Ai Knowhow Updater

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name: ai-knowhow-updater
description: 根据最新的AI领域资讯或周报，持续迭代更新AI全球监管政策Know How知识库。当用户需要基于资讯更新AI监管知识库，或从零创建AI监管Know How文档时使用此技能。
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# AI Know How 更新技能

本技能用于将最新 AI 领域资讯中的监管动态整合到 Know How 知识库中，并确保知识库的体例、框架和写作风格保持一致。

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## Know How 文档体例规范

**这是本技能最重要的部分。** 每次更新 Know How 时，必须严格遵循以下体例。

### 文档标题

文档标题固定为：`# AI 全球监管政策 know-how`

不得命名为"备忘录"，不得包含"致/自/日期"等备忘录标题区格式。

### 司法管辖区（一级章节）

当前覆盖以下 **8 个司法管辖区**，按以下顺序排列：

1. 美国 (🇺🇸)
2. 中国大陆 (🇨🇳)
3. 香港 (🇭🇰)
4. 欧盟 (🇪🇺)
5. 日本 (🇯🇵)
6. 新加坡 (🇸🇬)
7. 英国 (🇬🇧)
8. 阿联酋 (🇦🇪)

如需增加新的司法管辖区，应在用户明确要求后追加至列表末尾。

### 产品条线（二级章节）

每个司法管辖区下，固定包含以下 **6 条产品线**，按以下顺序排列：

1. 基础模型与通用 AI (Foundation Models & General AI)
2. AI 应用与服务 (AI Applications & Services)
3. AI 生成内容 (AIGC / Generative AI Content)
4. 自动驾驶与机器人 (Autonomous Driving & Robotics)
5. AI 在金融领域的应用 (AI in Finance)
6. 数据与隐私 (Data & Privacy)

如需增加新的产品条线，应在用户明确要求后追加至列表末尾，并在所有司法管辖区中同步新增该条线。

### 三板块结构（三级章节）

每个"司法管辖区 × 产品条线"单元，必须包含以下 **3 个固定板块**：

```
#### 1. 监管情况概述
（介绍该国在该领域的整体监管方式、主管机构、是否有专门牌照/备案制度等）

#### 2. 重大执法行动或法院判例
（记录针对头部企业的罚款、民事赔偿、禁令、重要法院判决等）

#### 3. 主要法规介绍和立法进展
（梳理已生效的主要法规，以及正在推进立法流程的草案和进展）
```

如果当期资讯中没有涉及该单元的内容，则三个板块均填写 `（暂无更新）`，**不得删除板块标题**，以保持框架完整性供后续迭代填充。

### 写作风格要求

1. **内容来源**：仅将资讯中明确提及的信息更新至对应单元，不得凭空捏造或推断。
2. **不标注来源期数**：不得在正文中标注"根据第X期资讯"等字样，因为知识库将持续迭代，来源期数无实际意义。
3. **脚注引用**：所有事实性陈述须附脚注，格式为 `[^N]: 参见：[来源名称](URL)`，脚注统一汇总于文档末尾的"附件：参考资料"章节。
4. **散文体写作**：正文以自然语言（散文体）为主，避免过度使用项目符号（bullet points），以符合专业法律文书的写作风格。
5. **更新而非替换**：更新时应在现有内容基础上追加或修订，不得删除已有的有效内容。

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## 工作流程

### 第一步：确认输入文件

需要以下输入：
- **最新资讯**：AI 领域资讯/周报的 Markdown 文件（通常为 `/home/ubuntu/ai_weekly_report_YYYYMMDD.md` 或用户上传的文件）
- **当前 Know How 文档**：现有的 Know How 知识库文件（通常为 `/home/ubuntu/ai_knowhow.md`）

如果用户表示"从零开始创建"，则先运行初始化命令生成空白框架：

```bash
python3.11 /home/ubuntu/skills/ai-knowhow-updater/scripts/update_ai_knowhow.py \
  --init --output /home/ubuntu/ai_knowhow.md
```

### 第二步：提取资讯中的 AI 监管动态

仔细阅读资讯，识别所有涉及以下内容的信息：
- 各国监管机构发布的 AI 新规、通知、指引、白皮书
- 立法机构推进的 AI 相关法案进展
- 监管机构对 AI 企业的执法行动（罚款、禁令、整改要求等）
- 法院针对 AI 相关案件的判决（版权侵权、隐私侵权、算法歧视等）
- AI 安全评估、备案审批、牌照发放等重要监管事件

### 第三步：将信息映射到对应单元

将提取的信息按照"司法管辖区 × 产品条线"进行分类，确定每条信息应更新到哪个单元的哪个板块。

**常见映射参考：**

| 信息类型 | 典型映射 |
|---|---|
| 大模型备案/审批制度 | 基础模型与通用 AI → 监管情况概述 |
| 深度伪造内容监管 | AI 生成内容 → 主要法规介绍和立法进展 |
| AI 版权侵权诉讼 | AI 生成内容 → 重大执法行动或法院判例 |
| 自动驾驶事故责任 | 自动驾驶与机器人 → 重大执法行动或法院判例 |
| 算法推荐监管 | AI 应用与服务 → 主要法规介绍和立法进展 |
| AI 信贷评分监管 | AI 在金融领域的应用 → 监管情况概述 |
| 训练数据隐私合规 | 数据与隐私 → 主要法规介绍和立法进展 |

### 第四步：执行更新

调用核心脚本执行更新：

```bash
python3.11 /home/ubuntu/skills/ai-knowhow-updater/scripts/update_ai_knowhow.py \
  --report [资讯文件路径] \
  --knowhow [Know How文件路径] \
  --output [输出文件路径]
```

**重要**：脚本生成的内容仅作为草稿参考。脚本执行后，必须人工审核输出文件，确保：
- 所有内容已正确映射到对应的"司法管辖区 × 产品条线 × 三板块"结构
- 文档格式符合上述体例规范
- 未有内容的单元保留了完整的三板块框架（填写"暂无更新"）
- 脚注格式正确

如果脚本输出的格式与体例规范不符，应直接手动撰写更新内容，以确保格式一致性。

### 第五步：交付成果

**输出方式取决于本次更新的规模：**

- **常规更新**（不涉及新增司法管辖区、新增产品条线等超大规模结构性修改）：**仅将本次涉及变更的部分**（即有内容新增、修改或删除的"司法管辖区 × 产品条线"单元）以 Markdown 格式输出给用户，并在每段变更内容前注明其所属章节路径（例如：`## 美国 > ### 基础模型与通用 AI`），无需重新输出整份文档。同时将完整的更新后文档保存至本地，文件名建议使用 `ai_knowhow_v[版本号].md`，并作为附件一并提供。
- **超大规模更新**（涉及新增司法管辖区、新增产品条线，或结构性重组等）：将完整的更新后 Know How 文档作为附件发送给用户，文件名建议使用 `ai_knowhow_v[版本号].md`。

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## 参考文件

当前最新版本的 Know How 文档保存于：
`/home/ubuntu/ai_knowhow.md`

如需了解各司法管辖区的已有内容，请直接读取该文件。