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CAC执法案例对照——匹配自身业务与已公开执法案例，评估违规风险。 适用情形：pipl-assessment识别风险后，对照真实执法案例评估具体风险程度。 核心价值：CAC执法案例是最直接的风险参照系，比法规条文更具实操价值。
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/vivy-yi/Greater-China-Legal --skill cac-enforcement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。
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。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | cac-enforcement |
| description | CAC执法案例对照——匹配自身业务与已公开执法案例，评估违规风险。 适用情形：pipl-assessment识别风险后，对照真实执法案例评估具体风险程度。 核心价值：CAC执法案例是最直接的风险参照系，比法规条文更具实操价值。 |
| argument-hint | [业务类型，如'app/电商/金融/医疗'] [或具体违规场景] |
| legal_frame | cn-mainland |
| last_reviewed | 2026-06 |
| version | 1.0.0 |
| risk_level | high |
| trigger_phrases | ["执行","数据合规","个人信息","PIPL","跨境"] |
首次使用时： 读取 ../CLAUDE.md 获取场景级配置（法域足迹/数据源/置信度规则）。
⚠️ CAC执法案例持续更新，须通过以下路径查询最新案例：
[GOV] CAC官网：https://www.cac.gov.cn/
[GOV] 网信办执法公告：http://www.cac.gov.cn/
[GOV] 全国信息安全标准化技术委员会：https://www.tc260.org.cn/
关键词："网络安全和信息化行政处罚" 或 "个人信息保护处罚"
执法案例库持续更新中，建议定期查询。
| 案例 | 违规行为 | 处罚金额 | 教训 |
|---|---|---|---|
| 某科技公司超范围收集个人信息 | 收集手机IMSI/应用列表等 | 5000万 | 超范围收集是高频违规 |
| 某电商平台强制索取权限 | 强制用户授权位置/通讯录 | 100万 | 不得捆绑授权 |
| 某在线教育平台未成年人信息 | 未取得监护人同意收集14岁以下信息 | 200万 | 未成年人须特别保护 |
| 某出行平台过度索权 | 违规处理位置行踪信息 | 警告+整改 | 位置信息高敏感度 |
| 案例 | 违规行为 | 处罚金额 | 教训 |
|---|---|---|---|
| 某社交平台数据泄露 | 未采取安全措施导致数据泄露 | 1亿+ | 安全措施必须到位 |
| 某金融APP违规共享数据 | 未告知情况下向第三方提供信用数据 | 500万 | 共享须单独同意 |
| 某智能硬件厂商人脸识别 | 收集人脸未单独告知 | 1000万 | 人脸属于敏感信息 |
典型违规行为：
CAC关注重点：
处罚参考： 情节严重可处罚5000万或年营业额5%
典型违规行为：
CAC关注重点：
处罚参考： 情节严重可处罚5000万或年营业额5%
典型违规行为：
合规路径：
典型违规行为：
合规要点：
| 情形 | 处罚 |
|---|---|
| 违反告知/同意义务 | 责令改正 + 警告 + 罚款（100万以下） |
| 超范围处理 | 责令改正 + 罚款（100万以下/情节严重5000万以下） |
| 违法提供/出售 | 没收违法所得 + 罚款（违法所得10-100倍/无违法所得500万以下） |
| 情节严重 | 责令改正 + 罚款（5000万以下或年营业额5%以下） |
| 责任人 | 1-10万罚款 + 禁止在相关企业任职 |
根据pipl-assessment结果，列出高风险场景
CAC官网：https://www.cac.gov.cn/
关键词搜索：[业务类型] + [违规关键词]
| 因素 | 风险提升 | 风险降低 |
|---|---|---|
| 有类似处罚先例 | ⬆️ 高 | — |
| 涉及敏感信息 | ⬆️ 高 | — |
| 涉及未成年人 | ⬆️ 极高 | — |
| 已自查整改 | — | ⬇️ 可减轻 |
| 有合规记录/认证 | — | ⬇️ 可减轻 |
## CAC执法案例对照
### 自身违规场景
[从pipl-assessment识别的高风险场景]
### 类似执法案例
| 案例 | 违规行为 | 处罚金额 | 与自身业务相似度 |
|---|---|---|---|
| [案例] | [行为] | [金额] | 🔴高/🟡中/🟢低 |
### 自身风险评估
- 综合风险等级：[🔴极高/🔴高/🟡中/🟢低]
- 主要风险点：[1-3个]
- 参照处罚金额：[X万 - X万]
### 合规整改建议
1. [优先级最高]
2. [次高]
3. [持续改进]
### 建议申报/认证
- 是否须申报安全评估：✅/❌
- 是否须申请认证：✅/❌
Greater China Legal — B-phase Scene C data-compliance v1.0.0