SKILLEMALL.ai

BD cue-legal-compliance

Глубокое исследование сценариев «юридическое соответствие» с использованием Cue: быстрый поиск оригиналов национальных законов и административных указов, анализ законодательного фона и ключевых моментов соответствия. Охватывает проверку рисков соответствия предприятий, базу данных ответов на запросы регулирующих органов, базу данных сложных юридических практических случаев, исследование национальных нормативных актов, оценку практических юридических вопросов, радар регуляторных штрафов, составление юридических документов и другие основные функции, выдавая отчет о соответствии и практические юридические документы с ссылками на статьи и аналогичные дела, которые можно проверить по пунктам.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用 Cue 跑「法律合规」场景的深度研究:快速检索国内法律法规与行政令原文,梳理立法背景与合规要点。覆盖企业合规风险体检、监管问询答复案例库…»

用 Cue 跑「法律合规」场景的深度研究:快速检索国内法律法规与行政令原文,梳理立法背景与合规要点。覆盖企业合规风险体检、监管问询答复案例库、疑难法律实操案例库、国内法规调研、法律实务问题研判、监管处罚雷达、诉讼文书起草等核心搭子,产出带法条与类案依据、可逐条回查的合规体检与法律实务底稿。

ClawHub Agent Skills автор: wangxiaoxu v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 555 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Глубокое исследование сценариев «юридическое соответствие» с использованием Cue: быстрый поиск оригиналов национальных законов и административных указов…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураБезопасностьРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 555 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 145 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Cue legal-research workflow that uses an external runner and API key to produce sourced legal/compliance reports after user confirmation.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 авг. 2026 г.