iiuniversitet.ruЦентр обучения нейросетямОткрыть каталог

Первичная настройка управления ИИ

Проводит интервью о том, как у вас устроено управление ИИ, и записывает профиль практики, на который опираются все остальные скиллы плагина.

СкиллAnthropicClaudeApache-2.0Нужен терминалПроверка не требуется
Что делает
Проводит интервью о том, как у вас устроено управление ИИ, и записывает профиль практики, на который опираются все остальные скиллы плагина.
Когда брать
При первом запуске плагина ai-governance-legal или когда профиль практики пуст либо содержит незаполненные метки.
Когда не брать
Если плагин уже настроен и нужно решить рабочую задачу: настройку повторяют только по необходимости (флаг --redo).
Пример запроса
Настрой плагин управления ИИ: давай проведём вводное интервью.
Нужно подключить
доступ к файлам (папка настроек плагина)
Работает лучше с
Google Drive, SharePoint или Box, Slack, scheduled-tasks

Входит в плагин ai-governance-legal. В Cowork и Claude Code можно поставить плагин целиком.

Как включить

  1. Скачайте архив и распакуйте его.
  2. Положите папку cold-start-interview в ~/.claude/skills/.
  3. Откройте Claude Code и опишите задачу своими словами: Claude подхватит скилл по описанию.

Текст

---
name: cold-start-interview
description: >
  Проведи первичное интервью (cold-start): узнай, как устроено управление ИИ в
  вашей практике, и запиши
  `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md` на
  основе вашей ИИ-политики, образцовой оценки воздействия и ключевых договоров
  с поставщиками ИИ. Используй, когда профиля практики нет или в нём остались
  метки `[PLACEHOLDER]`, а также когда пользователь говорит «настрой плагин
  управления ИИ», «помоги начать работу» или «сконфигурируй управление ИИ».
argument-hint: "[--redo | --check-integrations]"
---

/cold-start-interview

  1. Проверь ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md: если файл заполнен и нет --redo, перед перезаписью запроси подтверждение.
  2. Проведи интервью по рабочему процессу ниже (включает Часть 0: роль и проверку подключений).
  3. Образцы документов: ИИ-политика или политика допустимого использования (ссылка или файл), прежняя оценка воздействия, ключевые договоры с поставщиками ИИ, реестр моделей или списки разрешённых и запрещённых инструментов, если они есть. Прочитай всё, что предоставлено.
  4. Извлеки: обязательства и запреты политики, позиции поставщиков (отметь расхождения с заявленным), структуру оценки воздействия, списки одобренных и запрещённых инструментов.
  5. Миграция: если заполненный CLAUDE.md (без меток [PLACEHOLDER]) лежит в ~/.claude/plugins/cache/claude-for-legal/ai-governance-legal/*/CLAUDE.md, но его нет по пути настроек, скопируй его на путь настроек и скажи пользователю, что именно перенесено.
  6. Запиши ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md (при необходимости создай родительские папки). Покажи краткое резюме. Предложи первую задачу.

Флаги

  • --redo — заново проведи всё интервью и перезапиши ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md.
  • --check-integrations — заново просканируй доступные MCP-коннекторы и обнови таблицу ## Available integrations в ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md, не проводя полное интервью. Используй после подключения нового коннектора (Slack, хранилище документов, scheduled-tasks).

При проверке отмечай ✓, только если вызов MCP-инструмента действительно прошёл успешно. Настроенные, но не проверенные коннекторы отмечай ⚪ с однострочной подсказкой, как это подтвердить. Никогда не отмечай ✓ только по объявлениям в .mcp.json: это вводит пользователей в заблуждение, будто что-то подключено, хотя это не так.

/ai-governance-legal:cold-start-interview
/ai-governance-legal:cold-start-interview --check-integrations

Назначение

Узнай, как работает *именно эта* команда по управлению ИИ: какую роль компания играет в цепочке поставок ИИ, какие нормы к ней действительно применимы, где проходят её красные линии для сценариев применения ИИ и как здесь выглядит хорошая оценка воздействия. Запиши это в конфигурацию плагина, чтобы все остальные скиллы опирались на одно и то же понимание.

Подходы к управлению ИИ сильно различаются. Компания, которая создаёт ИИ-продукты для корпоративных клиентов, почти ничем не похожа на компанию, которая внутри использует готовые ИИ-инструменты. Интервью в первую очередь выясняет, какой из двух случаев перед вами, потому что обязанности разработчика и эксплуатанта (deployer) почти противоположны по характеру работы.

Проверка первичной настройки

Прочитай ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md:

  • Файла нет → начни интервью.
  • **Есть <!-- SETUP PAUSED AT: -->** → поприветствуй пользователя и предложи продолжить с этого раздела.
  • **Есть метки [PLACEHOLDER], но нет комментария о паузе** → шаблон так и не был заполнен; предложи начать заново или продолжить с места, где начинаются метки.
  • Заполнен (нет меток, нет комментария о паузе) → уже настроено; пропускай, если нет --redo.

Структура шаблона лежит в ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/CLAUDE.md: используй её как каркас разделов. Заполненный профиль практики запиши по пути настроек, создав родительские папки при необходимости.

Если CLAUDE.md есть по старому пути кэша ~/.claude/plugins/cache/claude-for-legal/ai-governance-legal/*/CLAUDE.md, но нет по пути настроек, перед продолжением скопируй его на путь настроек.

Проверь общий профиль компании

Поищи ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/company-profile.md.

  • Если он есть: прочитай его. Покажи подтверждение в одну строку: «Вы — [имя], [формат практики], в [компания], [отрасль], работаете в [юрисдикции]. Верно? (Или скажите "обновить", чтобы изменить общий профиль.)» Если подтвердили, пропусти вопросы о компании и переходи сразу к вопросам, специфичным для плагина.
  • Если его нет: вы первый плагин, который пользователь настраивает. После знакомства и развилки задай вопросы о компании и запиши ответы в общий профиль (по шаблону references/company-profile-template.md в корне плагина), затем продолжай вопросами, специфичными для плагина. Скажи пользователю: «Я сохранил профиль вашей компании: остальные юридические плагины прочитают его и пропустят эти вопросы».

Вопросы о компании, которые относятся к общему профилю (и их НЕ нужно задавать повторно, если профиль есть): формат практики, название компании, отрасль, что продаёт, размер, юрисдикции, регуляторы, склонность к риску, имена для эскалации. Вопросы, специфичные для плагина (позиции плейбука, рамка проверки, принятый формат, модель надзора и т. д.), остаются за каждым плагином отдельно.

Проверка области установки

Перед знакомством, если заметишь, что рабочая папка находится внутри проекта (а не в домашней папке пользователя), укажи на это. Скажи один раз:

Обратите внимание: похоже, плагин установлен в рамках проекта, а значит, я могу читать файлы только в [текущая папка]. Если вам понадобится, чтобы я читал документы из других мест (Загрузки, Документы, Dropbox), установите его на уровне пользователя: см. QUICKSTART.md. Можно продолжить и с областью проекта, но тогда файлы придётся переносить в эту папку.

Попроси пользователя подтвердить, прежде чем продолжить: идти с областью проекта или приостановиться и переустановить на уровне пользователя. Если рабочая папка — *и есть* домашняя папка пользователя, молча пропусти эту проверку.

Перед началом интервью

Начни с вступления «сначала развилка». Уложись в 3–4 коротких строки. Прежде всего спроси: быстро или полностью.

**ai-governance-legal — для тех, кто отвечает за управление ИИ: отбор сценариев применения, оценки воздействия, проверка ИИ-поставщиков, мониторинг политик.** Не ваша область? /legal-builder-hub:related-skills-surfacer. За 2 минуты вы получите свою роль, формат практики и перечень применимых режимов регулирования ИИ (EU AI Act, NIST, законы штатов об ИИ), а также рабочие значения по умолчанию для порогов отбора сценариев, формата AIA и позиций по ИИ у поставщиков. За 15 минут добавятся реестр сценариев и красные линии, уровни управления, позиции плейбука по ИИ-поставщикам, матрица эскалации, шаблон принятого формата AIA, извлечённый из образцовой оценки, и обязательства ИИ-политики, извлечённые из вашей настоящей политики. Быстро или полностью? (Перейти к полному варианту можно в любой момент командой /cold-start-interview --full.)

Путь быстрого старта: задай только Часть 0 (роль, формат практики, подключения) и регуляторный охват. Запиши конфигурацию с метками [DEFAULT] на всё остальное. Закончи так: «Готово. Командами можно пользоваться уже сейчас. Для порогов отбора сценариев, формата AIA и позиций по ИИ-поставщикам я взял разумные значения по умолчанию. Если результат скилла покажется не тем, это обычно значит, что значение по умолчанию стоит подстроить: скилл скажет, какое именно. Запустите /ai-governance-legal:cold-start-interview --full, когда захотите пройти всё интервью, или /ai-governance-legal:cold-start-interview --redo <section>, чтобы переделать одну часть».

Путь полной настройки: существующий процесс интервью ниже. После выбора пользователя дай расширенное введение, описанное дальше, затем переходи к Части 0.

После того как пользователь выбрал быстрый или полный вариант

Дай расширенное введение. Один абзац, своими словами:

«Этот плагин ведёт: профиль вашей практики (уровни управления, красные линии, обязательства политики), реестр сценариев применения, оценки воздействия и проверки ИИ-поставщиков, и всё это лежит в ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/. Он узнаёт, как вы на самом деле работаете: вашу практику, ваше отношение к риску, ваши внутренние правила, и записывает это в текстовый файл, который плагин читает каждый раз. Любой ваш ответ потом можно изменить».

Затем: «Готовы? Сначала несколько быстрых вопросов, потом пойдём глубже».

Зачем это нужно (предложи, если пользователь возражает против затрат времени). Каждый отбор, оценка воздействия, проверка поставщика и обход мониторинга политик читают конфигурацию, которую записывает это интервью. Типовая конфигурация даёт типовой результат: реестр сценариев по умолчанию, красные линии по умолчанию, матрицу позиций по ИИ-поставщикам по умолчанию и отбор, который относится к инструменту отбора резюме так же, как к детектору аномалий в расходах. Когда плагину говорят, кто пользователь — разработчик или эксплуатант, где проходят красные линии и чего он требует от поставщиков, это и отличает «ИИ-инструмент по управлению ИИ вообще» от «инструмента, который знает вашу позицию».

Новый профессиональный профиль. Настройка строит новый профессиональный профиль из ответов пользователя и документов, которыми он явно поделился. Она не читает личную историю Claude пользователя, посторонние разговоры или его CLAUDE.md в домашней папке. Если в контексте текущего разговора всплывёт что-то нужное (например, пользователь раньше упомянул свою компанию), спроси, прежде чем использовать это: не вноси в профиль практики ничего личного, если пользователь сам не напечатал это или не одобрил.

Следствие: входные данные интервью — напечатанные ответы пользователя и документы, которыми он явно поделился. Не бери недостающее из окружающего контекста, прежних сессий или памяти пользователя.

Темп интервью

  • Исходи из того, что ответ где-то записан. Если вопрос требует сведений, которые, скорее всего, где-то записаны (описание компании, плейбук, матрица эскалации, руководство по стилю, справочник сотрудника, перечень юрисдикций, портфель дел), сначала попроси ссылку или вставку, а не просьбу напечатать это по памяти. Для всего, что длиннее одного предложения, запрос по умолчанию такой: «Вставьте ссылку или документ либо дайте краткую версию». Интервьюер, который заставляет перепечатывать уже написанное, не справился с первой задачей интервьюера.
  • Размер пакета: считай подпункты. «Никогда не задавай больше 2–3 вопросов за один ход» значит 2–3 *вопроса, на которые можно ответить*, считая подпункты. Один вопрос с 5 подпунктами — это 5 вопросов. Проверка: может ли пользователь ответить, не прокручивая экран? Если вопросы не помещаются на один экран, их слишком много. По возможности предпочитай структурированные вопросы с выбором ответа: им не нужны ни прокрутка, ни печать.

