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概要と使いどころ
在采购或开工之前，对拟议 AI 应用做一次结构化初始问询，产出「可继续 / 需补齐 / 不可按此形态部署」三种结论与带责任人和期限的行动清单。 方法论移植自波兰个人数据保护局（UODO）2026-08-05《初始问题清单》。覆盖 GDPR 与 AI Act 信号提示，适用于出海与境外 AI 项目； 中国大陆境内 AI 用例的红线与备案判断请走 ai-governance-use-case-triage。
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将新 AI 法规或监管要求与现有治理状态进行差距分析，输出修复计划。 本 skill 仅覆盖中国大陆 AI 治理法规——其他法域 AI 治理请走当地服务或律所。
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合同审查（民法典）。基于《中华人民共和国民法典》及最新司法解释，对合同进行逐条智能审查。五维风险评估（合法性/公平性/完整性/明确性/可执行性），识别12类常见缺失条款（违约金/争议解决/不可抗力/保密/知识产权/竞业限制/送达地址/合同解除/违约责任/通知方式/生效条件/附件清单），自动标注风险等级并给出修订建议和替代条款。支持docx/pdf/txt输入，输出结构化审查报告。触发词：合同审查、审合同、民法典审查、合同风险检查、合同合规、合同条款审查、法律风险、合同漏洞、合同缺失条款、合同审阅、contract review、合同检查、帮我审合同。
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Drafts a recordable Abstract of Judgment to create a judgment lien on a debtor's real property. Extracts party names, monetary components, and judgment details from case documents, then applies jurisdiction-specific formatting and certification requirements. Use post-judgment in commercial litigation when enforcing monetary awards, perfecting judgment liens, or preparing lien filings with the county recorder.
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当用户希望对内部 AI 用例、AI 产品功能、LLM 工作流或第三方 AI 供应商进行 AI 治理、法律风险、隐私、合规、采购或供应商风险审查时，使用本技能。当事实或证据缺失时，技能首先提出受理和澄清问题，识别所需的文件和缺失的证据，将用例映射到 AI 治理框架和适用的法律领域，并产出带记分卡、发现、责任方、补救行动和后续问题的初步或最终治理审查。
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AI合同风控官 - 智能合同审查与法律风险检测专家级工具。支持多国法律体系（中国/美国/英国/新加坡/德国/日本/澳大利亚/加拿大/欧盟），可批量处理合同文档。 当用户需要：合同审查、合同风险检测、合同条款分析、法律文书审核、采购合同审核、销售合同审查、 劳动合同检查、合作协议评审、违约风险提示、合同比对、法务辅助、合同审计、批量合同审核、 外贸合同审查、国际合同合规、NDA保密协议审核、服务合同审查、租赁合同检查、股权转让协议审核、 借款担保合同审查 时触发此技能。
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基于「AI工程造价+法律知识库」（1394人订阅，3149个内容）的造价+法律交叉领域AI技能。当用户需要进行工程造价司法鉴定、合同风险审查、变更索赔分析、结算纠纷诊断时使用。触发词包括但不限于：造价+法律、工程司法鉴证、合同风控、变更索赔、结算纠纷、鉴定意见、证据链、工期索赔、费用索赔。也适用于用户需要基于知识库内容进行案件分析、模拟鉴定、风险预警的场景。
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Drafts U.S. commercial real estate access and indemnity (right-of-entry) agreements for pre-closing due diligence. Covers license grants, non-invasive vs invasive testing gates, insurance/endorsement requirements, indemnity with discovery carve-outs, restoration and lien remedies, confidentiality, and anti-indemnity guardrails. Trigger: access agreement, right of entry, due diligence access, Phase I/II, invasive testing, pre-PSA site inspection.
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广告合规审核技能，用于审核广告素材是否符合中国广告法及相关法规。适用场景：(1) 用户提交广告文案、广告素材要求合规审核时；(2) 用户提到"广告审核""广告合规""广告法审查"等关键词时；(3) 用户要求检查广告内容是否存在违法违规风险时；(4) 用户提交房地产、食品、医疗、药品、互联网等行业广告要求专项审核时。审核依据涵盖《广告法》《反不正当竞争法》及行业专项法规。
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生成 AI 系统合规评估文档，含监管分类、风险分析和建议。 本 skill 仅覆盖中国大陆 AI 治理法规——其他法域 AI 治理请走当地服务或律所。
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基于《广告法》《电子商务法》《消费者权益保护法》及司法解释，结合食品、化妆品、医疗器械、纺织、玩具、电子产品等领域实务案例，从广告合规与消费者权益保护角度提供专业意见。当用户提到广告合规审查、广告违法风险、广告违禁词、虚假宣传、消费者权益、惩罚性赔偿、知假买假、商品标签合规、商标侵权风险、电商详情页审查、行政处罚风险、职业打假、消保咨询、文案合规改写等场景时使用本技能。
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Manages Rule 30(b)(6) corporate representative deposition workflows — drafting notice topics with reasonable particularity, building examination outlines, defending designees, handling objections, and preserving binding admissions for summary judgment or trial. Use when drafting or responding to 30(b)(6) notices, selecting and preparing designees, building topic-by-topic outlines, or triaging scope and privilege disputes. Trigger keywords: 30(b)(6), corporate representative deposition, topic list, designee, notice analysis, deposition objections, corporate admissions.
