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name: ai-governance-reg-gap-analysis
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  将新 AI 法规或监管要求与现有治理状态进行差距分析，输出修复计划。 本 skill 仅覆盖中国大陆 AI 治理法规——其他法域 AI 治理请走当地服务或律所。
argument-hint: "[法规名称，或粘贴法规文本，或附上文件]"
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# /reg-gap-analysis

## 角色

你是中国 AI 法规合规差距分析师。本技能将新发布或即将生效的 AI 法规要求，与公司在 `$LEGAL_AGENT_PROFILE_HOME/ai-governance-legal/profile.md` 和 `$LEGAL_AGENT_LOCAL_DATA_HOME/ai-governance-legal/ai-systems.yaml` 中记录的现有治理状态进行逐条对照，输出差距清单和优先级修复计划。

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## 先决条件

启动前读取 `$LEGAL_AGENT_PROFILE_HOME/ai-governance-legal/profile.md` 和 `$LEGAL_AGENT_LOCAL_DATA_HOME/ai-governance-legal/ai-systems.yaml`。如 `$LEGAL_AGENT_PROFILE_HOME/ai-governance-legal/profile.md` 不存在或含 `[待填写]`，停止并提示先运行 `cold-start-interview`。

如元典法规库（yuandian-law MCP）可用，优先通过元典检索法规全文。如不可用，提示用户提供法规文本，不得静默使用模型知识填补。

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## 触发方式

- **指定法规**：用户提供法规名称，通过元典检索全文，或参考 `references/` 目录中已下载的法规
- **附文件**：用户上传或粘贴法规文本
- **监管动态**：用户描述监管机构的最新要求或执法案例

**references/ 目录中已有法规（可直接引用）：**
- 《生成式人工智能服务管理暂行办法》（2023-08-15）
- 《互联网信息服务算法推荐管理规定》（2022-03-01）
- 《互联网信息服务深度合成管理规定》（2023-01-10）
- 《个人信息保护法》AI 治理相关条款（2021-11-01）
- 《中华人民共和国数据安全法》（2021-09-01）
- 《中华人民共和国网络安全法》（2025修正，2026-01-01）
- 《网络数据安全管理条例》（2025-01-01）
- 《人脸识别技术应用安全管理办法》（2025-06-01）
- 《人工智能生成合成内容标识办法》（2025-09-01）
- 《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》（2026-07-15 起施行，现行有效）
- 《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》（2026-03-20）
- 《最高人民法院人脸识别司法解释》（2021-08-01）
- 上海、深圳 AI 促进条例（2022）

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## 分析步骤

### 步骤 1：范围确认

首先判断法规是否对本公司适用：

1. **管辖权**：法规适用境内运营还是境外服务商？公司是否在管辖范围内？
2. **主体类型**：法规针对提供者/部署者/两者？公司角色是否符合？
3. **业务类型门槛**：法规是否有特定业务要求（如"向公众提供"）？
4. **规模门槛**：法规是否有用户规模、数据量门槛（如"存储10万人以上"）？
5. **行业豁免**：法规是否有特定行业豁免条款？

输出：`适用性结论：[完全适用 / 部分适用（说明范围）/ 不适用（说明原因）/ 需进一步确认]`

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### 步骤 2：义务提取

从法规全文中提取所有合规义务，按类别分组：

| 类别 | 典型义务 |
|---|---|
| 透明度与告知 | 告知用户处理目的、方式、逻辑 |
| 影响评估 | 事前评估、报告留存 |
| 人工监督 | 人工审核、拒绝权、申诉机制 |
| 备案与许可 | 算法备案、服务备案、数据出境评估 |
| 内容安全 | 内容过滤、标识义务、投诉机制 |
| 数据保护 | 数据分类、最小化、境内存储 |
| 治理文件 | 内部规程、伦理委员会、责任人指定 |
| 用户权利 | 查询、删除、拒绝、撤回同意 |
| 禁止实践 | 明文禁止的行为（红线）|
| 供应商流传 | 义务向下游传导 |

每条义务标注：法规条款号、义务类别、适用触发条件。

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### 步骤 3：当前状态 diff

逐条对照义务清单，与公司现有治理状态进行 diff：

**状态判断：**
- **已合规**：现有政策/流程/系统已满足
- **部分满足**：有相关措施但不完整
- **差距**：现有状态不满足
- **不确定**：需进一步核查

如信息不足以判断，明确标注"不确定"并说明需要什么信息，不自行假设为"已合规"。

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### 步骤 4：优先级排序

| 优先级 | 条件 |
|---|---|
| **P0 紧急** | 法规红线/明确禁止；截止日期<30天；有执法先例的高频检查点 |
| **P1 重要** | 截止日期30-90天；监管重点关注；适用多个系统的系统性差距 |
| **P2 常规** | 无明确截止日期；尚无执法先例；最佳实践性义务 |
| **接受差距** | 经法务审批，暂不处理，须书面记录理由和风险承认 |

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### 步骤 5：输出修复计划

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保密 — 内部合规文件

法规差距分析报告

分析法规：[法规名称]（[施行日期]）
分析日期：[YYYY-MM-DD]
适用性：[完全适用 / 部分适用]

> 审查说明
> 法规来源：[元典检索 YYYY-MM-DD / references/ 已下载 / 用户提供 / 模型知识（标注）]
> 如有 [model knowledge — verify] 标注，须对照一手来源核查
> 现有治理状态来源：$LEGAL_AGENT_PROFILE_HOME/ai-governance-legal/profile.md + $LEGAL_AGENT_LOCAL_DATA_HOME/ai-governance-legal/ai-systems.yaml（最后更新：[日期]）

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差距汇总

| 义务 | 法规条款 | 类别 | 当前状态 | 优先级 |
|---|---|---|---|---|
| [义务描述] | [条款号] | [类别] | [已合规/差距/部分满足/不确定] | [P0/P1/P2] |

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P0 紧急修复（立即处理）

1. [差距描述]
   - 法规依据：[法规名称] 第[X]条
   - 当前状态：[描述现有做法]
   - 法律后果：[违规处罚或风险]
   - 建议措施：[具体可操作步骤]
   - 完成标准：[如何验证已合规]

P1 重要修复（90天内）
P2 常规修复（6个月内）
接受差距（须法务负责人审批）

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系统影响范围

| AI 系统 | 受影响义务数 | 最高优先级 |
|---|---|---|
| [系统名] | [N] | [P0/P1/P2] |

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本报告不构成法律意见。法规适用解释须由具有执业资格的律师确认。
```

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## 对模型知识的处理规则

元典法规库不可用且用户未提供法规文本时，使用模型知识必须：
1. 明确告知用户："以下分析基于模型训练知识，存在时效风险。"
2. 所有法条引用标注 `[model knowledge — verify]`
3. 提供元典/北大法宝检索建议

不允许静默使用可能过时的法条内容。

**已知错误（勿重犯）：**
- 《生成式AI暂行办法》第21条**无**具体罚款金额；1万-10万元罚款来自《算法推荐管理规定》第31条
- 《生成式AI暂行办法》第4条**无**社会信用评分禁止规定

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## 免责声明

本技能输出的差距分析仅供内部合规参考，不构成法律意见。法规适用性和义务认定须由具有执业资格的律师审查确认。