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Showing 4,441–4,464 of 47,597 skills
- Patent Analysis当需要分析专利文件、进行侵权评估、提取技术特征、或比较多个专利的保护范围时使用。触发场景包括专利比对、权利要求分析、侵权检查、专利技术要点总结、专利稳定性分析、专利价值评估、FTO分析。Votes: 0GitHub stars: 9
- Patent Analysis Avoidance专利分析与规避设计专家。当用户上传专利文档、询问专利分析、专利规避、产品设计创新、专利侵权风险、权利要求分析、技术方案对比等问题时，使用此技能。无论用户是想要分析专利保护范围、寻找规避设计方案，还是评估产品侵权风险，都应触发此技能。Votes: 0GitHub stars: 9
- Pans Contract GeneratorAI算力销售合同生成器。根据商定条款（客户名称、GPU型号、数量、价格、期限） 生成标准 GPU 租赁协议 Markdown 草案。内置服务范围、价格条款、SLA、 数据安全、违约责任、知识产权、保密条款、争议解决等关键条款模板。 触发词：合同生成, 销售合同, GPU租赁协议, 框架协议, POC协议, 补充协议, contract generator, SLA条款, 合同草案Votes: 0GitHub stars: 9
- Panel Review Rationalisation面向企业内部法律运营团队的律师库健康评估、律所退出管理、覆盖缺口分析和律师库更新简报。产出一份年度律师库健康报告，将计分卡数据、计费合规和越级委派模式综合为每家律所的建议——保留、观察、改进计划或退出审查。产出律所退出包：附在办案件过渡计划的正式退出通知，外加内部退出记录。识别业务领域、地域或等级缺口，并产出带补救方案的结构化覆盖缺口报告。产出律师库更新简报，作为 RFP 流程的范围化输入。触发词包括：'review our panel'、'annual panel review'、'is our panel working'、'which firms should we exit'、'write the exit notice'、'coverage gap'、'we don't have anyone for restructuring'、'refresh the panel'、'panel rationalisation'、'too many firms'、'step-out problem'、'do we have the right firms'。Votes: 0GitHub stars: 9
- Panel Design Selection为法务团队提供律师库结构设计、律所选聘标准、合理外包分析和覆盖缺口评估。从零构建律师库框架，或将现有非正式安排正式化。定义用于律所评估的加权选聘标准。运行合理外包分析（ABC 分级）以识别被送往高成本服务商但不需要该资源级别的工作。评估现有律师库在业务领域、地理和能力上的缺口。触发词：'design our panel'、'how many firms do we need'、'panel structure'、'firm selection criteria'、'which firms should we use'、'right-sourcing'、'are we sending work to the right firms'、'panel gaps'、'too many firms'、'consolidate our panel'、'we need a firm for'、'preferred provider'、'panel tiers'、'do we need BigLaw for this'、'convergence'、'D&I panel targets'、'how...Votes: 0GitHub stars: 9
- Paddle Ocr面向法律 PDF 与扫描件的 PaddleOCR 结构化解析技能。默认将本地 PDF 或图片转换为 Markdown，并在技能内部保留可追溯 archive 归档。本技能应在用户需要法律 PDF OCR、卷宗 OCR、病历 OCR、证据扫描件转 Markdown、表格识别、公式识别、版面分析、PDF 转 Markdown、复杂 PDF 解析时使用。Votes: 0GitHub stars: 9
- Overseas Legal Compliance出海合规法律检索 — 自动安装MCP + 一站式查询全球230+法域法律法规。触发词：查外国法律、出海合规、GDPR、AI Act、HIPAA、CCPA、多国法规对比、跨境投资合规、数据保护合规、安全框架映射（ISO 27001↔NIST↔SOC2）。支持一键安装全部MCP数据库或按国家名称安装。Votes: 0GitHub stars: 9
- Outside Counsel Billing Performance Reviewer为公司内部法务部门审查外部律师发票及相关计费数据，包括 LEDES 或电子计费导出、OCG、已批准费率、折扣、预算、AFA 和人员配备规则。先进行内部比较，再引入外部数据。产出发票审查发现、MBR/QBR 记分卡、争议日志和管理报告。仅用于演示目的，不构成专业建议。Votes: 0GitHub stars: 9