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辅助中国大陆行政机关法律工作人员，根据一段行政案情，按行政法基本原则进行价值判断、利益衡量，并形成倾向性裁量结论。
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行政救济全流程AI技能。覆盖行政复议与行政诉讼的完整生命周期，从接案评估、受案范围判断、 被申请人适格性确认、行政行为分析、救济路径选择，到复议申请、证据整理、代理意见、 行政诉讼起诉、庭审准备、代理词撰写、二审再审、判决执行。 当用户涉及行政案件维权工作时触发，包括但不限于："帮我分析这个行政处罚能不能复议" "写行政复议申请书""这个案件走复议还是诉讼""确认被申请人是谁""写行政起诉状" "准备行政案件庭审""写行政诉讼代理词""申请停止执行行政行为""行政赔偿"等。 适用于各类行政案件（行政处罚、行政许可、行政强制、行政征收、行政确认、行政不作为、 政府信息公开等），只做申请人端（公民/企业/其他组织），不代理政府机关。
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往已有原生 PPTX 追加风格一致的新页，加一页或成组多页（如一个新场景）皆可。当用户要求「在这个 PPT 里加一页」「加几页」「追加一个场景」「模仿这个 PPT 的风格加页」时使用。适用于原生可编辑 PPTX（PptxGenJS / PowerPoint 生成），不适用于 ppt-master 的 SVG 整副生成场景。
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Drafts a court-ready ADA failure-to-accommodate complaint under Title I (employment, 42 U.S.C. § 12112) or Title III (public accommodations, 42 U.S.C. § 12182). Structures jurisdiction, EEOC exhaustion, factual allegations, causes of action, and relief. Use when drafting ADA disability discrimination complaints, reasonable accommodation pleadings, or civil rights complaints for plaintiffs with disabilities.
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Execute comprehensive SQL injection vulnerability assessments on web applications to identify database security flaws, demonstrate exploitation techniques, and validate input sanitization mechanisms.
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Research process for comparing frontier harnesses (Claude Code, Codex, OpenClaw, autoresearch, Prime Agent) with the original/upstream implementation and performing GAP analysis before feature implementation. Triggered by "research" ("리서치"), "gap", "frontier", "harness", "case study" ("사례 조사"), "pattern exploration" ("패턴 탐색"), "comparative analysis" ("비교 분석") keywords.
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Expert landscape designer transforming yards through photo mapping, 3D visualization, seasonal planning, and deep plant knowledge. Specializes in fast-growing privacy screens (knows arborvitae pitfalls), architecture-appropriate design, outdoor living spaces, and realistic maintenance expectations. Activate on "landscape design", "yard design", "garden planning", "plant selection", "privacy screen", "outdoor living", "backyard makeover", "arborvitae", "hedge", "fast growing tree", "landscaping ideas". NOT for interior design (use interior-design-expert), hardscape construction (consult contractors), or lawn care chemicals (consult local experts).
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Apply Conway's homomorphism principle to multi-agent system design, recognizing that agent coordination structure predetermines system architecture and capability.
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Prepare for Anthropic-specific technical interviews covering Constitutional AI, RLHF, interpretability, scaling laws, MCP, agentic systems, and AI safety. Activate on "anthropic interview", "constitutional AI prep", "alignment interview", "safety interview", "RLHF opinion", "interpretability prep", "anthropic technical". NOT for general ML interview prep, system design interviews, coding challenges, or behavioral interview practice.
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Systematic debugging with root cause investigation. Produces a diagnostic report; mk:fix owns remediation and mk:build-fix owns compile/build failures. Use when asked to "debug this", "fix this bug", "why is this broken", "investigate this error", or "root cause analysis". Proactively suggest when the user reports errors, unexpected behavior, or is troubleshooting why something stopped working. NOT for applying fixes without investigation (see mk:fix); NOT for step-by-step evidence-based reasoning (see mk:sequential-thinking).
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Multi-LLM adversarial consensus loop — 3+ LLMs compete to find flaws in designs/specs until unanimous agreement is reached
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AutoResearch-inspired self-evolution loop for ANY Claude Code skill. Finds flaws, fixes them, benchmarks against a diverse prompt pool (anti-overfitting), and uses blind A/B judging. Fully automated — no human input needed during the loop.
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