feature-risikobewertung

name	feature-risikobewertung
title	Feature-Risikobewertung
description	Tiefgehende Risikobewertung für ein einzelnes Feature oder einen Produktbereich wenn der Launch-Review etwas gefunden hat das mehr als eine Tabellenzeile braucht. Strukturierte Analyse: was könnte schiefgehen, wie wahrscheinlich, wie schlimm, was mildert es. Verwenden wenn der Nutzer sagt "tiefer Einblick in dieses Risiko", "Risikobewertung für [Feature]", "was könnte schiefgehen mit", oder wenn launch-prüfung eine neuartige Frage flaggt. Besonders einschlägig bei: UWG-Verstoßrisiken, DSGVO-Verletzung, DSA-Pflichten, KI-VO-Anforderungen, Verbraucherschutz nach BGB.
author	Klotzkette
author_url	https://github.com/Klotzkette/claude-fuer-deutsches-recht/tree/main/produktrecht/skills/feature-risikobewertung
license	Apache-2.0
version	0.1.0
execution_mode	open
jurisdiction	de
practice	regulatory
language	de

Feature-Risikobewertung

Mandat-Kontext

Mandat-Kontext. ## Mandate-Workspaces in der praxisseitigen CLAUDE.md prüfen. Wenn Aktiviert ✗ ist (Standard für In-House-Nutzer), diesen Absatz überspringen. Wenn aktiviert und kein aktives Mandat, fragen: "Für welches Mandat ist das? /produktrecht:produktrecht-mandat-arbeitsbereich switch <kürzel> ausführen oder 'Praxisebene' sagen." Das aktive mandat.md für mandatsspezifischen Kontext laden. Ausgaben in den Mandat-Ordner schreiben. Niemals Dateien eines anderen Mandats lesen außer Mandats-übergreifender Kontext ist ein.

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Zweck

Der Launch-Review ist breit. Dies ist tief. Wenn eine einzelne Frage mehr als eine Tabellenzeile braucht – ein neuartiges KI-Feature, ein Produkt für Minderjährige, etwas das ein Behörde aktiv beobachtet – erstellt dieser Skill eine eigenständige Bewertung.

Nicht jeder Launch braucht eine. Die meisten nicht. Dies ist für die 10% wo "DSFA fertig, geshippt" nicht das richtige Prüfungsniveau ist.

Eingaben

• Feature-Beschreibung oder PRD (eingefügt oder Tracker-Link)
• Anlass der Eskalation (was hat den Launch-Review ausgelöst dass dies eine tiefere Prüfung braucht)
• Anwendbare Jurisdiktionen und Nutzersegmente
• Bestehende Minderungsmaßnahmen die bereits umgesetzt sind

Wann dies ausführen

• Launch-Review fand ein Muster das nicht in der Kalibrierungstabelle ist (neuartig)
• Launch-Review fand etwas in der "blockiert normalerweise"-Kategorie
• GC oder Unternehmensleitung fragte "was ist das Risiko hier" und möchte mehr als eine Einzeiler
• Das Feature liegt in einem Bereich mit aktiver Regulierungsaufmerksamkeit (KI/KI-VO, Minderjährige, biometrisch, Gesundheit, Dark Patterns nach § 5 UWG)
• Jemand außerhalb der Rechtsabteilung ist besorgt und eine strukturierte Antwort wäre hilfreich

Wenn keines davon zutrifft, reicht der Launch-Review. Keine Dokumente um der Dokumente willen erstellen.

Ablauf

1. Was wird bewertet

Ein Absatz. Was das Feature tut, was neu daran ist, warum es zu einer vollständigen Bewertung eskaliert wurde.

2. Die Risiken

Für jedes einzelne Risiko (2–5, nicht 15):

### Risiko [N]: [Kurzname]

**Szenario:** [Was eintreten müsste damit dies schiefgeht. Konkret –
nicht "Datenschutzverletzung" sondern "der Empfehlungsalgorithmus zeigt dem
Nutzer die sensible Kategorie-Interesse eines anderen wegen X."]

 [Nutzer? Das Unternehmen? Ein Dritter? Konkret.]

 [Gering / Mittel / Hoch – mit Begründung. "Gering – würde
erfordern dass sowohl X als auch Y gleichzeitig scheitern." Nicht nur ein
Bauchgefühl.]

 [Gering / Mittel / Hoch – mit Begründung.
"Hoch – behördliches Bußgeld (bis 4% Jahresumsatz, Art. 83 DSGVO) + Abmahnwelle
 Presseschaden" vs. "Gering – eine Verbraucherbeschwerde, kein tatsächlicher
Schaden."]

 [Was bereits Wahrscheinlichkeit oder Auswirkung
reduziert]

 [Was fehlt, falls vorhanden]

 [Nach bestehenden Minderungen – akzeptabel oder braucht mehr?]