Дожидайся настоящих ответов. Одни вопросы быстрые (выбери A/B/C). Другим нужно, чтобы пользователь напечатал, описал или показал документ. Когда вопрос требует большего, чем быстрый выбор:

  • Спроси и жди. Скажи прямо: «Здесь нужен напечатанный ответ, я подожду». Не переходи к следующему вопросу, пока пользователь не ответит.
  • Для загрузок или документов: «Вставьте содержимое, дайте путь к файлу или скажите "пропустить пока". Если пропустите, я отмечу пробел в вашем профиле практики, чтобы вы заполнили его позже». Потом действительно жди.
  • Перед записью профиля практики: просмотри интервью и перечисли все вопросы, которые были пропущены или получили ответ-заглушку. Скажи: «Прежде чем записать вашу конфигурацию, вот что ещё открыто: [список]. Хотите заполнить что-то из этого сейчас или оставить заглушками?» Затем жди ответа.
  • Никогда не записывай профиль практики с молчаливыми пробелами. Каждая заглушка должна быть осознанным выбором пользователя пропустить, а не вопросом, который проскочил мимо.
  • Пауза и возобновление. Скажи пользователю заранее: «Если нужно остановиться, скажите "пауза" (или "стоп", или "дайте вернуться к этому позже"), и я сохраню ваш прогресс. Позже снова запустите /ai-governance-legal:cold-start-interview, и я продолжу с того места, где мы остановились». Когда пользователь ставит паузу, запиши частичную конфигурацию в ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md с комментарием <!-- SETUP PAUSED AT: [section name] — run /ai-governance-legal:cold-start-interview to resume --> вверху и метками [PENDING] (отличными от [PLACEHOLDER]) на неотвеченных полях. Когда настройка запускается снова и находит приостановленную конфигурацию, поприветствуй пользователя: «С возвращением. Вы остановились на [раздел]. Ваши прежние ответы сохранены. Продолжим с того места или начнём заново?» Не задавай повторно вопросы, на которые уже ответили.

Проверяй юридические факты, названные пользователем, по мере их появления в настройке. Когда пользователь отвечает на вопрос интервью конкретной ссылкой на норму, номером закона, названием дела, сроком, порогом, юрисдикцией или регистрационным номером, и это можно проверить на здравый смысл, сделай проверку, прежде чем записывать в конфигурацию. Если сказанное расходится с твоим пониманием или с тем, что пользователь вставил, скажи об этом: «Вы сказали, что порог равен X; насколько я понимаю, Y. Подтвердите, что должно попасть в профиль? [посылка отмечена — проверить]» Неверный факт, записанный в CLAUDE.md, попадёт во все будущие результаты; поймать его здесь — один из самых выгодных моментов во всём продукте.

Интервью

Начало

Я помогу с оценками воздействия ИИ, проверками ИИ-поставщиков, отбором сценариев применения и слежением за тем, как меняется регулирование. Но прежде мне нужно понять, что это за служба управления ИИ. Десять-пятнадцать минут. Потом я попрошу вас показать мне несколько вещей: вашу ИИ-политику или политику допустимого использования, прежнюю оценку воздействия, если она есть, и ключевые договоры с ИИ-поставщиками. Из них я узнаю больше, чем из всего, что вы мне расскажете.


Часть 0: Кто пользуется и что подключено

Два быстрых вопроса, прежде чем перейти к специфике управления ИИ. Они определяют, как плагин работает, а не что он умеет.

Кто пользуется?

Кто будет пользоваться этим плагином изо дня в день? (Это определяет шапку рабочего материала в каждом результате: юрист получает «PRIVILEGED & CONFIDENTIAL — ATTORNEY WORK PRODUCT» («КОНФИДЕНЦИАЛЬНО, ПРИВИЛЕГИРОВАННО — РАБОЧИЙ МАТЕРИАЛ ЮРИСТА»); не юрист получает «RESEARCH NOTES — NOT LEGAL ADVICE» («ЗАМЕТКИ ИССЛЕДОВАНИЯ — НЕ ЮРИДИЧЕСКАЯ КОНСУЛЬТАЦИЯ») и результаты, оформленные как исследование для проверки юристом.) 1. Юрист или юридический специалист — адвокат, помощник юриста, юридические операции под надзором юриста. 2. Не юрист, но есть доступ к юристу — основатель, бизнес-руководитель, менеджер по договорам, HR, закупки; у вас есть штатный или внешний юрист, с которым можно посоветоваться. 3. Не юрист и нет постоянного доступа к юристу — вы занимаетесь этим сами.

Если ответ 2 или 3, скажи следующее один раз (не повторяй при каждом результате):

Вы можете пользоваться всеми функциями: исследование, проверка, составление, учёт. Изменятся две вещи в моей работе: 1. Я буду оформлять результаты как исследование для проверки юристом, а не как вердикты. Вместо «ЗЕЛЁНЫЙ — подписывайте» вы получите «вот что я нашёл и вот вопросы, которые стоит задать перед подписанием». Это полезнее зелёного света, в котором нельзя быть уверенным. 2. Я буду останавливаться перед шагами с юридическими последствиями: одобрение ИИ-сценария к внедрению, подписание договора с ИИ-поставщиком, заверение оценки воздействия. Я спрошу, проверяли ли вы это с юристом, и подготовлю короткую справку, чтобы разговор с ним был быстрым. Это не оговорка для галочки. Это плагин, который различает то, что он умеет хорошо (исследование, организация, структура), и профессиональное юридическое суждение о вашей конкретной ситуации, которое инструмент дать не может. Несколько часов работы юриста в нужный момент обычно дешевле ошибки.

Если ответ 3, добавь:

Если нужно найти юриста (attorney, solicitor, barrister или другого уполномоченного юридического специалиста): быстрее всего начать со службы рекомендаций вашего профессионального регулятора (адвокатская палата штата в США, SRA/Bar Standards Board в Англии и Уэльсе, Law Society в Шотландии, Северной Ирландии, Ирландии, Канаде и Австралии либо аналог в вашей юрисдикции). Многие предлагают бесплатные или недорогие первые консультации. Малому бизнесу могут подсказать направление местные юридические клиники при университетах и наставники SCORE. Частным лицам помогают организации юридической помощи по многим направлениям права.

Формат практики

Спроси один раз и пораньше, чтобы последующие вопросы об эскалации и согласовании разветвлялись правильно:

Формат практики? (Он определяет команду управления и матрицу эскалации: каждый скилл смотрит сюда, прежде чем предложить подключить кого-то выше вас, а ветвление ниже переформулирует эскалацию как «консультация» или «передача на согласование».) - Один юрист / небольшая фирма (без иерархии) — я пропущу вопросы о цепочке согласования и спрошу, когда вы привлекаете коллегу или внешнего юриста. - Средняя / крупная фирма — я спрошу о вашей цепочке согласования, порогах биллинга и о том, кто подписывает выше вас. - Штатные юристы компании (in-house) — я спрошу о вашей матрице эскалации, кто GC/CLO и когда что-то уходит на бизнес. - Государство / юридическая помощь / клиника — я спрошу о структуре надзора и любых ограничениях вашей практики. - Моя практика не подходит ни под один вариант — скажите об этом. Я подстроюсь.

Практики, которые не укладываются в рамки. Если практика пользователя не подходит ни под один из вариантов выше (международный арбитраж, публичное международное право, только amicus curiae, академическое консультирование, панель pro bono, суд коренных народов, военная юстиция, морское право или что угодно, что стандартные категории исключают), предложи: «Похоже, ваша практика не вписывается в мои обычные категории. Расскажите о ней своими словами: чем вы занимаетесь, для кого, в каких юрисдикциях и инстанциях, как выглядит работа. Я построю ваш профиль по этому рассказу, а не буду втискивать вас в рамки, которые не подходят. Вопросы, которые не относятся к вам, я пропущу или адаптирую». Затем построй профиль из свободного описания и отметь, какие поля шаблона были заполнены, адаптированы или оставлены пустыми как неприменимые. Профиль, построенный по принудительной подгонке, хуже скудного профиля, построенного по тому, что есть на самом деле.

Ветвление для следующих частей интервью:

  • Один юрист или небольшая фирма без иерархии: пропусти или переформулируй вопросы о цепочке эскалации. Вместо «кто согласует выше вашего порога» спроси: «когда вы привлекаете внешнего юриста или коллегу за вторым мнением». Эскалация сводится к «консультации», а не к «передаче на согласование». Раздел ## Governance team and escalation в профиле практики пиши вокруг триггеров консультации, а не внутренних уровней согласования.
  • Штатные юристы компании, средняя или крупная фирма: задай вопросы о цепочке эскалации в текущем виде (Часть 4).
  • Юридическая помощь / клиника: в Части 4 двигайся к рамке модели надзора: кто осуществляет надзор, когда дело поднимается к курирующему юристу?
  • Государство: адаптируй: спроси, кто внутри ведомства или офиса отвечает за согласование сверх полномочий юриста.

Запиши это в строку **Practice setting:** раздела ## Company profile профиля практики и в структуру ## Governance team and escalation.

Что подключено?

Этот плагин может работать с хранилищем документов (Google Drive, SharePoint, Box), scheduled-tasks и Slack. Сейчас я проверю, какие коннекторы у вас настроены: функции, которым они нужны, заработают, а функции без них корректно перейдут на ручной режим, а не сломаются молча.

Проверяй, что подключено на самом деле, а не что настроено. Коннектор, указанный в .mcp.json, *доступен*. Коннектор, который реально отвечает, *подключён*. Это разные вещи, и их путаница разрушает доверие. Для каждого коннектора, который использует этот плагин:

  • Если можно проверить соединение (вызвать простой MCP-инструмент вроде списка или поиска), отмечай ✓ только при успешном ответе.
  • Если проверить нельзя (отсюда нет способа проверить), отмечай ⚪ «настроен, но не проверен: откройте настройки MCP, чтобы подтвердить» с однострочной подсказкой.
  • Никогда не отмечай ✓ только по настройке.

Для коннекторов, которые показаны как неподключённые, объясни пользователю, как их подключить. Пример формулировки: «Google Drive не подключён. В Claude Cowork: Настройки → Коннекторы → Добавить → Google Drive → войти. В Claude Code: добавьте Drive MCP в конфигурацию или через /mcp. Плагин работает и без него: вы будете вставлять политики и оценки прямо в чат, но с подключением скилл policy-monitor сможет сам обходить вашу папку с AIA».

Затем сообщи результаты в таком виде:

- ✓ [Интеграция] — подключена (проверено) - ⚪ [Интеграция] — настроена, но не проверена. Откройте настройки MCP, чтобы подтвердить. - ✗ [Интеграция] — не найдена. [Функция] перейдёт на [ручной вариант]. [Как подключить.]

Все они не обязательны. Основные функции работают и с одним доступом к файлам. Если что-то настроите позже, заново запустите /ai-governance-legal:cold-start-interview --check-integrations.

Сразу после первого раздела запиши в конфигурацию плагина разделы ## Who's using this и ## Available integrations. Логику шапки рабочего материала встрой в существующий раздел ## Outputs по шаблону.


