GDPR-DPIA-Sentinel은(는) 무엇을 하나요?
GDPR 개인정보보호 영향평가(DPIA) 에이전트 스킬(오픈 표준) — Art. 35 임계값 분석, 다국적 블랙리스트 점검, 5x5 위험 점수 평가, 감사 준비 완료 .docx 생성
GDPR 개인정보보호 영향평가(DPIA) 에이전트 스킬(오픈 표준) — Art. 35 임계값 분석, 다국적 블랙리스트 점검, 5x5 위험 점수 평가, 감사 준비 완료 .docx 생성
이 스킬은 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor 등)가 GDPR(일반 개인정보보호법)에 따른 개인정보보호 영향평가(DPIA)를 자동화할 수 있도록 설계되었습니다. Art. 35에 기반한 임계값 분석을 수행하여 DPIA 필요성을 판단하고, 다국적 규제 기관의 블랙리스트를 점검하며, 5x5 위험 점수 매트릭스를 활용해 위험을 정량화합니다. 최종적으로 감사에 바로 사용할 수 있는 .docx 형식의 보고서를 생성하여 규정 준수 업무를 간소화합니다. 특히 여러 관할권에서 활동하는 조직이나 개인정보 처리 위험을 사전에 평가하고자 하는 개발자, DPO, 규정 준수 담당자에게 유용합니다. 이 스킬은 오픈 표준을 따르므로 다양한 AI 플랫폼과 도구에 통합될 수 있으며, SKILL.md에 정의된 지침에 따라 에이전트가 단계별로 DPIA 프로세스를 실행합니다.
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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.