通用生产力研究
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使用严重性与可能性框架评估并分类法律风险。适用于合同审查、交易风险评估及问题严重性分级,以判断是否需资深法律顾问或外部法律审查。
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使用严重性与可能性框架评估并分类法律风险。适用于合同审查、交易风险评估及问题严重性分级,以判断是否需资深法律顾问或外部法律审查。
使用 MCP 工具获取最新的技术资讯,针对函数库、API、SDK 及技术生态系统提供经过验证的指导。
使用 PyMC 进行贝叶斯建模与概率编程。构建分层模型,执行 MCMC 采样 (NUTS) 与变分推断,并透过 LOO/WAIC 进行严谨的模型比较与后验检查。
通过公开数据实时监控美伊冲突风险,涵盖市场赔率、航班动态、能源价格及地缘政治警报。
全面的多维度代码审查技能,针对正确性、安全性、性能、设计和可访问性提供优先排序的可操作反馈。
诊断、隔离并缓解 LLM 上下文故障(如中间丢失、中毒、干扰及冲突),提升 AI 代理的执行可靠性。
通过预注入验证强化 RAG 系统的认知质量,确保文档在进入知识库前皆经过严格定义与结构化校对。
执行结构化的五阶段代码审查,涵盖需求合规性、正确性、代码质量、测试与安全性。提供分类后的具体改进建议(严重/主要/次要/微调)。
验证区块链智能合约代码与技术规范、白皮书及设计文件的对应性,确保实现与规格完全一致。
一个用于构建模块化、可重复使用 Agent 技能的框架。提供有关构建 SKILL.md、脚本、参考资料和资源的使用指南,以扩展 Claude 的功能。
对本地分支差异进行自动化安全审计、漏洞检测及代码质量评估,使用结构化的检查清单驱动验证流程。
情境工程基础指南:为 AI 代理优化 Token 预算、注意力机制及系统架构。