Часть 1: Разработчик, эксплуатант или оба? (3–4 мин)

Чем занимается [ваша компания]? Это самый важный контекст: плейбук SaaS-поставщика, плейбук дистрибьютора оборудования и плейбук сервисной фирмы совершенно разные. Печатать всё не нужно: вставьте ссылку на сайт компании, страницу «О нас», статью в Википедии или последний годовой отчёт 10-K, и я возьму оттуда нужное. Или дайте версию в одно предложение: что продаёте, кому и как (прямые продажи / каналы / маркетплейс / подписка). Вопрос о разработчике и эксплуатанте ниже имеет смысл только на этом фоне.

Этот вопрос определяет всё остальное.

Роли по EU AI Act определяются по каждой системе, а не по компании. Если в вашем юрисдикционном охвате есть ЕС, ваша роль (поставщик, эксплуатант, импортёр, дистрибьютор, уполномоченный представитель, производитель продукта) и уровень риска оцениваются для каждой ИИ-системы отдельно: вы можете быть эксплуатантом одной системы и поставщиком другой. Вместо одной роли на уровне компании я заведу реестр систем. Сейчас можно описать 1–3 системы, а остальные добавить позже командой /ai-governance-legal:ai-inventory add. Или пока пропустить реестр, если вы не в ЕС или не готовы.

Если пользователь не уверен, пройдись по вариантам ролей:

  • Поставщик (provider): ты разрабатываешь ИИ-систему (или поручаешь её разработку) и выводишь её на рынок ЕС либо вводишь в эксплуатацию под своим именем или товарным знаком.
  • Эксплуатант (deployer): ты используешь ИИ-систему под собственную ответственность, не для личных непрофессиональных целей. (Самый частый случай внутри компаний.)
  • Импортёр (importer): ты ввозишь ИИ-систему в ЕС от поставщика, который находится за пределами ЕС.
  • Дистрибьютор (distributor): ты делаешь ИИ-систему доступной на рынке ЕС, не будучи ни поставщиком, ни импортёром.
  • Уполномоченный представитель (authorized representative): ты действуешь от имени поставщика не из ЕС и сам находишься в ЕС.
  • Производитель продукта (product manufacturer): ты встраиваешь ИИ-систему в продукт под собственным именем или товарным знаком. Для этого продукта считается поставщиком.

Предложи заполнить реестр сейчас. Фраза: «Хотите, я сейчас разберу 1–3 ваши ИИ-системы и заведу реестр? Или пропустим и вернёмся командой /ai-governance-legal:ai-inventory add позже?» Если согласятся, запусти сценарий добавления и пошаговую классификацию из ai-governance-legal/skills/ai-inventory/SKILL.md для каждой системы. Сохрани в ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/ai-systems.yaml.

Если откажутся или в их юрисдикционном охвате нет ЕС, отметь это в конфигурации и иди дальше. Реестр можно заполнить позже.

Вопросы об общем контексте (задай мягко независимо от выбора по реестру, чтобы оценить масштаб практики):

  • Какой ИИ затрагивает вашу компанию сегодня: генеративный, классификация, рекомендации, автоматизация, что-то другое?
  • Кто сталкивается с ИИ: клиенты, сотрудники, кандидаты, люди не задействованы?
  • Вы обучаете или дообучаете модели или только пользуетесь сторонним ИИ?
  • Есть ли у вас карточка модели, карточка системы или похожая практика документирования, или ваше применение ИИ ограничивается инструментами, которые создали другие?
  • Кто отвечает за отношения с ИИ-поставщиками: закупки, юристы, отдельная ИИ-команда?
  • Применяете ли вы ИИ в решениях, которые влияют на сотрудников или клиентов?

Поиск «теневого» ИИ. После формального перечня инструментов спроси: «Помимо одобренных инструментов, какой ИИ реально используется?

  • Встроенный ИИ в уже одобренных инструментах: сводки Slack AI, Microsoft Copilot, Salesforce Einstein, умное составление писем в Gmail, Zoom AI Companion, скоринг лидов в CRM, помощники для черновиков писем. Многие организации приняли их как «инструменты производительности» и ни разу не проводили по ним отбор как по ИИ.
  • Инструменты, принятые неформально: сотрудники пользуются ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity или другим потребительским ИИ без централизованного одобрения. Уточните в ИТ расходы на SaaS, использование расширений браузера и оповещения DLP.
  • ИИ поставщиков, о котором вы можете не знать: «CRM-инструмент» с ИИ-скорингом, «система документов» с ИИ-классификацией, «HR-платформа» с ИИ-отбором. Спрашивайте поставщиков напрямую: "Использует ли ваш продукт ИИ или машинное обучение в какой-либо из включённых нами функций?"

Всё найденное добавляй в реестр сценариев как [НЕ ЗАДОКУМЕНТИРОВАНО — ТРЕБУЕТ ОТБОРА]. Реестр, откалиброванный только по формальным внедрениям, пока неодобренные инструменты работают в тени, — это реестр, который лжёт. Скилл отбора их подхватит».

Если оба: сначала определи, какая сторона на данный момент даёт больше поверхности для управления: туда и нужно идти вглубь в первую очередь.


Часть 2: Регуляторный охват (2–3 мин)

Какие нормы у вас действительно на радаре? Я не хочу ничего предполагать: скажите, что реально для вас. (Это питает /reg-gap-analysis и /policy-monitor: анализ разрывов сверяет новые нормы с заявленным вами охватом, а policy-monitor следит только за режимами, которые вы отметили как входящие в охват.)

Не считай, что какая-либо норма применима. Спроси пользователя, какие режимы, по его мнению, применимы, а затем изучи нормы об ИИ, действующие или готовящиеся в юрисдикциях, где компания работает, внедряет ИИ или где есть затронутые стороны. Эта картина быстро меняется: проверяй актуальность.

Вопросы по порядку:

  • Юрисдикционный охват — где находятся клиенты, сотрудники, субъекты данных и бизнес-операции? Касается ли ИИ людей в любом из этих мест?
  • Трансграничные режимы ИИ — если у компании есть пользователи, клиенты или сотрудники за пределами родной юрисдикции, выясни, распространяются ли режимы ИИ этих юрисдикций на деятельность компании.
  • Законы штатов США об ИИ — спроси, в каких штатах США работает компания; изучи законы каждого штата об ИИ, биометрии и автоматизированных решениях, действующие или готовящиеся.
  • Отраслевое регулирование — финансовые услуги, здравоохранение, трудоустройство, образование, критическая инфраструктура: спроси про отрасль компании и изучи отраслевые разъяснения по ИИ от соответствующих регуляторов.
  • Договорные требования — требуют ли корпоративные клиенты раскрытия информации об ИИ, оценок воздействия или условий DPA, специфичных для ИИ?

Открытые регуляторные вопросы:

  • Есть ли регулятор, который знает вас по имени? Расследования, добровольные обязательства, мировые соглашения (consent orders), связанные с ИИ?
  • Есть ли требования закупок на подходе (государственные контракты, требующие ИИ-сертификаций)?

Практическая калибровка:

«Некоторые команды находятся в полном режиме соответствия по одному или нескольким режимам, специфичным для ИИ; другие в первую очередь заняты договорными обязательствами перед корпоративными клиентами. Где вы на этой шкале?»


Часть 3: Реестр сценариев применения и красные линии (4–5 мин)

Прежде чем перейти к сценариям: есть ли у вас реестр сценариев применения ИИ, ИИ-политика или список одобренных и запрещённых ИИ-инструментов, который я могу прочитать? Вставьте содержимое, дайте путь к файлу или скажите «нет», и я пройдусь по сценариям. Если поделитесь документом, я извлеку позиции и пропущу сценарии, которые уже покрыты.

Если нет:

Это аналог плейбука по DPA для управления ИИ: у большинства команд есть неявные красные линии, но редко записанные. Цель — извлечь реестр *в разговоре* на примерах, а не просить формальный документ, которого у них нет.

Подход: спроси о самых распространённых категориях сценариев для их контекста, затем разбери каждую.

«Я хочу составить картину ваших сценариев применения и того, где проходят ваши границы. Я дам несколько ситуаций: скажите, будет ли это у вас "да", "да с условиями" или категорическое "нет"».

Вопросы по сценариям (подбирай под профиль разработчика или эксплуатанта):

*Для эксплуатантов / внутреннего использования:*

  • «HR-команда хочет использовать ИИ, чтобы отбирать резюме до того, как их увидит рекрутер. Что произойдёт: это одобрено, одобрено с условиями или нет?»
  • «Руководитель хочет, чтобы ИИ кратко пересказывал заметки по оценке эффективности перед тем, как он напишет свои. Тот же вопрос».
  • «Поддержка клиентов хочет, чтобы ИИ составлял ответы, которые потом проверяет и отправляет человек. Да, с условиями, нет?»
  • «Финансы хотят использовать ИИ-инструмент для выявления аномалий в авансовых отчётах».
  • «Юристы хотят использовать ИИ-ассистента для первых черновиков NDA».

*Для разработчиков / ИИ в продукте:*

  • «Менеджер продукта хочет добавить ИИ-функцию, которая выводит персональные рекомендации контента на основе поведения пользователей».
  • «Продуктовая команда хочет использовать ИИ для оценки лидов и расстановки приоритетов в продажах».
  • «Функция использует ИИ для автоматических решений без проверки человеком. Что запускает требование проверки?»

По каждому сценарию зафиксируй:

  • Одобрен / с условиями / никогда
  • Если с условиями: что для этого нужно? (Проверка по защите данных, оценка воздействия, юридическое согласование, только определённый поставщик, требование человека в цикле, раскрытие затронутым сторонам?)
  • Если никогда: почему это категорическое «нет»? (Конкретная норма? Политика компании? Прошлый инцидент?)

Вопрос о красных линиях:

«Какой сценарий для вас автоматическое "нет": то, что любой мог бы предложить, а вы остановили бы это сразу, не раздумывая?» (Это питает /use-case-triage: скилл сверяет предлагаемые ИИ-сценарии с этими красными линиями прежде всего остального и отмечает всё, что есть в списке, как автоматический стоп.)

Типичные категории, если отвечают медленно: биометрические данные, распознавание эмоций, выводы о политических или религиозных взглядах, полностью автоматизированные неблагоприятные решения о трудоустройстве или кредите, применения с участием детей.

Вопрос об уровнях управления:

«Есть ли у вас многоуровневый процесс одобрения: что-то команда может одобрить сама, что-то уходит юристам, что-то требует совета директоров? Или всё решается по обстоятельствам?»

Если пользователь не загрузил реестр сценариев: в конце этого раздела предложи: «Хотите, я оформлю это как отдельный реестр сценариев и красных линий, которым можно делиться и который можно поддерживать? То же самое, что я только что записал (одобрено, с условиями, никогда), в формате, по которому продуктовые менеджеры смогут свериться до того, как что-то предложат».


Часть 4: Управление и эскалация (2 мин)

Команда:

  • Сколько человек занимаются управлением ИИ? Есть ли отдельная функция по этике ИИ или ответственному ИИ, или это входит в юристов, защиту данных или безопасность?
  • Кто отвечает за отношения с ИИ-поставщиками: юристы, закупки, ИТ?
  • Есть ли CISO, CPO или аналогичная должность, отвечающая за риск ИИ?

Эскалация:

«Когда проверка находит то, что требует подписи более старшего человека (договор с ИИ-поставщиком с обучением на данных или проблемами ответственности, сценарий ИИ, который не вписывается в реестр, регуляторный разрыв, требующий решения, или вопрос выше ваших полномочий), к кому это уходит? Назовите имя или роль (GC, директор по защите данных, ваш руководитель) или скажите "решаю сам". Так плагин понимает, когда сказать "с этим вы справитесь сами", а когда "подключите [X]". (Это питает логику маршрутизации каждого скилла: /use-case-triage, /vendor-ai-review и /reg-gap-analysis сверяются с матрицей эскалации, прежде чем предложить передать что-то выше.)»

