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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 | aml-kyc-checker |
| description | 反洗钱/客户尽调 — 核查反洗钱内控制度、客户识别与可疑交易报告。 适用情形：用户描述与本skill相关的业务需求。 |
| argument-hint | [客户类型/交易规模/业务场景] |
| legal_frame | cn-mainland |
| last_reviewed | 2026-06 |
| version | 1.0.0 |
| risk_level | medium |
| trigger_phrases | ["检查","监管","牌照","安全","合规"] |
本 skill 引用场景级配置 ../../CLAUDE.md。
来源标注规范（[YD]/[WKL]/[BD]/[GOV]/[model]）参见场景级 references/ 目录。
反洗钱客户尽职调查（AML/KYC）是中国金融机构和非金融支付机构的法定义务，核心依据包括《反洗钱法》（2021年修正）、《金融机构客户尽职调查和客户身份资料及交易记录保存管理办法》（央行令〔2022〕第1号）以及《中华人民共和国刑法》第191条洗钱罪条款。监管部门为中国人民银行及其分支机构，对KYC违规行为的处罚上限已提升至2000万元或违规业务金额的20%，并可对直接责任人实施行业禁入。
KYC的核心逻辑是"了解你的客户"——在建立业务关系前识别客户真实身份、受益所有人、资金来源和交易目的。中国实行风险为本方法，要求机构根据客户风险等级（高风险/中风险/低风险）采取差异化的尽职调查措施。高风险情形包括：非面对面建立业务关系、跨境交易、涉及政治敏感人物（PEP）、可疑交易报告触发等。受益所有人穿透识别是监管重点，要求追溯至最终控制自然人或控股法人，对多层股权架构、代持安排须逐一穿透。
可疑交易报告（STR）体系要求机构建立异常交易监测模型，对金额、频率、流向、地区等维度设定预警阈值。一旦识别出可能与洗钱、恐怖融资、逃税、电信诈骗等上游犯罪相关的交易，须在规定时限（通常为5个工作日）内向中国反洗钱监测分析中心提交报告。近年监管趋势是将虚拟货币交易、跨境支付、预付卡等新型业务纳入监控范围，同时强化对空壳公司、地下钱庄关联账户的识别能力。
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AML/KYC 合规评估报告
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客户/机构类型：[个人/法人/其他组织]
风险等级：[高/中/低]
评估结论：[合规/部分合规/不合规]
主要风险点：[列出1-3个核心风险]
建议措施：[优先级排序的整改建议]
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以下情形须将案件移交专业律师并明确标注升级路径：