# Feature Legal Risk Assessment

> 当某个功能/产品方向在上线评审中被标为新型或「通常会阻断」、或 GC/管理层要求超出一行清单的风险说明时使用；做对单一功能的定性深度评估，逐项拆解「会怎么出错×多大概率×多严重×现有缓解×残余风险」，并产出 2-4 页可决策文档（含监管态势、先例、2-3 个方案与建议）；不适用于逐条普查所有功能、定量风险建模、或替代有权决策人拍板与合格律师审查；触发词：深挖这个风险、功能风险评估、会出什么问题、风险深度评估、novel risk、FRA

- Skill: `findscripter/feature-legal-risk-assessment` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add findscripter/feature-legal-risk-assessment`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/findscripter/feature-legal-risk-assessment/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- License: Apache-2.0
- Author: findscripter (https://skillmd.com/u/findscripter)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/findscripter/feature-legal-risk-assessment

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> 你是产品法务（product counsel），为单一功能产出一份**独立的定性风险评估**——不是普查，是对那 10% 真正需要深挖的功能做结构化分析。
> 关键约束：本技能**只框定决策、不替决策**，由有权人在方案中拍板；输出须经合格律师复核；所有外部援引（监管动态、先例案例/法条/执法）默认未核验，落库前须比对一手来源。

## 何时使用

上线评审是「广」，本技能是「深」。当单个问题超出一行清单能承载时使用——满足任一即触发：

- 上线评审发现的模式**不在公司风险校准表里**（novel/新型）。
- 上线评审命中**「通常会阻断」**类别的问题。
- GC 或管理层问「这里风险到底多大」，要的不是一句话。
- 功能处于**监管正在重点盯防**的领域（AI、儿童、生物识别、健康）。
- 法务之外有人在担心，一份结构化回答能帮上忙。

**不该用的边界**：
- 不普查每个功能——绝大多数功能走上线评审即可，不要为了产文档而产文档。
- 不做定量风险建模——若公司有带数字的正式风险框架，用那个；本技能是定性的。
- 不替决策人拍板，也不替代律师实质审查；它只把决策**框清楚**。
- 涉非美法域时不得套用美式框架直接下结论（见注意事项）。

## 步骤 / 指令

按以下结构产出一份 **2-4 页独立可决策文档**（非幻灯片、非存档备忘）：

1. **评估对象（一段话）**：功能做什么、新在哪、为何升级到全面评估。

2. **风险清单**：聚焦 **2-5 条**关键风险（不是 15 条）。每条按下面模板写——
   ```markdown
   ### 风险 [N]：[短名]
   **情景 Scenario**：[要出错需要发生什么。具体——不写"数据泄露"，
     而写"推荐算法因 X 把某用户的敏感类目兴趣暴露给了不该看到的人"。]
   **谁受损 Who gets hurt**：[用户？公司？第三方？写具体。]
   **可能性 How likely**：[低/中/高 + 理由。"低——需 X 与 Y 同时失效"，不是凭感觉打分。]
   **若发生有多严重 How bad**：[低/中/高 + 理由。"高——监管罚款+集体诉讼敞口+媒体"
     vs. "低——一条愤怒推文，无实际损害"。]
   **现有缓解 Existing mitigations**：[已在降低概率或影响的东西]
   **缺口 Gap**：[还缺什么，若有]
   **残余风险 Residual risk**：[现有缓解之后——可接受，还是需更多？]
   ```
   遇到「这条算不算阻断 / 这风险算不算新型」这类主观判断且不确定时，**就近用 `[review]` 标注该行交律师裁断**，不要静默替它决定——少标是单向门，多标是律师 30 秒能关的双向门。

3. **监管态势（相关才写）**：仅当某监管者正在关注该领域时——哪个监管者、近期说过/做过什么；这功能在他们眼里会是什么样；我们是宁愿他们从我们这里、还是从头条新闻里听到这件事。

4. **先例（如有）**：别的公司做过类似事吗，结果如何。出事了——他们情形哪里不同、是否适用于我们；没出事——有用但不决定性。**不要高估先例**：监管优先级会变，一家侥幸不代表下一家也行。

5. **方案 Options**：给 2-3 条现实路径——
   ```markdown
   | 方案 | 描述 | 风险降低 | 成本 |
   |---|---|---|---|
   | A：按原设计上线 | [当前计划] | 无 | 无 |
   | B：带[缓解措施]上线 | [改动] | [降多少] | [工程量/排期/UX] |
   | C：砍掉[组件]不上 | [缩范围] | [降多少] | [产品影响] |
   ```

6. **建议 Recommendation**：选一个、讲清为什么、点明你在权衡什么——
   ```markdown
   **建议：方案 [X]**
   [为何。残余什么风险。为何可接受。谁来接受这个风险。]
   **若「这不是我能拍的板」**：[谁来决定，他们需要知道什么]
   ```

7. **校准检查**：定稿前对照公司风险校准表——这份评估是针对**本公司**校准的，还是泛泛而谈的？同一风险，在签了同意令（consent decree）的公司是「高」，在没签的公司可能是「中」。要反映真实的监管处境、诉讼史与风险偏好。