Также спроси:

  • Выносилось ли что-нибудь из-за ИИ на совет директоров или топ-менеджменту за последний год?

Внешние обязательства:

  • Подписывали ли вы какие-либо добровольные обязательства по ИИ, принимали отраслевые стандарты или публиковали страницу с принципами ИИ для клиентов?
  • Публикуете ли вы отчёт о прозрачности ИИ или публичные принципы ИИ?

Часть 5: Образцы документов (3–4 мин)

«Я хочу увидеть, что у вас есть на самом деле. Скажите, какие из этих документов существуют, и поделитесь тем, чем можете. (ИИ-политика питает выявление расхождений в /policy-monitor; прежняя оценка воздействия становится шаблоном для /aia-generation; договоры с поставщиками становятся исходным плейбуком для /vendor-ai-review.)» 1. ИИ-политика или политика допустимого использования. Ваша внутренняя или публичная политика о том, как можно и нельзя использовать ИИ. Она показывает ваши принятые позиции. 2. Прежняя оценка воздействия ИИ или оценка рисков ИИ. Даже черновая. Я узнаю вашу структуру, глубину и то, что вы относите к высокому риску. 3. Ключевые договоры с ИИ-поставщиками или приложения про ИИ. Контракты с вашими основными ИИ-поставщиками. Я хочу увидеть, с чем вы на самом деле согласились: ответственность, использование данных, возможность аудита и так далее. 4. Реестр моделей или реестр ИИ-систем. Если он есть, даже таблицей со списком того, какой ИИ вы запускаете и где. 5. Список разрешённых или запрещённых. Одобренные инструменты, запрещённые инструменты или многоуровневый список одобренных поставщиков. Если у вас нет ничего из этого, это нормально и не редкость. Скажите об этом, и я поработаю с тем, что есть.

Плавное упрощение: путь «у меня ничего нет»:

Если образцовых документов нет:

«Ничего страшного. Вот что мы сделаем: я составлю базовый профиль практики по тому, что вы рассказали в интервью, и отмечу каждый раздел, основанный на ваших словах, а не на проверенном документе. Эти разделы нужно проверять строже всего. Две вещи важнее всего закрепить в первую очередь: красные линии по сценариям (чтобы скилл отбора работал правильно) и позиции по поставщикам (чтобы мы могли проверить следующий договор, который придёт). Если хотите, мы можем с нуля построить их в ближайшие 20 минут».

Как читать образцы документов:

ИИ-политика / политика допустимого использования: извлеки все обязательства и запреты. Они связывают каждую оценку воздействия и проверку поставщика: скилл оценки воздействия должен сверять новые сценарии с заявленной политикой.

Прежняя оценка воздействия: извлеки структуру как шаблон. Заголовки разделов, глубину анализа, формат формулировок рисков, как здесь выглядят меры снижения. Это станет форматом результата по умолчанию для скилла aia-generation.

Договоры с ИИ-поставщиками: сведи условия использования данных, позиции по ответственности, обязательства по возможности аудита и любые положения, специфичные для ИИ, по каждому поставщику. Отметь расхождения с тем, что компания назвала обязательным.

Реестр моделей: отметь каждую ИИ-систему в продакшене. Сверь, проводилась ли для каждой оценка воздействия. Пробелы — это очередь задач.

Часть 6: Результаты и расположение документа политики (1 мин)

«Два последних вопроса: мне нужно знать, где искать, чтобы поддерживать вашу ИИ-политику актуальной».

  • Где вы сохраняете готовые AIA, результаты отбора и проверки ИИ-поставщиков? Путь к папке или общий диск. (Это питает /policy-monitor: скилл обходит эту папку и выявляет, что ваша практика ушла вперёд письменной ИИ-политики.)
  • Где лежит сам документ ИИ-политики или политики допустимого использования? Тот, который публикуется внутри или передаётся клиентам и сотрудникам. Мне нужно его прочитать, чтобы предлагать правки, когда найдено расхождение.
  • Есть ли соглашение об именах файлов результатов? (например, AIA_UseCase_YYYY-MM-DD) или всё по ситуации?

Если результаты пока нигде не сохраняются:

«Ничего страшного: скилл policy-monitor всё равно будет работать в режиме прямых запросов ("мы хотим начать делать X, покрывает ли это наша ИИ-политика?"). Просто обходу пока будет нечего сканировать, пока вы не начнёте сохранять результаты».


Запись профиля практики

# AI Governance Practice Profile (Профиль практики по управлению ИИ)

*Записано первичным интервью [ДАТА]. Редактируйте этот файл напрямую.*

---

## Company profile (Профиль компании)

[Компания] — это [описание: чем занимается компания и кто её клиенты].

**AI role (роль в сфере ИИ):** [Разработчик (Builder) / Эксплуатант (Deployer) / Оба (Both) — и что это
значит именно для этой компании]

**Builder profile (профиль разработчика, если применимо):** [Какой ИИ создаётся, сегменты клиентов, обучаются ли
модели или дообучаются, принимает ли ИИ значимые решения]

**Deployer profile (профиль эксплуатанта, если применимо):** [Используемые ИИ-инструменты, где ИИ касается продукта
или операций, владелец отношений с поставщиками]

**Regulatory footprint (регуляторный охват):** [Только то, что действительно применимо: EU AI Act / Колорадо /
BIPA / отраслевые нормы / только договорные требования]

**Open regulatory matters (открытые регуляторные вопросы):** [нет / список]

**External commitments (внешние обязательства):** [добровольные обязательства, публичные принципы ИИ, отчёты
о прозрачности или нет]

---

## Use case registry (Реестр сценариев применения)

*Извлечено из интервью [ДАТА]. Добавляй новые сценарии по мере появления.*

| Сценарий | Одобрен | Условия / требования | Никогда — причина |
|---|---|---|---|
| [например, ИИ для отбора резюме] | С условиями | Нужна оценка воздействия; человек проверяет каждое решение; раскрытие кандидатам | Полностью автоматизированное неблагоприятное решение |
| [например, юридические документы, составленные ИИ] | С условиями | Юрист проверяет перед использованием; материалы с привилегией не загружать | — |
| [например, распознавание эмоций / тональности для HR] | Никогда | — | Политика компании; высокий риск судебных споров |
| [добавь строки из интервью] | | | |

### Red lines (Красные линии)

Следующее — автоматическое «нет», как бы это ни было сформулировано:

- [Красная линия 1 — причина]
- [Красная линия 2 — причина]
- [Добавь из интервью]

### Governance tiers (Уровни управления)

| Уровень риска | Путь согласования | Примеры сценариев |
|---|---|---|
| Стандартный | [согласование командой / руководителем отдела] | Внутренние инструменты производительности, помощь в составлении текстов |
| Повышенный | [Требуется проверка юристов / по защите данных] | ИИ для клиентов, сценарии HR, инструменты с большим объёмом данных |
| Высокий | [Топ-менеджмент / уровень совета директоров] | Значимые автоматизированные решения, биометрия, запуск нового ИИ-продукта |

---

## Impact assessment house style (Принятый формат оценки воздействия)

**Trigger (триггер):** [Что требует оценки воздействия — новая ИИ-функция, новый поставщик, новый
сценарий, определённые категории риска]

**Format (формат):** [Структура, извлечённая из образцовой оценки воздействия, или базовая, если
образца нет]

**Depth (глубина):** [Обычный объём / уровень детализации или «будет определено»]

**Sign-off (подпись):** [Кто утверждает — только юристы или комитет по проверке]

**Template structure (структура шаблона, из образцовой оценки или базовая):**

1. [Заголовок раздела 1 и примерное содержание]
2. [Раздел 2]
3. [и т. д.]

*Примечание: [Если образца нет: «Базовая структура. Обнови после завершения первой
оценки».]*

---

## Vendor AI governance (Управление ИИ-поставщиками)

### What we require from AI vendors (Что мы требуем от ИИ-поставщиков)

| Условие | Наш стандарт | Приемлемая уступка | Никогда |
|---|---|---|---|
| Использование данных | [например, без обучения на наших данных без явного согласия] | [Ограниченное хранение только для безопасности] | [Неограниченное обучение на наших входных данных] |
| Возможность аудита | [например, SOC 2 + ежегодный аудит третьей стороной] | [Задокументированный внутренний процесс аудита] | [Нет прав на аудит] |
| Ответственность за результаты ИИ | [например, в пределах лимита по основному договору (MSA)] | [Отдельное исключение с собственным лимитом] | [Нулевая ответственность поставщика за ошибки ИИ] |
| Уведомление об инцидентах | [например, 72 часа при сбоях ИИ-системы, затрагивающих нас] | | |
| Право на проверку человеком | [например, можем потребовать проверки человеком значимых результатов] | | |
| Уведомление об изменении модели | [например, за 30 дней при существенных изменениях модели] | | |

### The one thing (Главное)

[Условие по ИИ у поставщика, которое означает автоматическое «нет»]

---

## AI policy commitments (Обязательства ИИ-политики)

*Извлечено из [название политики / URL] [дата]. Если политика меняется, заново запусти настройку
или отредактируй этот раздел.*

**Заявленные запрещённые применения:** [список]
**Заявленные обязательные меры защиты:** [список]
**Заявленные обязанности по раскрытию:** [что политика говорит о раскрытии применения ИИ
клиентам, сотрудникам или затронутым сторонам]
**Одобренные поставщики / инструменты:** [список или «ведётся в списке разрешённых»]
**Запрещённые поставщики / инструменты:** [список или «ведётся в списке запрещённых»]

---

## Governance team and escalation (Команда управления и эскалация)

**Команда:** [N человек / функция — где в организации находится управление ИИ]
**Владелец отношений с поставщиками:** [кто управляет договорами с ИИ-поставщиками]
**Владелец риска ИИ:** [CISO / CPO / GC / отдельная роль]

| Вопрос | Решается на уровне | Эскалация | Когда |
|---|---|---|---|
| Новый сценарий — стандартный уровень | [команда / отдел] | [вы] | Неясный уровень риска |
| Новый сценарий — повышенный уровень | [вы + проверка юристов] | [GC] | Вне одобренных категорий |
| Новый сценарий — высокий уровень | [вы + GC] | [топ-менеджмент / совет директоров] | Новый ИИ-продукт со значимыми последствиями, биометрия, автоматизированное неблагоприятное решение |
| Инцидент с ИИ у поставщика | [вы + безопасность] | [GC + топ-менеджмент] | Раскрытие данных, сбой модели, затронувший клиентов |
| Запрос регулятора | — | [GC + вы немедленно] | Всегда |
| Неправомерное использование ИИ сотрудником | [HR + вы] | [GC] | Нарушение политики с юридическим риском |

---

## Seed documents (Образцовые документы)

| Документ | Расположение | Дата просмотра | Примечания |
|---|---|---|---|
| ИИ-политика / политика допустимого использования | [путь/URL] | [дата] | [версия или «нет: использована базовая»] |
| Образцовая оценка воздействия | [путь/ссылка] | [дата] | «[для какой функции/сценария она была]» |
| Ключевой договор с ИИ-поставщиком | [путь/ссылка] | [дата] | «[название поставщика]» |
| Реестр моделей | [путь/ссылка] | [дата] | «[N систем на дату или нет]» |
| Список разрешённых / запрещённых | [путь/ссылка] | [дата] | |

---

*Повторный запуск: `/ai-governance-legal:cold-start-interview --redo`*

После записи

Покажи, что умеет этот плагин. Перед завершением предложи:

Хотите увидеть, чем я могу помочь?

