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根据最新的AI领域资讯或周报，持续迭代更新AI全球监管政策Know How知识库。当用户需要基于资讯更新AI监管知识库，或从零创建AI监管Know How文档时使用此技能。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/CSlawyer1985/legal-skillhub --skill ai-knowhow-updaterコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
88查企业风险查询与分析工具 —— 专注于中国大陆企业的法务风险查询与分析，覆盖经营异常、行政处罚、监管措施、被执行人、失信被执行人、司法案件等风险类型。支持公司名称、统一社会信用代码、companyId 三种输入方式，自动完成风险查询并输出结构化风险分析总结。 触发场景：仅当用户意图为查询企业风险/法务风险时触发。包括但不限于：企业风险查询、公司风险、经营异常、行政处罚、监管措施、被执行人、失信被执行人、司法风险、风险扫描、风险评估、企业合规审查、风险报告、XX公司有什么风险、XX公司安全吗、XX公司有没有处罚、XX公司被执行过吗。 不触发场景：纯粹的企业信息查询（如查公司、搜企业、工商信息、注册资本、法人代表、股东结构、专利商标等）不应触发本技能，请使用其他 cha88 系列工具。
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.
Guides taking and defending Rule 30(b)(6) corporate representative depositions. Drafts topic lists with reasonable particularity, builds examination outlines for binding corporate admissions, analyzes noticed topics for objections, and prepares designees. Use when drafting 30(b)(6) notices, preparing corporate deposition topics, selecting or preparing designees, or defending corporate representative depositions.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | ai-knowhow-updater |
| description | 根据最新的AI领域资讯或周报，持续迭代更新AI全球监管政策Know How知识库。当用户需要基于资讯更新AI监管知识库，或从零创建AI监管Know How文档时使用此技能。 |
本技能用于将最新 AI 领域资讯中的监管动态整合到 Know How 知识库中，并确保知识库的体例、框架和写作风格保持一致。
这是本技能最重要的部分。 每次更新 Know How 时，必须严格遵循以下体例。
文档标题固定为：# AI 全球监管政策 know-how
不得命名为"备忘录"，不得包含"致/自/日期"等备忘录标题区格式。
当前覆盖以下 8 个司法管辖区，按以下顺序排列：
如需增加新的司法管辖区，应在用户明确要求后追加至列表末尾。
每个司法管辖区下，固定包含以下 6 条产品线，按以下顺序排列：
如需增加新的产品条线，应在用户明确要求后追加至列表末尾，并在所有司法管辖区中同步新增该条线。
每个"司法管辖区 × 产品条线"单元，必须包含以下 3 个固定板块：
#### 1. 监管情况概述
（介绍该国在该领域的整体监管方式、主管机构、是否有专门牌照/备案制度等）
#### 2. 重大执法行动或法院判例
（记录针对头部企业的罚款、民事赔偿、禁令、重要法院判决等）
#### 3. 主要法规介绍和立法进展
（梳理已生效的主要法规，以及正在推进立法流程的草案和进展）
如果当期资讯中没有涉及该单元的内容，则三个板块均填写 （暂无更新），不得删除板块标题，以保持框架完整性供后续迭代填充。
[^N]: 参见：[来源名称](URL)，脚注统一汇总于文档末尾的"附件：参考资料"章节。需要以下输入：
/home/ubuntu/ai_weekly_report_YYYYMMDD.md 或用户上传的文件）/home/ubuntu/ai_knowhow.md）如果用户表示"从零开始创建"，则先运行初始化命令生成空白框架：
python3.11 /home/ubuntu/skills/ai-knowhow-updater/scripts/update_ai_knowhow.py \
--init --output /home/ubuntu/ai_knowhow.md
仔细阅读资讯，识别所有涉及以下内容的信息：
将提取的信息按照"司法管辖区 × 产品条线"进行分类，确定每条信息应更新到哪个单元的哪个板块。
常见映射参考：
| 信息类型 | 典型映射 |
|---|---|
| 大模型备案/审批制度 | 基础模型与通用 AI → 监管情况概述 |
| 深度伪造内容监管 | AI 生成内容 → 主要法规介绍和立法进展 |
| AI 版权侵权诉讼 | AI 生成内容 → 重大执法行动或法院判例 |
| 自动驾驶事故责任 | 自动驾驶与机器人 → 重大执法行动或法院判例 |
| 算法推荐监管 | AI 应用与服务 → 主要法规介绍和立法进展 |
| AI 信贷评分监管 | AI 在金融领域的应用 → 监管情况概述 |
| 训练数据隐私合规 | 数据与隐私 → 主要法规介绍和立法进展 |
调用核心脚本执行更新：
python3.11 /home/ubuntu/skills/ai-knowhow-updater/scripts/update_ai_knowhow.py \
--report [资讯文件路径] \
--knowhow [Know How文件路径] \
--output [输出文件路径]
重要：脚本生成的内容仅作为草稿参考。脚本执行后，必须人工审核输出文件，确保：
如果脚本输出的格式与体例规范不符，应直接手动撰写更新内容，以确保格式一致性。
输出方式取决于本次更新的规模：
## 美国 > ### 基础模型与通用 AI），无需重新输出整份文档。同时将完整的更新后文档保存至本地，文件名建议使用 ai_knowhow_v[版本号].md，并作为附件一并提供。ai_knowhow_v[版本号].md。当前最新版本的 Know How 文档保存于：
/home/ubuntu/ai_knowhow.md
如需了解各司法管辖区的已有内容，请直接读取该文件。