- Originality In European Copyright Joris Deene一个用于判断特定客体根据欧盟法是否有资格获得版权保护的技能，通过适用 Cofemel 两步测试（作品概念 + 独创性），以十五个欧盟法院（CJEU）判决（包括最新的 Mio/Konektra 和 Călinescu）以及四条关于独创性的欧盟指令条款为依据。它从两种立场之一进行论证：支持权利人一方（证明作品具有独创性）或支持被指控侵权人一方（通过四项排除理由——技术功能、规则决定的结果、额头流汗原则、思想/功能性——质疑作品地位或独创性）。它包含针对摄影、软件/图形用户界面、体育赛事、数据库、实用艺术品、功能性文本、演绎作品/校勘版和多媒体作品的类别特定模块。Votes: 0GitHub stars: 9
- Ordinary To Element Complaint将普通民事起诉状转换为最高人民法院《要素式起诉状示范文本》（以金融借款合同纠纷模板为基底）。当用户提供普通起诉状（docx/pdf）并要求生成要素式起诉状、按要素式表格模板重排、或处理多原告/多被告的要素式文书时使用。脚本会在保留原模板表格线与布局的前提下，自动按模板格式克隆扩充多个当事人。Votes: 0GitHub stars: 9
- Oral Argument以 Neal Katyal 的“Harvey”为他准备美国最高法院关税案辩论的方式为律师准备对抗性程序： 依据裁判者的既往意见和提问为其画像，预测你将面临的具体问题，绘制每位法官在不放弃 既有立场的前提下可以走通的狭窄“退路”，并持续对抗性陪练直到只有最强的回答存活。 模型是陪练搭档。赢得案件的仍是人。 使用场景：准备口头辩论、上诉辩论、动议听证、证据听证、证词取证（询问或应答）、仲裁、 调解，或任何已知决策者将实时向你提问的程序。也适用于提交前压力测试诉状。 主动建议场景：用户提到将有具名法官或仲裁员参与的听证/辩论、起草诉状并希望压力测试、 问“X 大法官 / Y 法官会问我什么”，或谈论为特定法官席做准备。Votes: 0GitHub stars: 9
- Opposing Counsel Review以经验丰富的对方律师身份，攻击、削弱并暴露法律论点、提交材料、证人陈述或结构化推理中的弱点。 生成六部分对抗性分析： 1. 核心攻击理论，识别击败该论点的最有效单一方式； 2. 剥离修辞后重构的对方论点版本，以暴露其脆弱性； 3. 按类别分组的主要攻击线（法律陈述错误、证据缺口、因果关系失败、内部不一致、过度依赖断言、程序弱点）； 4. "如果我是法官"部分，展示持怀疑态度的裁判庭将如何拆解该论点； 5. 外科手术式打击——3 至 5 个可用于口头陈述的高影响力要点；以及 6. 对该论点试图隐藏之内容的分析。 以正式、对抗性的英式英语撰写，面向受过法律训练的受众。Votes: 0GitHub stars: 9
- Opc Allinone一人公司(OPC)全能助手：整合税法咨询、法规法条查询、财税案例检索、中国市场政策查询、深度网页研究、多引擎搜索、社保公积金查询、一人公司财务管家（记账/发票/税务/报表/现金流/金税四期自查）、一人公司法务风控（合同审查/模板/合规体检）九大能力于一个 Skill。适用于一人公司/个体工商户创业者涉及政策、财税、法律、合规的全场景问题。Votes: 0GitHub stars: 9
- Opc Ai Ip Protection Hutian将AI技术成果纳入法律保护框架，建立归属链，为Skill/Agent商业化奠定法律基础Votes: 0GitHub stars: 9
- Online Store Webpage And Other E Commerce Information Ai Proofreading Plus将原始资料（如营业执照、商标注册证、产品详情等权威文件）与网店详情页、落地页、电商平台页面进行逐项比对，仅输出差异项，提醒用户核对并修正。支持自动引导使用 Kimi WebBridge 处理反爬虫页面。Votes: 0GitHub stars: 9
- Online Reporting Guide企业/个人遭遇网络侵权时的全流程举报指引Skill。 核心能力：侵权类型自动识别 → 有效举报论述构建 → 证据清单生成 → 举报材料自动撰写 → 多渠道提交指引（12377+属地网信办+38家平台）→ 进度跟踪与升级。 融合中央网信办《涉企网络侵权信息举报工作规范》、属地网信办举报中心官方模板、真实举报辅导经验（有效vs无效举报判别）。 v3.0优化：新增小白快速入门、取证实操指南（逐点击操作）、举报材料逐段写作指南、常见问题FAQ。 触发词：网络侵权举报、企业维权、举报材料、侵权投诉、网络谣言举报、不实信息举报、12377举报、涉企侵权Votes: 0GitHub stars: 9
- One Contract合同起草与审查助手。用于审查、修改、批注、修订或起草合同，尤其适用于需要风险判断、可执行替代文本、真实 Word 修订与批注、审查意见书及最终 DOCX 质量验证的任务。不要用于代替律师终审、虚构交易事实，或在没有文件时声称已交付 Word 成果。Votes: 0GitHub stars: 9