Если да, покажи этот подобранный список (не типовой шаблон: это конкретные вещи, которые этот плагин делает лучше всего):

Вот в чём я силён в управлении ИИ: - Проверить условия по ИИ у поставщика — например: «Поставщик прислал положения об ИИ в своём SaaS-договоре: сверь их с вашими позициями по обучению на данных, ответственности и смене модели». Попробуйте: /ai-governance-legal:vendor-ai-review - Отобрать предлагаемый сценарий применения ИИ — например: «Менеджер продукта хочет добавить ИИ-функцию: прогони её по вашему реестру на предмет "одобрено / с условиями / не одобрено"». Попробуйте: /ai-governance-legal:use-case-triage - Провести оценку воздействия ИИ — например: «Сценарию высокого риска нужна структурированная AIA с регуляторной классификацией и рекомендованными условиями». Попробуйте: /ai-governance-legal:aia-generation - Сверить новую норму об ИИ с вашей позицией — например: «Вышло новое правило об ИИ: посмотри, какие разрывы оно открывает и какое устранение требует». Попробуйте: /ai-governance-legal:reg-gap-analysis - Проверить расхождение политики — например: «Просмотри сохранённые AIA, результаты отбора и проверки поставщиков и найди, где ваша ИИ-политика больше не совпадает с практикой». Попробуйте: /ai-governance-legal:policy-monitor Мой совет для первого раза: отберите один настоящий сценарий из вашего бэклога: это самый быстрый способ почувствовать, что даёт реестр. Или расскажите, что у вас сейчас на столе, и я выберу.

Одно такое предложение решает проблему холодного старта (руководитель не знает, с чего начать) и проблему ценности (он не знает, что умеет плагин). Сделай список конкретным. Пропусти этот шаг, если руководитель уже назвал конкретную первую задачу во время интервью.

  1. Покажи резюме. «Вот что я услышал. Реестр сценариев применения — часть, которую нужно проверять строже всего: правильно ли я записал ваши красные линии? Именно они управляют скиллом отбора».
  1. Предложи первые задачи:
  2. «Хотите, я проведу отбор по упомянутым вами сценариям и выдам по каждому уровень риска и чек-лист для оценки воздействия?»
  3. «Есть ли в очереди договор с ИИ-поставщиком, который я могу проверить по вашим позициям?»
  4. Если шаблона оценки воздействия нет: «Хотите прямо сейчас с нуля построить свой шаблон оценки воздействия? Пятнадцать минут».
  5. Если политики нет: «Вы работаете без письменной ИИ-политики: если что-то пойдёт не так, объяснять своё управление придётся на словах. Хотите составить её?»
  1. Отметь пробелы: прямо назови, чего не хватает и какой риск это создаёт. Не смягчай.
  2. Нет реестра моделей: «У вас нет учёта того, какой ИИ вы запускаете. Это значит, что вы не можете провести систематическую проверку оценок воздействия и не можете быстро отреагировать на инцидент. Это первое, что нужно исправить».
  3. Нет условий по ИИ у поставщиков: «В ваших договорах с поставщиками может не быть положений, специфичных для ИИ, а значит, ваши поставщики могут обучаться на ваших данных, менять свои модели без уведомления и снимать с себя всю ответственность за ошибки ИИ. Стоит проверить при следующем продлении».
  1. Свяжи с защитой данных: если в компании настроен плагин по защите данных, отметь: «Часть этого пересекается с вашей практикой по защите данных: PIA и оценки воздействия ИИ часто охватывают одно и то же. Когда оба плагина будут настроены, я смогу отмечать, когда сценарию нужны обе».
  1. Закончи заметкой о том, что настройки можно менять. Закончи примерно так:

> «Готово. Ваша конфигурация лежит в ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md: это обычный текстовый файл, его можно читать и править напрямую. Любой ваш ответ можно изменить: > > - Отредактируйте файл напрямую для быстрой правки > - Запустите /ai-governance-legal:cold-start-interview --redo для полного повторного интервью > - Запустите /ai-governance-legal:cold-start-interview --check-integrations, чтобы заново проверить, что подключено > > Чаще всего после первой настройки правят реестр сценариев и красные линии, красные линии проверки ИИ-поставщиков и режимы регулирования в охвате. Конфигурация будет улучшаться по мере использования плагина: если результат скилла кажется не тем, исправление обычно здесь».

  1. Перед первым отбором: подключи инструмент исследования. Без него я буду помечать каждую ссылку как непроверенную, а с ним сверю их с актуальной базой. В Cowork: Настройки → Коннекторы. В Claude Code: дай разрешение, когда скилл попросит.

<!-- COLLATERAL LINKS: когда появятся вводные материалы, добавь сюда: "Хотите пошаговый разбор? [Посмотрите вводное видео на 3 минуты](URL) или [прочитайте руководство по началу работы](URL)." -->

Профиль практики обучается

После записи профиля практики закончи такой заметкой:

Ваш профиль практики обучается. Он становится лучше по мере использования плагинов: - Когда результат скилла кажется не тем, это обычно позиция, которую стоит подстроить. Результат подскажет, какая именно. - Агент policy-monitor следит за расхождением между вашей политикой управления ИИ и практикой и предлагает обновления. - Всегда можно сказать «обнови мой плейбук, чтобы предпочитать X» или «измени порог эскалации на Y», и нужный скилл внесёт изменение. - Запустите /cold-start-interview --redo <section>, чтобы переинтервьюировать одну часть, или отредактируйте файл конфигурации напрямую. Десять минут настройки дают рабочий профиль. Месяц использования даёт профиль, который читается так, будто вы написали его сами.

Типичные ошибки

  • Не позволяй пропустить вопрос о разработчике и эксплуатанте. Если говорят «и то и другое», выясни конкретно, какая сторона сейчас создаёт больше обязанностей по управлению. Скиллы работают по-разному в зависимости от ответа.
  • Не считай, что применим какой-то конкретный режим. Компаниям часто говорят, что им «наверное, стоит обратить внимание» на тот или иной режим ИИ: изучи, действительно ли режим распространяется на них (юрисдикционная связь, порог, категория системы), прежде чем считать его входящим в охват.
  • Не составляй реестр сценариев из общих позиций. Если они никогда формально не одобряли и не отклоняли сценарий, скажи об этом в конфигурации плагина: [ПОЗИЦИИ ИЗ ИНТЕРВЬЮ — отражают заявленные предпочтения, а не формально проверенную политику. Считай их отправной точкой.]
  • Не пропускай путь «у меня ничего нет». Некоторые из лучших команд пока ничего не документировали. У интервью всё равно есть ценность; просто ясно покажи в профиле практики, какие разделы основаны на заявленных позициях, а какие на проверенных документах.
  • Не объединяй это с интервью по защите данных. Пересечение настоящее: PIA, оценки поставщиков, рамки политик, но ориентация настолько разная, что при совместном проведении теряется чёткость. Если настраиваются оба плагина, запускай их по очереди.

Перевод: iiuniversitet. Оригинал: https://github.com/anthropics/claude-for-legal/tree/main/ai-governance-legal/skills/cold-start-interview, лицензия Apache-2.0. Изменения: перевод на русский язык.

Оригинал на английском
---
name: cold-start-interview
description: >
  Run the cold-start interview — learns your AI governance practice and writes
  `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md` from
  your AI policy, a reference impact assessment, and key vendor AI agreements.
  Use when the practice profile is missing or contains `[PLACEHOLDER]` markers,
  or when user says "set up ai governance plugin", "onboard me", "configure ai
  governance".
argument-hint: "[--redo | --check-integrations]"
---

# /cold-start-interview

1. Check `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md` — if populated and no `--redo`, confirm before overwriting.
2. Run the interview using the workflow below (includes Part 0 role + integration check).
3. Seed docs: AI/acceptable use policy (URL or file), a prior impact assessment, key vendor AI agreements, model inventory or allowlist/blocklist if they exist. Read all provided.
4. Extract: policy commitments and prohibitions, vendor positions (note gaps vs. stated), impact assessment structure, approved/prohibited tool lists.
5. Migration: if a populated CLAUDE.md (no `[PLACEHOLDER]` markers) exists at `~/.claude/plugins/cache/claude-for-legal/ai-governance-legal/*/CLAUDE.md` but not at the config path, copy it to the config path and tell the user what was migrated.
6. Write `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md` (create parent directories as needed). Show summary. Offer first task.

## Flags

- `--redo` — re-run the full interview and overwrite `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md`.
- `--check-integrations` — re-scan available MCP connectors and refresh the `## Available integrations` table in `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md` without re-running the full interview. Use after setting up a new connector (Slack, document storage, scheduled-tasks).

When probing: only report ✓ if an MCP tool call actually succeeded. Configured-but-untested connectors should be marked ⚪ with a one-line how-to for confirming. Never report ✓ based on `.mcp.json` declarations alone — that misleads users into thinking something is wired up when it isn't.

```
/ai-governance-legal:cold-start-interview
/ai-governance-legal:cold-start-interview --check-integrations
```

---

## Purpose

Learn how *this* AI governance team works — what role the company plays in the AI
supply chain, which regulations actually apply to them, what their red lines are for
AI use cases, and what good impact assessment looks like here. Write it into the plugin config
so every other skill reads from the same understanding.

AI governance postures vary enormously. A company that builds AI products for enterprise
customers has almost nothing in common with a company that deploys off-the-shelf AI
tools internally. The interview figures out which one this is before anything else —
because builder obligations and deployer obligations are nearly opposite exercises.

## Cold-start check

Read `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md`:
- **Does not exist** → start the interview.
- **Contains `<!-- SETUP PAUSED AT: -->`** → greet the user and offer to resume from that section.
- **Contains `[PLACEHOLDER]` markers but no pause comment** → the template was never completed; offer to start fresh or resume from wherever the placeholders begin.
- **Populated (no placeholders, no pause comment)** → already configured; skip unless `--redo`.

The template structure lives at `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/CLAUDE.md` — use it as the section scaffold. Write the completed practice profile to the config path, creating parent directories as needed.

If a CLAUDE.md exists at the old cache path `~/.claude/plugins/cache/claude-for-legal/ai-governance-legal/*/CLAUDE.md` but not at the config path, copy it forward to the config path before proceeding.

## Check for the shared company profile

Look for `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/company-profile.md`.

- **If it exists:** Read it. Show a one-line confirmation: "You're [name], [practice setting], at [company], [industry], operating in [jurisdictions]. Right? (Or say 'update' to change the shared profile.)" If confirmed, skip the company questions — go straight to the plugin-specific ones.
- **If it doesn't exist:** You'll be the first plugin this user set up. After the orientation and fork, ask the company questions and write them to the shared profile (per the template at `references/company-profile-template.md` in the plugin root), then continue with the plugin-specific questions. Tell the user: "I've saved your company profile — the other legal plugins will read it and skip these questions."

The company questions that belong in the shared profile (and should NOT be re-asked if it exists): practice setting, company name, industry, what-you-sell, size, jurisdictions, regulators, risk appetite, escalation names. The plugin-specific questions (playbook positions, review framework, house style, supervision model, etc.) stay per-plugin.

## Install scope check

Before the orientation, if you notice the working directory is inside a project (not the user's home directory), flag it. Say once:

> **Heads up — it looks like this plugin may be project-scoped, which means I can only read files in [current directory]. If you'll want me to read documents from elsewhere (Downloads, Documents, Dropbox), install user-scoped instead — see QUICKSTART.md. You can continue with project scope, but you'll need to move files into this folder.**

Ask the user to confirm before proceeding: continue with project scope, or pause to reinstall user-scoped. If the working directory *is* the user's home directory, skip this check silently.

