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搜索 RNA ，共找到 3116 条记录
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启用Dataverse表离线能力

enable-tables-offline
microsoft/power-platform-skills
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由/setup-offline-profile执行内部流程，翻转Dataverse实体元数据中的IsAvailableOffline和ChangeTrackingEnabled属性并发布，使表满足移动离线配置文件的先决条件。逐表顺序执行，幂等，包含审批门和验证步骤。
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外部律师计费准则

engagement-terms-billing-guidelines
lawve-ai/awesome-legal-skills
184
帮助内部法务团队起草、审查和维护外部律师计费指引。可按照组织成熟度新建指引，对照15项最佳实践框架进行差距分析，更新AI政策或费率审查等具体条款，并生成总法律顾问简报要点以推动内部审批落地，实现外部法律费用管控与合规治理。
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欧盟人工智能法案合规顾问

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lawve-ai/awesome-legal-skills
231
基于欧盟《人工智能法案》(2024/1689)及 Digital Omnibus 的合规助手，支持风险分级、禁止实践、高风险与 GPAI 义务、透明度、合格评定/CE 标志、治理、处罚和合规时限，并映射 ISO 42001、NIST AI RMF 与 GDPR。用于欧盟人工智能合规与分类问题。
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欧盟AI法案评估报告生成器

eu-ai-act-report-oliver-schmidt-prietz
lawve-ai/awesome-legal-skills
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生成正式的欧盟AI法案合规评估报告，适用于法律文件、审计追踪和监管查询。支持多种报告格式，自适应采集系统信息，并对照(EU) 2024/1689条例进行一致性校验和风险分类检查。用于企业AI合规文档化和治理。
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欧盟数据法案合规评估

eu-data-act-compliance
lawve-ai/awesome-legal-skills
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评估欧盟2023/2854号法规下的义务，涵盖互联产品、相关服务、B2B数据共享、不公平合同条款、B2G请求、数据服务切换、国际访问、互操作性、智能合约、执法及非欧盟代表等。适用于范围分析、差距评估、产品设计、合同审查和云退出规划。
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律师费安排构建

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lawve-ai/awesome-legal-skills
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为内部法律运营团队设计替代收费安排（固定、封顶、区间、混合、分阶段、成功费等），匹配费用结构与事项范围，准备谈判简报，审查现有AFA执行情况，并评估超范围（OOS）主张。自动生成建议备忘录和GC签署简报，适用于与外部律师的商业费用协商。
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原生相机与扫描功能集成

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microsoft/power-platform-skills
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本技能用于为Power Apps和Dataverse移动应用生成类型安全的原生相机、图库选择、条码和二维码扫描封装。它支持自定义证据采集工作流，是实现复杂文件和图片数据录入的关键底层工具。
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背景地理位置追踪与数据同步

add-geolocation
microsoft/power-platform-skills
370
该内部技能用于实现连续、后台的地理位置GPS追踪和持久化存储。它专为将采集的定位数据自动同步到Dataverse表而设计。适用于需要可靠、持续定位监控的场景，不用于单次前台坐标读取。
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AI治理与合规审查助手

ai-governance-reviewer-carl-ditzler
lawve-ai/awesome-legal-skills
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本技能用于对AI应用场景进行全面的治理、法律和风险评估。适用于审查内部AI应用、产品功能或第三方AI供应商。它通过结构化提问获取信息，识别合规差距，并生成包含评分卡、发现点和改进措施的专业治理报告。
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中非特殊刑事法院研究方法

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lawve-ai/awesome-legal-skills
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本技能提供了一套针对中非特殊刑事法院（CPS）的严格、验证优先的科研方法论。它详细指导用户如何验证和引用各类判决、法律文件及程序记录，涵盖了从官方网站到多级回退来源的完整流程，确保法律引用的高度准确性和专业可追溯性。
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上市公司治理分析与研究

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lawve-ai/awesome-legal-skills
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本技能提供了一个关于法国上市企业治理的权威分析索引，汇集了来自AMF、ESMA等监管机构和专业组织的法规与学理文献。其核心原则是“零发明”，确保所有数据、事实和引用均可追溯至原始出处和页码，只能进行客观的、基于证据的分析，严格区分法律义务与软性规范。
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集群思维：代码任务编排器

hivemind
alirezarezvani/claude-skills
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Hivemind是一个高级编排层，用于管理复杂的任务处理流程。它通过调用多个外部、低成本的“工作者”来模拟一个结构化的团队协作（包括研究者、编码员和测试员）。该工具能将大型任务分解为独立子任务，在隔离的工作区执行，并聚合结果进行共识审核，极大地提高了代码生成、研究和测试的效率和可控性。
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