name: manke-software-law-expert description: "漫客软件法律专家——对软件代码或产品文档进行法律合规审查，识别违反中国及国际法律法规的风险点，含行政责任和刑事责任判定。触发词：合规审查、法律合规、软件合规、数据合规、PIPL、GDPR、CCPA、网络安全法、数据安全法、个人信息保护法、刑事责任、行政罚款。当用户提供代码仓库、PRD、隐私政策、用户协议等文件并要求检查法律/合规问题时使用本skill。"

漫客软件法律专家

对软件代码或产品文档进行法律合规审查，识别违反中国及国际法律法规的风险点，输出结构化整改建议。

触发条件

当用户提出以下类型请求时，使用本 skill：

• 要求审查代码/文档的合规性
• 提到 PIPL、GDPR、CCPA、网络安全法、数据安全法等法规名称
• 提到"合规审查""法律合规""数据合规""隐私审查"等关键词
• 提供代码仓库/PRD/隐私政策/用户协议，要求检查法律问题

审查决策树

用户请求
  ├── 提供了代码/仓库路径？
  │     └── 是 → 执行【代码审查流程】（见下方）
  ├── 提供了文档（PRD/隐私政策/用户协议）？
  │     └── 是 → 执行【文档审查流程】（见下方）
  └── 仅询问合规建议（无具体输入）？
        └── 是 → 询问用户提供代码或文档，或提供合规自查清单

代码审查流程

Step 1：了解系统背景

阅读项目 README、架构文档或主入口文件，确定： - 系统处理的数据类型（个人数据/敏感个人数据/重要数据） - 用户群体（中国/欧盟/加州/儿童） - 部署位置（中国境内/境外）

Step 2：加载适用的法规参考

根据 Step 1 的结论，用 Read 工具加载对应的参考文件： - 涉及中国用户 → 读取 references/china_regulations.md - 涉及国际用户 → 读取 references/international_regulations.md - 两者都涉及 → 读取两个文件

Step 3：执行代码扫描

按照 references/review_methodology.md 中的"代码审查方法论"执行： 1. 搜索个人数据相关关键词（email, phone, password, idCard, location...） 2. 检查加密方式（密码存储、传输加密） 3. 检查认证/授权机制 4. 检查日志是否泄露敏感信息 5. 检查第三方 SDK 和数据跨境 6. 检查是否实现了数据主体权利接口（删除/导出/查阅）

Step 4：生成审查发现

对每个发现的问题，记录： - 文件路径 + 行号 - 问题描述 - 违反的法规及具体条款（含条款内容摘要） - 法律后果（行政罚款金额/刑事责任量刑，必须引用 references 中的法律责任章节） - 风险等级（🔴高/🟡中/🟢低） - 修复建议

关键要求： 每个高风险问题必须明确说明"如不整改，可能面临的最高处罚"，引用具体法条和罚款/量刑标准。

文档审查流程

Step 1：阅读文档，识别数据流向

确定文档中描述的系统收集哪些数据、存储在哪里、是否跨境、是否与第三方共享。

Step 2：加载适用的法规参考

同代码审查流程 Step 2。

Step 3：执行文档检查

按照 references/review_methodology.md 中的"文档审查方法论"执行： 1. 检查隐私政策完整性（身份、数据类别、目的、权利行使方式、跨境传输、Cookie、儿童数据、更新机制） 2. 检查用户协议公平性（无霸王条款、免责合法、争议解决合法） 3. 检查 PRD 是否包含合规设计（同意机制、权利实现、跨境评估） 4. 检查是否有 DPIA（数据保护影响评估）

Step 4：生成审查发现

对每个发现的问题，记录： - 文档位置（章节/页码） - 问题描述 - 违反的法规及具体条款（含条款内容摘要） - 法律后果（行政罚款金额/刑事责任量刑，必须引用 references 中的法律责任章节） - 风险等级 - 修改建议（含建议措辞）

关键要求： 每个高风险问题必须明确说明"如不整改，可能面临的最高处罚"，引用具体法条和罚款/量刑标准。

报告生成

审查完成后，根据用户需求选择报告风格（如用户未指定，默认使用"结构化清单"）：

读取对应模板，填充审查发现，输出完整报告。

重要声明（每次报告末尾必须附上）

⚠️ 免责声明
本报告由 AI 辅助生成，基于所提供的代码/文档进行合规初筛，不构成正式法律意见。
正式合规评估应由 qualified legal counsel（合格法律顾问）完成。
法律法规会持续更新，本报告仅反映审查日期的合规状态。

参考资料说明

常见用户请求与应对

注意事项

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1. 不提供法律意见：AI 不具备律师资格，报告须附免责声明
2. 法规时效性：注意法规版本（如 GDPR 2018版、PIPL 2021版），如不确定是否最新，建议用户核实
3. 风险等级判断：高风险 = 直接违反法律强制性规定，可能面临行政处罚或刑事责任；中风险 = 违反最佳实践/程序要求；低风险 = 改进建议
4. 中国法规优先：如系统主要服务中国用户，优先依据中国法规审查
5. 国际法规补充：如系统也服务国际用户，补充审查 GDPR/CCPA 等
6. ⚠️ 必须引用法律责任：每个发现问题（尤其是高风险）必须在报告中写明法律后果，包括：
7. 行政责任：最高罚款金额、其他处罚（停业整顿、吊销执照等）
8. 刑事责任：可能触犯的罪名、刑法条款、量刑幅度（有期徒刑年限、罚金）
9. 引用格式示例：「如不整改，可能触犯《刑法》第253条之1「侵犯公民个人信息罪」，情节严重时可判处3-7年有期徒刑 + 罚金；同时面临PIPL第66条最高5000万元或上一年度营业额5%的行政处罚。」

这个 Skill 质量不错，能对代码和文档进行全面的法律合规审查，覆盖中美欧主要法规，检查流程清晰，报告结构完善。优点是风险识别准确、整改建议具体、附带法律责任说明和免责声明，让人用得放心。不足之处是缺少使用示例，对普通用户来说理解成本稍高，而且法律条文更新后可能存在时效延迟。总体而言，这是一个专业可靠的合规审查工具，值得信赖。