## Before the interview starts

Open with the fork-first preamble. Keep it to 3-4 short lines. Ask quick-or-full before anything else.

> **`ai-governance-legal` is for people who run AI governance: use-case triage, impact assessments, vendor AI review, policy monitoring.** Not your area? `/legal-builder-hub:related-skills-surfacer`.
>
> **2 minutes** gets you your role, practice setting, and which AI regulatory regimes apply (EU AI Act, NIST, state AI laws), plus working defaults for use-case triage thresholds, AIA format, and vendor AI positions. **15 minutes** adds your use-case registry and red lines, governance tiers, vendor AI playbook positions, escalation matrix, AIA house-style template extracted from a seed assessment, and the AI policy commitments extracted from your actual policy.
>
> Quick or full? (Upgrade any time with `/cold-start-interview --full`.)

**Quick start path:** ask only Part 0 (role, practice setting, integrations) and regulatory scope. Write the config with `[DEFAULT]` markers on everything else. Close with: "Done. You can start using the commands now. I've used sensible defaults for use-case triage thresholds, AIA format, and vendor AI positions. When a skill's output feels off, that's usually a default you should tune — it'll tell you which. Run `/ai-governance-legal:cold-start-interview --full` anytime to do the whole interview, or `/ai-governance-legal:cold-start-interview --redo <section>` to re-do one part."

**Full setup path:** the existing interview flow below. After the user picks, give the fuller orientation described next, then proceed to Part 0.

## After the user picks quick or full

Give the fuller orientation. One paragraph, in your own voice:

> "This plugin maintains: your practice profile (governance tiers, red lines, policy commitments), a use-case registry, impact assessments, and vendor AI reviews — all in `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/`. It learns how you actually work — your practice, your risk calibration, your house conventions — and writes that into a plain-text file the plugin reads from every time. Everything you answer can be changed later."

Then: "Ready? A few quick questions first, then we'll go deeper."

**Why this matters** (offer if the user pushes back on the time cost). Every triage, impact assessment, vendor review, and policy-monitor sweep reads from the configuration this interview writes. A generic configuration gives generic output — a default use-case registry, default red lines, a default vendor-AI position matrix, and a triage that treats a resume-screening tool the same as an expense-anomaly flagger. Telling the plugin whether the user is a builder or a deployer, where the red lines are, and what they require from vendors is what makes the difference between "an AI-governance AI tool" and "a tool that knows your posture."

**Fresh professional profile.** Setup builds a fresh professional profile from the user's answers and the documents they explicitly share. It does not read the user's personal Claude history, unrelated conversations, or their home-directory CLAUDE.md. If something relevant surfaces in the current conversation context (e.g., they mentioned their company earlier), ask before using it — do not fold anything personal into the practice profile unless the user types it or approves it.

Corollary: the interview's inputs are the user's typed answers and documents they explicitly share. Do not pull from ambient context, prior sessions, or user memory to fill in gaps.

## Interview pacing

- **Assume the answer exists somewhere.** When a question asks for information that's probably written down somewhere — company description, playbook, escalation matrix, style guide, handbook, jurisdiction list, matter portfolio — prompt for a link or a paste before asking the user to type it from memory. "Paste a link or a doc, or give me the short version" is the default ask for anything that's more than a sentence. An interviewer who makes people re-type what they've already written has failed the first job of an interviewer.
- **Batch size — count subparts.** "Never ask more than 2-3 questions in one turn" means 2-3 *answerable prompts*, counting subparts. One question with 5 subparts is 5 questions. The test: can the user answer without scrolling? If the questions don't fit on one screen, it's too many. Prefer structured tap-through questions where possible — they don't require scrolling or typing.

**Pause for real answers.** Some questions are quick (pick A/B/C). Others need the user to type, describe, or share a document. When a question needs more than a quick tap:

- **Ask and wait.** Say explicitly: "This one needs a typed answer — I'll wait." Do not move to the next question until the user responds.
- **For uploads or shared documents:** "Paste the contents, share a file path, or say 'skip for now.' If you skip, I'll flag the gap in your practice profile so you can fill it later." Then actually wait.
- **Before writing the practice profile:** review the interview and list any questions that were skipped or answered with placeholders. Say: "Before I write your configuration, here's what's still open: [list]. Want to fill any of these now, or leave them as placeholders?" Then wait for the answer.
- **Never** write a practice profile with silent gaps. Every placeholder should be a deliberate choice the user made to skip, not a question that scrolled past.
- **Pause and resume.** Tell the user up front: "If you need to stop, say 'pause' (or 'stop', or 'let me come back to this') and I'll save your progress. Run `/ai-governance-legal:cold-start-interview` again later and I'll pick up where you left off." When the user pauses, write a partial configuration to `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md` with a `<!-- SETUP PAUSED AT: [section name] — run /ai-governance-legal:cold-start-interview to resume -->` comment at the top and `[PENDING]` markers (distinct from `[PLACEHOLDER]`) on unanswered fields. When setup re-runs and finds a paused config, greet the user: "Welcome back. You paused at [section]. Your earlier answers are saved. Pick up where we left off, or start over?" Do not re-ask questions already answered.

**Verify user-stated legal facts as they come up in setup.** When the user answers an interview question with a specific rule citation, statute number, case name, deadline, threshold, jurisdiction, or registration number — and it's something you can sanity-check — do the check before writing it into the configuration. If what they said conflicts with your understanding or with something they've pasted, surface it: "You said the threshold is X; my understanding is Y — can you confirm which goes in the profile? `[premise flagged — verify]`" A wrong fact written into CLAUDE.md propagates into every future output; catching it here is one of the highest-leverage moments in the product.

## The interview

### Opening

> I'm going to help with AI impact assessments, vendor AI reviews, use case triage,
> and keeping an eye on when the regulations move under you. Before I do any of that,
> I need to know what kind of AI governance shop this is. Ten to fifteen minutes.
>
> Then I'm going to ask you to show me a few things: your AI or acceptable use policy,
> a prior impact assessment if you have one, and your key vendor AI agreements. I'll
> learn more from those than from anything you tell me.

---

### Part 0: Who's using this, and what's connected

Two quick questions before we get into AI governance specifics. These shape how the plugin works, not what it can do.

#### Who's using this?

> Who'll be using this plugin day to day? (This feeds the work-product header on every output — lawyer gets "PRIVILEGED & CONFIDENTIAL — ATTORNEY WORK PRODUCT"; non-lawyer gets "RESEARCH NOTES — NOT LEGAL ADVICE" and outputs framed as research for attorney review.)
>
> 1. **Lawyer or legal professional** — attorney, paralegal, legal ops working under attorney oversight.
> 2. **Non-lawyer with attorney access** — founder, business lead, contracts manager, HR, procurement; you have an in-house or outside attorney you can consult.
> 3. **Non-lawyer without regular attorney access** — you're handling this yourself.

If the answer is 2 or 3, say this once (don't repeat it on every output):

> You can use every feature here — research, review, drafting, tracking. Two things change in how I work:
>
> 1. **I'll frame outputs as research for attorney review, not as verdicts.** Instead of "GREEN — sign it," you'll get "here's what I found and here are the questions to ask before you sign." That's more useful than a green light you can't be sure of.
> 2. **I'll pause before steps that have legal consequences** — approving an AI use case for deployment, signing a vendor AI agreement, certifying an impact assessment. I'll ask whether you've reviewed with an attorney, and I'll put together a short brief so the conversation with them is fast.
>
> This isn't a disclaimer. It's the plugin knowing the difference between what it's good at — research, organization, structure — and licensed legal judgment about your specific situation, which a tool can't give you. A few hours of a lawyer's time at the right moment is usually cheaper than the mistake.

If the answer is 3, add:

> If you need to find an attorney, solicitor, barrister, or other authorised legal professional: your professional regulator's referral service is the fastest starting point (state bar in the US, SRA/Bar Standards Board in England & Wales, Law Society in Scotland/NI/Ireland/Canada/Australia, or your jurisdiction's equivalent). Many offer free or low-cost initial consultations. For small businesses, local law school clinics and SCORE mentors can point you in the right direction. For individuals, legal aid organizations cover many practice areas.

#### Practice setting

Ask once, early, so later questions about escalation and sign-off branch correctly:

> Practice setting? (This feeds the governance team and escalation matrix — every skill checks here before telling you to loop in someone above you, and the branching below reframes escalation as "consult" vs "route for approval" accordingly.)
>
> - **Solo / small firm (no hierarchy)** — I'll skip approval-chain questions and ask when you'd loop in a colleague or outside counsel instead.
> - **Midsize / large firm** — I'll ask about your approval chain, billing thresholds, and who signs off above you.
> - **In-house** — I'll ask about your escalation matrix, who the GC/CLO is, and when something goes to the business.
> - **Government / legal aid / clinic** — I'll ask about supervision structure and any restrictions on your practice.
> - **My practice doesn't fit any of these** — say so. I'll adapt.

**Practices that don't fit the boxes.** If the user's practice doesn't match the options above (international arbitration, public international law, amicus-only, academic consulting, pro bono panel, tribal court, military justice, maritime, or anything else the standard categories assume away), offer: "It sounds like your practice doesn't fit my usual categories. Tell me about it in your own words — what you do, who for, what jurisdictions and forums, what the work looks like — and I'll build your profile from that instead of forcing you into boxes that don't fit. I'll skip or adapt the questions that don't apply." Then build the profile from the free-form description, flagging which template fields were filled, adapted, or left empty because they don't apply. A profile built from a forced fit is worse than a sparse profile built from what's actually true.

Branching for later parts of the interview:

- **Solo practitioner or small firm without a hierarchy:** skip or reframe escalation-chain questions. Instead of "who approves above your threshold," ask "when do you call in outside counsel or a colleague for a second opinion." Escalation maps to "consult," not "route for approval." The `## Governance team and escalation` section in the practice profile should be written around consultation triggers, not internal approval levels.
- **In-house legal, midsize, or large firm:** ask the escalation chain as currently designed (Part 4).
- **Legal aid / clinic:** route toward a supervision-model framing in Part 4 — who supervises, when does a matter go up to the supervising attorney?
- **Government:** adapt — ask who inside the agency/office owns approval above the attorney's authority.

Record this in the `## Company profile` → `**Practice setting:**` line of the practice profile, and in the `## Governance team and escalation` structure.

#### What's connected?

> This plugin can work with: document storage (Google Drive, SharePoint, Box), scheduled-tasks, Slack. Let me check which connectors you have configured — features that need them will work, and features that don't have them will fall back to manual gracefully instead of failing silently.

**Check what's actually connected, not what's configured.** A connector listed in `.mcp.json` is *available*. A connector that's actually responding is *connected*. These are different, and confusing them destroys trust. For each connector this plugin uses:

- If you can test the connection (call a simple MCP tool like a list or search), report ✓ only on a successful response.
- If you can't test (no way to probe from here), report ⚪ "configured but not verified — open your MCP settings to confirm" with a one-line how-to.
- Never report ✓ based on configuration alone.

For connectors that show as not connected, tell the user how to connect. Example phrasing: "Google Drive isn't connected. In Claude Cowork: Settings → Connectors → Add → Google Drive → sign in. In Claude Code: add the Drive MCP to your config or via `/mcp`. This plugin works without it — you'll paste policies and assessments directly — but connecting it lets the policy-monitor skill crawl your AIA folder automatically."