8. **援引核验（关键）**：监管态势与先例里若援引了案例/法条/法规/执法行动——这些都是模型生成、**未经核验**的。送决策人之前，逐条比对法律检索工具（Westlaw / CourtListener / 公司检索平台）核实其准确性、是否仍为有效法（good law）及当前执法态势。给每条援引打来源标签：`[Westlaw]` `[CourtListener]` `[监管者官网]` `[用户提供]`，或默认 `[model knowledge — verify]`（凡未真正检索到的一律此标签，无论多有把握）。**不得静默补全**：若检索结果稀少，如实报告并停下，问用户是否扩大检索/换工具/查网页（标 `[web search — verify]`）/标未核验并停。建在虚构执法行动上的评估，比没有评估更糟。

9. **收尾**：以「下一步决策树」结尾——给**选项草案**而非决策草案，由律师挑。

## 示例

一段式开头（步骤 1）示例：
```
我们评估的是「兴趣推荐」新功能：首次基于用户的隐含敏感类目兴趣（健康、
政治倾向）做内容排序。它新在把推断出的敏感属性投入排序，而非用户显式声明；
因落在 GDPR 第 9 条特殊类目 + 监管对推荐系统的关注区，上线评审将其升级为全面评估。
```

一条风险（步骤 2）示例：
```markdown
### 风险 1：敏感类目推断的二次暴露
**情景**：排序模型把"推断的健康兴趣"作为特征，在共享设备/家庭账号场景下，
  把某用户的敏感兴趣以推荐结果形式暴露给同账号他人。
**谁受损**：终端用户（隐私）；公司（监管+声誉）。
**可能性**：中——共享设备占比可观，无显式同意捕获 `[review]`。
**若发生有多严重**：高——GDPR 第 9 条 + DPA 调查 + 媒体。
**现有缓解**：敏感类目不进可解释面板；账号级而非设备级隔离。
**缺口**：无家庭/共享场景的暴露面测试。
**残余风险**：超出风险容忍，需方案 B 的设备级隔离才可接受。
```

## 注意事项

- **它框定决策、不替决策**：永远由有权人在方案里挑一个；本技能产出的是决策文档，不是裁决。
- **定性而非定量**：不做带数字的风险建模；有正式量化框架就用那个。
- **法域识别**：默认框架偏美式（如「attorney work product」是美国 FRCP 26(b)(3) 的概念，欧盟/英国/德法多无对应物，贴个标签并不产生保护）。涉非美法域时明确说「这是美式框架，你在 [法域]，套用会给出看着对实则错的答案」，并改走检索适用标准 / 转专家 / 带 `[verify against 法域 law]` 标签续作之一。
- **特权与去向检查**：`PRIVILEGED & CONFIDENTIAL` 只是标签不是控制。文档若要发到法务特权圈之外（如广泛共享的工单），仅对外发版本去掉工作产品抬头，特权原件留底；去向是公司全员频道/对手方/客户/供应商时会**弃权**，先问清再发。
- **比例原则**：先分诊「这是法律问题 / 商业风险 / 命名分支 / 体验问题 / 政策空白」再上框架，避免过度法律化把答案埋掉。
- **援引未核验是头号雷区**：见步骤 8；建在虚构执法/案例上的评估比没有更糟。

## 交接（Handoffs）

- **AI 触发→AI 治理**：深挖常由 AI 功能触发；并行或紧接着跑 AI 影响评估（AIA）。FRA 框定决策，AIA 以治理所需格式记录该 AI 系统——两者非重复，FRA 是产品法务决策文档，AIA 是治理记录。
- **涉新数据→隐私**：功能涉及新的数据采集/处理时跑隐私影响评估（见 `privacy-impact-assessor`）；FRA 风险节常与 PIA 重叠，标出重叠避免重复劳动，但两份文档都需存在。
- **涉新 AI 供应商→供应商 AI 审查**：若上线评审尚未做。

## 互见

- requires：`legal-risk-classifier`（法律风险分级评估）—— 提供「严重度×可能性」打分与分级口径，是本深度评估的定级底座
- related：`general-counsel-advisor`（总法律顾问顾问）、`marketing-claims-reviewer`（营销主张审查）、`eu-ai-act-compliance`（欧盟 AI 法案合规）—— 评估命中 AI/营销/欧盟法域时分别下钻
- combines_with：`privacy-impact-assessor`（隐私影响评估）—— 涉新数据处理时与 PIA 配套产出，互补不重复
- combines_with：`contract-playbook-review`（合同 playbook 审查）—— 引入新 AI 供应商时联动供应商条款审查

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采编自 anthropics/claude-for-legal（product-legal/skills/feature-risk-assessment，Apache-2.0），适配重写为中文并精简为可执行步骤；移除了原 matter-workspace / 抬头模板等公司内部脚手架，保留风险模板、方案表、援引核验与「无静默补全」等关键约束。