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AI影响评估——结构化分析、CN监管分类、政策一致性diff和建议。 适用情形：用户说"AI影响评估"、"评估这个AI用例"、"生成AIA"。
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刑事判决书生成——接收案件事实描述，调用8个原子能力，生成格式规范、论证严密的完整刑事判决书。 适用情形：用户要求"起草判决书"/"生成裁判文书"/"根据案卷写文书"。 核心流程：事实提取→概念理解→争议识别→法条检索→案例检索→演绎推理→格式适用→术语规范。 注意：本skill是刑事一审判决书专用模板，GCL不涉及实际司法文书输出，此skill仅作框架参考。
法律文书格式适用——起草格式规范的民事/刑事判决书，或识别文书类型并套用对应格式。 适用情形：起草判决书/生成裁判文书/写民事判决书/写刑事判决书。 核心：识别民事vs刑事→按七段式顺序起草→在需要处调用对应原子技能。 这是GCL各场景的文书输出层，与judgment-document-generation互补（后者专注刑事+8步流程，前者覆盖民刑+分段落格式规范）。
法律文书摘要——对判决书、裁定书、调解书、仲裁裁决书、行政处罚决定书进行结构化摘要。 适用情形：用户要求做摘要/提炼要点/生成裁判要旨/提取案件信息。 核心：六要素框架（案件信息+事实背景+争议焦点+法律依据+结论结果+说理过程），忠实原文，区分文书类型。 禁用：不得添加原文未载明的事实/观点/结论，不得出现主观评价性措辞。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | aia-generation |
| description | AI影响评估——结构化分析、CN监管分类、政策一致性diff和建议。 适用情形：用户说"AI影响评估"、"评估这个AI用例"、"生成AIA"。 |
| argument-hint | [描述AI用例或系统] |
| legal_frame | cn-mainland |
| last_reviewed | 2026-06 |
| version | 1.0.0 |
| risk_level | high |
| trigger_phrases | ["AI合规","评估生成"] |
| legal_sources | [{"name":"中华人民共和国民法典","effective_date":"2021-01-01"}] |
CAC算法推荐规定：
生成式AI管理办法：
个人信息保护法：
| 风险类型 | 等级 | 说明 |
|---|---|---|
| 歧视性算法 | 🔴 | 可能导致不公平对待 |
| 隐私侵犯 | 🟠 | 处理敏感个人信息 |
| 虚假信息 | 🟠 | 生成内容可能被滥用 |
| 安全威胁 | 🟠 | 可能被用于犯罪 |
立即行动：
持续监控：
## AI影响评估 — [系统名称]
### 基本信息
[以上信息]
### CN监管分类
- CAC算法推荐：须备案 / 不适用
- 生成式AI：须安全评估 / 不适用
- PIPL：须PIA / 不适用
### 风险评估
[以上表格]
### 建议行动
[以上列表]
Greater China Legal — ai-governance-legal aia-generation CN adapter v1.0.0