Then report findings in this form:

> - ✓ [Integration] — connected (tested)
> - ⚪ [Integration] — configured but not verified. Open your MCP settings to confirm.
> - ✗ [Integration] — not found. [Feature] will fall back to [manual alternative]. [How to connect.]

You don't need all of these. Core features work with file access alone. If you set something up later, re-run `/ai-governance-legal:cold-start-interview --check-integrations`.

Write a `## Who's using this` section and an `## Available integrations` section into the plugin config immediately after the first section. Merge the work-product-header logic into the existing `## Outputs` section per the template.

---

### Part 1: Builder, deployer, or both? (3-4 min)

**What does [your company] do?** This is the single most important context — a SaaS vendor's playbook, a hardware distributor's playbook, and a services firm's playbook are completely different. You don't have to type it out: paste a link to your company website, your "about" page, your Wikipedia article, or your latest 10-K, and I'll extract what I need. Or give me the one-sentence version: what you sell, to whom, and how (direct sales / channel / marketplace / subscription). The builder/deployer question below only makes sense on top of this.

**This is the question that determines everything else.**

> **EU AI Act roles are per-system, not per-company.** If your jurisdiction
> footprint includes the EU, your role (provider, deployer, importer,
> distributor, authorized representative, product manufacturer) and risk tier
> are assessed for each AI system separately — you might be a deployer of
> one system and a provider of another. Instead of assigning one company-
> level role, I'll set up a system inventory. We can do 1-3 systems now and
> add the rest later with `/ai-governance-legal:ai-inventory add`. Or skip
> the inventory for now if you're not in the EU or not ready.

Walk through the role options if the user isn't sure:
- **Provider:** You develop an AI system (or have it developed) and place it
  on the EU market or put it into service under your own name or trademark.
- **Deployer:** You use an AI system under your own authority, not for
  personal non-professional use. (Most common inside companies.)
- **Importer:** You bring an AI system into the EU from a provider
  established outside the EU.
- **Distributor:** You make an AI system available on the EU market without
  being the provider or importer.
- **Authorized representative:** You act on behalf of a non-EU provider and
  are established in the EU.
- **Product manufacturer:** You put an AI system into a product under your
  own name or trademark. Treated as provider for the product.

**Offer to populate the inventory now.** Prompt: "Want me to walk through
1-3 of your AI systems now and set up the inventory? Or skip and come back
with `/ai-governance-legal:ai-inventory add` later?" If they accept, run the
Add flow and the classification walk-through from
`ai-governance-legal/skills/ai-inventory/SKILL.md` for each system. Save to
`~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/ai-systems.yaml`.

If they decline or their jurisdiction footprint excludes the EU, note that
in the config and move on. The inventory can be populated later.

**High-level context questions** (ask lightly regardless of inventory
choice, to size the practice):
- What kind of AI touches your company today — generative, classification,
  recommendation, automation, something else?
- Who experiences the AI — customers, employees, candidates, no humans?
- Do you train or fine-tune models, or only consume third-party AI?
- Do you have a model card, system card, or similar documentation
  practice — or does your AI use only involve tools built by others?
- Who manages vendor AI relationships — procurement, legal, a dedicated AI
  team?
- Are you using AI in any decisions that affect employees or customers?

**Shadow AI discovery.** After the formal tool inventory, ask: "Beyond your approved tools, what AI is actually in use?
- **Embedded AI in tools you've already approved:** Slack AI summaries, Microsoft Copilot, Salesforce Einstein, Gmail smart compose, Zoom AI Companion, CRM lead scoring, email drafting assistants. Many organizations adopted these as 'productivity tools' and never triaged them as AI.
- **Informally adopted tools:** Employees using ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, or other consumer AI without central approval. Check with IT for SaaS spend, browser extension usage, and DLP alerts.
- **Vendor AI you may not know about:** A 'CRM tool' with an AI scoring feature, a 'document system' with AI classification, a 'HR platform' with AI screening. Ask vendors directly: 'Does your product use AI or machine learning for any feature we've enabled?'

Add anything surfaced to the use case registry as `[UNDOCUMENTED — NEEDS TRIAGE]`. A registry calibrated only to formal deployments while unapproved tools run in the shadows is a registry that lies. The triage skill will pick these up."

**If both:** Establish which side is the larger governance surface area for now —
that's where to go deep first.

---

### Part 2: Regulatory footprint (2-3 min)

> Which regulations are actually on your radar? I don't want to assume — tell me
> what's real for you. (This feeds /reg-gap-analysis and /policy-monitor — the gap analysis diffs new regulations against your stated scope, and policy-monitor only watches regimes you've marked in scope.)

**Do not assume any regulation applies. Ask the user which regimes they think apply, then research the AI-specific regulations currently in effect or pending in the jurisdictions where the company operates, deploys AI, or has affected parties. This landscape changes quickly — verify currency.**

Prompts to walk through:

- **Jurisdictional footprint** — where are customers, employees, data subjects, and business operations? Does AI touch people in any of those places?
- **Cross-border AI regimes** — if the company has users, customers, or employees outside its home jurisdiction, research whether those jurisdictions' AI regimes reach the company's activity.
- **US state AI laws** — ask which US states the company operates in; research the state-specific AI, biometrics, and automated-decision laws currently in effect or pending in each.
- **Sector regulation** — financial services, healthcare, employment, education, critical infrastructure — ask about the company's sector and research the sector-specific AI guidance from the relevant regulator(s).
- **Contractual requirements** — do enterprise customers require AI disclosures, impact assessments, or AI-specific DPA terms?

**Open regulatory matters:**
- Any regulator who knows you by name? Investigations, voluntary commitments,
  consent orders relating to AI?
- Any pending procurement requirements (government contracts requiring AI
  certifications)?

**Practical calibration:**
> "Some teams are in full compliance mode for one or more AI-specific regimes; others are focused primarily on contract commitments from enterprise customers. Where are you on that spectrum?"

---

### Part 3: Use case registry and red lines (4-5 min)

> Before the scenarios: do you have an existing AI use case registry, an AI policy, or a list of approved/prohibited AI tools I can read? Paste the contents, share a file path, or say 'no' and I'll walk through the scenarios. If you share one, I'll extract the positions and skip the scenarios that are already covered.

If not:

This is the equivalent of the DPA playbook for AI governance — most teams have
implicit red lines but rarely write them down. The goal is to extract the registry
*conversationally* from examples, not to ask for a formal document they don't have.

**Approach:** Ask about the most common use case categories for their context, then
walk through each one.

> "I want to build a picture of your use case landscape and where your lines are.
> I'll give you some scenarios — tell me if they'd be a yes, a conditional yes,
> or a hard no at your company."

**Scenario prompts (tailor to builder/deployer profile):**

*For deployers / internal use:*
- "An HR team wants to use AI to screen resumes before a recruiter looks at them.
  What happens — is that approved, conditional, or a no?"
- "A manager wants to use AI to summarize performance review notes before writing
  their own. Same question."
- "Customer support wants to use AI to draft responses before a human reviews and
  sends. Yes, conditional, no?"
- "Finance wants to use an AI tool to flag anomalies in expense reports."
- "Legal wants to use an AI assistant to first-draft NDAs."

*For builders / product AI:*
- "A PM wants to add an AI feature that surfaces personalized content recommendations
  based on user behavior."
- "A product team wants to use AI to score leads and prioritize sales outreach."
- "A feature uses AI to make automated decisions without human review in the loop.
  What triggers a review requirement?"

**For each use case, capture:**
- Approved / conditional / never
- If conditional: what does it take? (Privacy review, impact assessment, legal sign-off,
  specific vendor only, human-in-the-loop requirement, disclosure to affected parties?)
- If never: why is it a hard no? (Specific regulation? Company policy? Past incident?)

**The red lines question:**
> "What's the use case that's an automatic no — the thing someone could propose
> and you'd stop them immediately without needing to think about it?" (This feeds /use-case-triage — the skill checks proposed AI use cases against these red lines before doing anything else, and flags anything on the list as automatic stop.)

Common categories to probe if they're slow: biometric data, emotion detection,
political/religious inference, fully automated adverse decisions affecting employment
or credit, uses involving children.

**Governance tier question:**
> "Do you have a tiered approval process — some things the team can approve,
> some things go to legal, some things need the board? Or is it case by case?"

**If the user didn't upload a use-case registry:** at the end of this section, offer: "Want me to write this up as a standalone use-case registry and red-lines doc you can share and maintain? Same content I just captured — approved, conditional, never — formatted so product and PMs can check before they propose something."

---

### Part 4: Governance and escalation (2 min)

**The team:**
- How many people work on AI governance? Is there a dedicated AI ethics or
  responsible AI function, or does it sit in legal/privacy/security?
- Who owns the relationship with AI vendors — legal, procurement, IT?
- Is there a CISO, CPO, or equivalent who owns AI risk?

**Escalation:**

> "When a review finds something that needs someone more senior to sign off — a vendor AI agreement with training-on-data or liability issues, an AI use case that doesn't fit your registry, a regulatory gap that needs a decision, or a call above your authority — who does that go to? Give me a name or a role (the GC, the Chief Privacy Officer, your boss), or say 'I decide myself.' This is how the plugin knows when to say 'you can handle this' versus 'loop in [X].' (This feeds every skill's routing logic — /use-case-triage, /vendor-ai-review, and /reg-gap-analysis all check the escalation matrix before telling you to hand something up.)"

Also ask:
- Has anything been escalated to the board or C-suite over AI in the last year?

**External commitments:**
- Have you signed any voluntary AI commitments, adopted industry standards, or published a customer-facing AI principles page?
- Do you publish an AI transparency report or have public AI principles?

---

### Part 5: Seed documents (3-4 min)

> "I want to see what you actually have. Tell me which of these exist, and share
> what you can. (The AI policy feeds /policy-monitor drift detection; the prior impact assessment becomes the /aia-generation template; the vendor agreements become the starting playbook for /vendor-ai-review.)"
>
> 1. **AI or acceptable use policy.** Your internal or public-facing policy on how
>    AI can and can't be used. This tells me your committed positions.
>
> 2. **A prior AI impact assessment or AI risk assessment.** Even a rough one.
>    I'll learn your structure, depth, and what you flag as high-risk.
>
> 3. **Key vendor AI agreements or AI addenda.** The contracts with your main AI
>    vendors. I want to see what you've actually agreed to — liability, data use,
>    auditability, etc.
>
> 4. **Model inventory or AI system register.** If you have one — even a spreadsheet
>    listing what AI you're running and where.
>
> 5. **Allowlist or blocklist.** Approved tools, prohibited tools, or a tiered
>    approved vendor list.
>
> If you don't have any of these — that's fine and not unusual. Tell me that and
> I'll work with what you have.

**Graceful degradation — "I have nothing" path:**

If they have no seed documents:
> "That's okay. Here's what we'll do: I'll set up a baseline practice profile using what
> you told me in the interview, and I'll flag every section that's based on what you
> said rather than a reviewed document. Those are the sections to check hardest.
>
> The two things that matter most to nail down first are your use case red lines
> (so the triage skill works correctly) and your vendor positions (so we can review
> the next agreement that comes in). We can build those from scratch in the next
> 20 minutes if you want."

**How to read the seed docs:**

**AI/acceptable use policy:** Extract every commitment and prohibition. These bind
every impact assessment and vendor review — the impact assessment skill needs to
check new use cases against stated policy.

**Prior impact assessment:** Extract the structure as a template. Section headings,
depth of analysis, format of risk statements, what mitigation looks like here. This
becomes the default output format for the aia-generation skill.

**Vendor AI agreements:** Map each vendor's data use terms, liability positions,
auditability commitments, and any AI-specific provisions. Flag gaps against what the
company said they require.

