china
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Ensure applications comply with Chinese data protection laws (PIPL, Cy…»
Ensure applications comply with Chinese data protection laws (PIPL, Cybersecurity Law, Data Security Law). Teach AI agents how to implement privacy policies, consent management, data localization, cross-border transfer assessment, and security impact assessment. Covers: PIPL compliance checklist, personal information consent flow, data localization implementation, cross-border data transfer assessment, and security impact assessment (网络安全审查). Triggers on: 中国数据合规, china data compliance, 个人信息保护法, PIPL compliance, 网络安全法, cybersecurity law, 数据安全法, data security law, 数据本地化, data localization, 跨境数据传输, cross-border data transfer, 隐私政策, privacy policy china, 个人信息同意, consent management china, 网络安全审查, security assessment china, 数据出境, data export china
Обеспечьте соответствие приложений китайским законам о защите данных (PIPL, Закон о кибербезопасности, Закон о безопасности данных).
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 34
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2060 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 751 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.