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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 | compliance-gap-assessor |
| description | 合规差距评估 — 识别企业合规缺口，制定整改优先级与方案。 适用情形：用户描述与本skill相关的业务需求。 |
| argument-hint | [行业类型/企业规模/监管检查项目] |
| legal_frame | cn-mainland |
| last_reviewed | 2026-06 |
| version | 1.0.0 |
| risk_level | high |
| trigger_phrases | ["合规","评估","监管","牌照","安全"] |
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。
合规差距评估（Compliance Gap Assessment）是企业主动发现自身合规状态与法律法规、监管要求、行业标准及最佳实践之间差异的系统性方法。在中国法语境下，这一评估涵盖"强监管"行业——包括金融、医药、电信、环保、数据安全、反洗钱等领域——的专项合规，以及《中央企业合规管理办法》（国务院国资委令第42号）对国有企业要求的全面合规管理体系建设。评估的核心价值在于将潜在合规风险识别在监管检查或处罚之前，实现从被动应对向主动管理的转变。
合规差距评估的方法论建立在三个维度之上：一是法规映射（Legal Mapping），将企业业务活动与现行法律法规逐条对照，识别覆盖盲区；二是控制测试（Control Testing），针对已识别的合规要求，测试企业实际控制措施是否到位且有效运行；三是风险排序（Risk Prioritization），根据违规发生的可能性和潜在影响程度，将差距分为高、中、低三个等级。评估输出应包含差距描述、风险评级、整改建议和整改时限，形成可执行的合规整改路线图。
中国监管环境下三个特殊挑战值得关注：一是法规更新频繁——尤其是金融监管、数据合规、反垄断领域，新规出台频率高、过渡期短；二是多地执法标准差异——同一行业在不同省份可能面临不同的监管执法尺度；三是合规与业务的张力——合规投入通常被视为成本而非投资，评估报告需要用商业语言量化风险敞口以获取管理层支持。优秀的合规差距评估不仅指出问题，更提供务实的解决方案，在企业合规成本和风险控制之间找到平衡点。
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合规差距评估报告
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企业名称：[自动填写]
评估范围：[业务/流程/地域/适用的法规范围]
评估方法：法规映射 + 控制测试 + 风险排序
评估日期：[自动填写]
──────── 差距概览 ────────
高风险差距：[N]项
中风险差距：[N]项
低风险差距：[N]项
──────── 整改优先级 ────────
立即整改：[N]项
3-6月整改：[N]项
年度计划：[N]项
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