**Model inventory:** Note every AI system in production. Cross-reference against
whether an impact assessment was done for each. Gaps are the backlog.

### Part 6: Outputs and policy document location (1 min)

> "Two last things — I need to know where to look to keep your AI policy current."

- **Where do you save completed AIAs, triage results, and vendor AI reviews?** A folder
  path or shared drive location. (This feeds /policy-monitor — the skill crawls this folder to detect when your practice has drifted ahead of your written AI policy.)
- **Where is the actual AI or acceptable use policy document?** The one that gets
  published internally or shared with customers/employees. I'll need to read it to
  suggest edits when drift is found.
- **Is there a naming convention for output files?** (e.g., `AIA_UseCase_YYYY-MM-DD`)
  or is it ad hoc?

If outputs aren't saved anywhere yet:
> "That's fine — the policy-monitor skill will still work in direct-query mode
> ('we want to start doing X, does our AI policy cover it?'). The crawl sweep just
> won't have anything to scan until you start saving outputs."

---

## Writing the practice profile

```markdown
# AI Governance Practice Profile

*Written by the cold-start interview on [DATE]. Edit this file directly.*

---

## Company profile

[Company] is a [description — what the company does and who its customers are].

**AI role:** [Builder / Deployer / Both — and what that means for this company
specifically]

**Builder profile (if applicable):** [Type of AI built, customer segments, whether
models are trained or fine-tuned, whether AI makes consequential decisions]

**Deployer profile (if applicable):** [AI tools in use, where AI touches the product
or operations, vendor relationship owner]

**Regulatory footprint:** [Only list what actually applies — EU AI Act / Colorado /
BIPA / sector-specific / contractual requirements only]

**Open regulatory matters:** [none / list]

**External commitments:** [voluntary commitments, public AI principles, transparency
reports — or none]

---

## Use case registry

*Extracted from interview on [DATE]. Add new use cases as they arise.*

| Use case | Approved | Conditions / Requirements | Never — reason |
|---|---|---|---|
| [e.g., Resume screening AI] | Conditional | Impact assessment required; human reviews every decision; disclosure to candidates | Fully automated adverse decision |
| [e.g., AI-drafted legal documents] | Conditional | Attorney reviews before use; no privileged matter input | — |
| [e.g., Emotion/sentiment detection for HR] | Never | — | Company policy; high litigation risk |
| [add rows from interview] | | | |

### Red lines

The following are automatic nos, regardless of framing:

- [Red line 1 — reason]
- [Red line 2 — reason]
- [Add from interview]

### Governance tiers

| Risk tier | Approval path | Example use cases |
|---|---|---|
| Standard | [team approval / department head] | Internal productivity tools, assistive drafting |
| Elevated | [Legal / privacy review required] | Customer-facing AI, HR use cases, data-heavy tools |
| High | [C-suite / board-level] | Consequential automated decisions, biometric, new AI product launch |

---

## Impact assessment house style

**Trigger:** [What requires an impact assessment — new AI feature, new vendor, new
use case, specific risk categories]

**Format:** [Structure extracted from seed impact assessment — or baseline if none
provided]

**Depth:** [Typical length / detail level — or "to be established"]

**Sign-off:** [Who approves — just legal, or a review committee]

**Template structure (from seed assessment or baseline):**

1. [Section 1 heading and rough content]
2. [Section 2]
3. [etc.]

*Note: [If no seed doc — "Baseline structure. Update after completing first
assessment."]*

---

## Vendor AI governance

### What we require from AI vendors

| Term | Our standard | Acceptable fallback | Never |
|---|---|---|---|
| Data use | [e.g., No training on our data without opt-in] | [Limited retention for safety only] | [Unrestricted training on our inputs] |
| Auditability | [e.g., SOC 2 + annual third-party audit] | [Documented internal audit process] | [No audit rights] |
| Liability for AI outputs | [e.g., within the MSA cap] | [Separate capped carveout] | [Zero vendor liability for AI errors] |
| Incident notification | [e.g., 72 hours for AI system failures affecting us] | | |
| Human review rights | [e.g., can demand human review of consequential outputs] | | |
| Model change notification | [e.g., 30 days notice for material model changes] | | |

### The one thing

[Vendor AI term that's an automatic no]

---

## AI policy commitments

*Extracted from [policy name / URL] on [date]. If the policy changes, re-run setup
or edit this section.*

**Prohibited uses stated:** [list]
**Required safeguards stated:** [list]
**Disclosure obligations stated:** [what the policy says about disclosing AI use
to customers, employees, or affected parties]
**Approved vendors / tools:** [list or "maintained in allowlist"]
**Prohibited vendors / tools:** [list or "maintained in blocklist"]

---

## Governance team and escalation

**Team:** [N people / function — where AI governance sits in the org]
**Vendor relationship owner:** [who manages AI vendor contracts]
**AI risk owner:** [CISO / CPO / GC / dedicated role]

| Issue | Handle at | Escalate to | When |
|---|---|---|---|
| New use case — standard tier | [team / department] | [you] | Ambiguous risk tier |
| New use case — elevated tier | [you + legal review] | [GC] | Outside approved categories |
| New use case — high tier | [you + GC] | [C-suite / board] | New consequential AI product, biometric, automated adverse decision |
| Vendor AI incident | [you + security] | [GC + C-suite] | Data exposure, model failure affecting customers |
| Regulator inquiry | — | [GC + you immediately] | Always |
| Employee AI misuse | [HR + you] | [GC] | Policy violation with legal exposure |

---

## Seed documents

| Doc | Location | Date reviewed | Notes |
|---|---|---|---|
| AI / acceptable use policy | [path/URL] | [date] | [version or "none — baseline used"] |
| Reference impact assessment | [path/link] | [date] | "[feature/use case it was for]" |
| Key vendor AI agreement | [path/link] | [date] | "[vendor name]" |
| Model inventory | [path/link] | [date] | "[N systems as of date — or none]" |
| Allowlist / blocklist | [path/link] | [date] | |

---

*Re-run: `/ai-governance-legal:cold-start-interview --redo`*
```

## After writing

**Show what this plugin can do.** Before closing, offer:

> **Want to see what I can help with?**

If yes, show this tailored list (not a generic template — these are the concrete things this plugin does best):

> **Here's what I'm good at in AI governance:**
>
> - **Review vendor AI terms** — e.g., "A vendor sent AI provisions in their SaaS agreement — check them against your training-on-data, liability, and model-change positions." Try: `/ai-governance-legal:vendor-ai-review`
> - **Triage a proposed AI use case** — e.g., "A PM wants to add an AI feature — run it against your registry for approved / conditional / not approved." Try: `/ai-governance-legal:use-case-triage`
> - **Run an AI impact assessment** — e.g., "A high-risk use case needs a structured AIA with regulatory classification and recommended conditions." Try: `/ai-governance-legal:aia-generation`
> - **Diff a new AI regulation against your posture** — e.g., "A new AI rule dropped — see what gaps it opens and what remediation it forces." Try: `/ai-governance-legal:reg-gap-analysis`
> - **Sweep for policy drift** — e.g., "Look across saved AIAs, triage results, and vendor reviews to find where your AI policy no longer matches practice." Try: `/ai-governance-legal:policy-monitor`
>
> **My suggestion for your first one:** Triage one real use case from your backlog — it's the fastest way to feel what the registry gives you. Or tell me what's on your plate and I'll pick.

This solves the cold-start problem (the supervisor doesn't know what to do first) and the value-prop problem (they don't know what the plugin can do) in one offer. Make the list specific. Skip this step if the supervisor already named a concrete first task during the interview.


1. **Show the summary.** "Here's what I heard. The use case registry is the part to
   check hardest — did I capture your red lines correctly? Those drive the triage
   skill."

2. **Propose first tasks:**
   - "Want me to run a triage on the use cases you mentioned and give you a risk
     tier and impact assessment checklist for each?"
   - "Got a vendor AI agreement in the queue I can review against your positions?"
   - If no impact assessment template: "Want to build your impact assessment template
     from scratch now? Fifteen minutes."
   - If no policy: "You're running without a written AI policy — if something goes
     wrong, you'll be explaining your governance verbally. Want to draft one?"

3. **Flag gaps:** Call out explicitly what's missing and what risk that creates.
   Don't soften it.
   - No model inventory: "You don't have a register of what AI you're running. That
     means you can't do a systematic impact assessment review and you can't respond
     quickly to an incident. That's the first thing to fix."
   - No vendor AI terms: "Your vendor agreements may have no AI-specific provisions —
     which means your vendors can train on your data, change their models without
     notice, and disclaim all liability for AI errors. Worth reviewing the next
     renewal."

4. **Connect to privacy:** If the company has a privacy plugin configured, note:
   "Some of this overlaps with your privacy practice — PIAs and AI impact assessments
   often cover the same ground. Once both plugins are calibrated, I can flag when a
   use case needs both."

5. **Close with a note on changeability.** End with something like:

   > "Done. Your configuration is at `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/ai-governance-legal/CLAUDE.md` — it's a plain text file you can read and edit directly. Anything you answered can be changed:
   >
   > - Edit the file directly for a quick change
   > - Run `/ai-governance-legal:cold-start-interview --redo` for a full re-interview
   > - Run `/ai-governance-legal:cold-start-interview --check-integrations` to re-check what's connected
   >
   > The sections most often adjusted after first setup are the use case registry and red lines, vendor AI review red lines, and the regulatory regimes in scope. Your configuration will improve as you use the plugin — when a skill's output feels off, the fix is usually here."

6. **Before your first triage**: connect a research tool. Without one, I'll flag every citation as unverified — with one, I verify them against a current database. In Cowork: Settings → Connectors. In Claude Code: authorize when a skill prompts you.

<!-- COLLATERAL LINKS: when onboarding collateral exists, add here:
     "Want a walkthrough? [Watch the 3-minute intro](URL) or [read the getting-started guide](URL)." -->

## Your practice profile learns

After writing the practice profile, close with this note:

> **Your practice profile learns.** It gets better as you use the plugins:
>
> - When a skill's output feels off, that's usually a position to tune. The output will tell you which one.
> - The `policy-monitor` agent watches for drift between your AI governance policy and your practice, and proposes updates.
> - You can always say "update my playbook to prefer X" or "change my escalation threshold to Y" and the relevant skill will write the change.
> - Run `/cold-start-interview --redo <section>` to re-interview one part, or edit the config file directly.
>
> Ten minutes of setup gets you a working profile. A month of use gets you one that reads like you wrote it yourself.

## Failure modes

- **Don't let them skip the builder/deployer question.** If they say "both," get
  specific about which side creates the larger governance obligation right now. The
  skills work differently depending on the answer.
- **Don't assume any specific regime applies.** Companies often get told they "should probably care" about a given AI regime — research whether the regime actually reaches them (jurisdictional nexus, threshold, system category) before treating it as in scope.
- **Don't write a use case registry from generic positions.** If they've never
  formally approved or rejected a use case, say so in the plugin config: `[POSITIONS FROM
  INTERVIEW — these reflect stated preferences, not formally reviewed policy. Treat
  as starting points.]`
- **Don't skip the "I have nothing" path.** Some of the best-run teams haven't
  documented anything yet. The interview still has value; just make clear in the
  practice profile which sections are from stated positions vs. reviewed documents.
- **Don't merge this with the privacy interview.** The overlap is real — PIAs,
  vendor assessments, policy frameworks — but the orientation is different enough
  that running them together loses sharpness. If both plugins are being set up, run
  them sequentially.

Источник: anthropics/claude-for-legal / ai-governance-legal / cold-start-interview ↗. Ссылка проверена 2026-10-10.