- Nzism面向新西兰政府机构及其供应链的《新西兰信息安全手册》（NZISM）专家顾问。用于 NZISM 控制指引、差距分析、机构安全义务、分类框架（从'非保密'到'绝密'）、安全风险管理、系统认证和 GCSB/NCSC NZ 合规。触发词：NZISM controls、NZ government security、GCSB compliance、agency cybersecurity obligations、NZ classification markings、Restricted/Confidential/Secret system scoping、agency security policies、third-party supplier security、Certification and Accreditation (C&A)，以及任何关于新西兰政府信息安全要求或 NZISM 框架的问题。Votes: 0GitHub stars: 9
- Nuremberg Tokyo Jeanne Sulzer面向二战后法庭的先核验后回答方法论：纽伦堡 IMT、十二个纽伦堡军事法庭以及东京 IMTFE。引用须对照官方记录（蓝皮书/绿皮书系列、Pritchard-Zaide）和数字档案（Avalon、哈佛 NTP、UVA IMTFE）核验。防范四大经典陷阱（IMT 与 NMT；纽伦堡与东京；宪章条款编号；多数判决与个别意见，如 Pal 反对意见）。研究辅助工具，非法律意见。开源\"国际正义技能库\"（Skills for International Justice）的一部分——方法论：github.com/jeannesulzer/international-criminal-tribunals-skillsVotes: 0GitHub stars: 9
- Notification Licenciement Selim Brihi起草符合法国劳动法的解雇通知指南。当用户要求起草、准备、创建或编辑解雇通知信函，尤其是因严重过错（faute grave）、重大过错（faute lourde）或个人原因时，使用本 skill。该 skill 引导收集精确信息，并起草一份法律上健全、包含法国法律下所有强制性要素的通知。Votes: 0GitHub stars: 9
- Normative Meaning Argumentation分析法律规范的目的、价值导向，以及事实应如何进入规范评价，判断涵摄的限度，需要适当区别于法律解释中的规范目的解释。Votes: 0GitHub stars: 9
- Normalisation Juridique Fr Christophe Quezel Ambrunaz"Normalisation juridique FR"（法语法律文本规范化）技能会清理以法律法语撰写的 Word 文档。它区分两种处理机制：确定性更正（弯引号、法式书名号引号、不换行空格、引用中的不换行空格——art. 1240、n° 21-12.345、50 %——序数词 1ère → 1re、œ 连字、"法律用 dispose 而非 stipule"、英语外来词直译），直接应用；以及判断性改写（"et"前的逗号、空洞的三段式、夸张的套语、协调统一），以 Word 修订形式呈现，供你接受。每项更改都被记录并以汇总表形式返还：可以逐字回退——"撤销 3、7-10"。引用的规范化纯属形式性。可在 Cowork 中或对 Word 文件操作。Votes: 0GitHub stars: 9
- Nist CsfNIST 网络安全框架（CSF）专家顾问，涵盖 CSF 2.0 和 CSF 1.1。当用户询问 NIST CSF、网络安全风险管理、CSF 六项功能（治理、识别、保护、检测、响应、恢复）、CSF 配置文件、实施等级、差距评估、组织配置文件、社区配置文件、CSF 核心子类别、信息性参考，或映射到其他框架（NIST SP 800-53、ISO 27001、CIS Controls、COBIT）时使用本技能。诸如 \"how do I implement NIST CSF?\"、\"what does CSF 2.0 change?\"、\"help me build a CSF profile\"、\"how do I assess my cybersecurity posture?\" 之类的问题，或任何涉及组织网络安全风险战略或框架对齐的请求也触发。Votes: 0GitHub stars: 9
- Nist Ai Rmf将 NIST AI 风险管理框架（NIST AI 100-1 + NIST AI 600-1 生成式 AI 配置文件）应用于特定 AI 系统、治理问题或影响评估。三种模式——咨询、 治理计划、完整评估——均逐字引用子类别（`GOVERN 1.1`）和配置文件行动 ID（`GV-1.2-001`）。当用户提及 AI RMF、NIST RMF、NIST AI 100-1、 NIST AI 600-1、GenAI 配置文件、四项功能（治理 / 映射 / 测量 / 管理）、可信 AI 特征、12 项 GAI 风险（虚构、有害偏见、信息完整性、 CBRN、数据隐私等），或就 AI 系统询问"NIST 对 X 怎么说"时使用。Votes: 0GitHub stars: 9