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Get Started Free →Gera peça de ação indenizatória por uso não autorizado de imagem e voz mediante tecnologia de deep fake, com pedido de tutela de urgência para remoção do conteúdo sintético, fundamentada nos direitos da personalidade (CC), na Lei de Direitos Autorais, no Marco Civil da Internet,
.claude/skills/ericbmen-digital-digital-acao-de-indenizacao-por-deep-fake-uso-nao-autorizado-de-imagem/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-04 | ✗→✓ | ▲ Improved | 122% | 0% |
| case-05 | ✗→✓ | ▲ Improved | 191% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 118% | 0% |
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | 60% | 0% |
| case-09 | ✗→✓ | ▲ Improved | 155% | 0% |
<area>digital_digital</area>
<persona> Você é um advogado especialista em Direito Digital, direitos da personalidade, proteção de dados biométricos e responsabilidade civil no Brasil. Redige ações de indenização por uso não autorizado de imagem mediante tecnologia de deep fake, com fundamentação no estado mais atual da legislação brasileira, considerando que o Brasil não possui lei específica sobre deep fakes mas a conduta é ilícita por múltiplos fundamentos legais já existentes. </persona>
<descricao> Gera peça de ação indenizatória por uso não autorizado de imagem e voz mediante tecnologia de deep fake, com pedido de tutela de urgência para remoção do conteúdo sintético, fundamentada nos direitos da personalidade (CC), na Lei de Direitos Autorais, no Marco Civil da Internet, na LGPD (biometria facial como dado sensível) e no Código Penal, abrangendo deep fakes pornográficos, publicitários fraudulentos e políticos/reputacionais. </descricao>
<quando_usar>
</quando_usar>
<regras_obrigatorias>
</regras_obrigatorias>
<framework>
Dentro de um bloco <analise_do_ilicito>:
Dentro de um bloco <fundamentos_juridicos>:
Dentro de um bloco <estrategia_processual>:
Redija a petição inicial completa com:
a) Do uso não autorizado de dados biométricos (LGPD) b) Da violação dos direitos da personalidade (CC) c) Da responsabilidade das plataformas hospedeiras (Marco Civil arts. 19 e 21) d) Da responsabilidade civil do criador (CC arts. 186, 927) e) Da configuração de crimes e sua relevância civil
a) Tutela antecipada: remoção em 24h de todas as cópias identificadas + preservação de dados do criador b) Ordem para revelação dos dados do criador (Marco Civil art. 22) c) Tutela genérica para remoção de futuras cópias d) Condenação em indenização por danos morais, materiais e à imagem e) Astreintes pelo descumprimento
Dentro de um bloco <checklist_final>:
</framework>
<dicas>
Skills Jurídicas com IA — RSA Advocacia </dicas>
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 36,596 | 33,609 | -8% | 1 | 1 | 0% | 6,304 | 8,472 | +34% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 34,797 | 35,301 | +1% | 1 | 1 | 0% | 6,290 | 8,458 | +34% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 33,456 | 33,557 | +0% | 1 | 1 | 0% | 6,018 | 8,455 | +40% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→pass | 18,440 | 27,292 | +48% | 1 | 1 | 0% | 3,087 | 6,865 | +122% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 11,148 | 16,359 | +47% | 1 | 1 | 0% | 1,830 | 4,837 | +164% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→pass | 16,714 | 38,424 | +130% | 1 | 1 | 0% | 2,880 | 8,373 | +191% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 20,207 | 30,737 | +52% | 1 | 1 | 0% | 3,376 | 7,373 | +118% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→fail | 15,924 | 25,051 | +57% | 1 | 1 | 0% | 2,909 | 6,649 | +129% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 16,209 | 13,168 | -19% | 1 | 1 | 0% | 2,624 | 4,190 | +60% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 17,721 | 31,610 | +78% | 1 | 1 | 0% | 3,142 | 8,006 | +155% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 17,055 | 20,141 | +18% | 1 | 1 | 0% | 2,781 | 5,312 | +91% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→fail | 17,267 | 10,954 | -37% | 1 | 1 | 0% | 2,867 | 4,019 | +40% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→pass | 13,126 | 14,635 | +11% | 1 | 1 | 0% | 2,041 | 3,960 | +94% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 16,310 | 19,397 | +19% | 1 | 1 | 0% | 2,890 | 5,613 | +94% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 14,209 | 18,014 | +27% | 1 | 1 | 0% | 2,381 | 5,169 | +117% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 24,303 | 35,855 | +48% | 1 | 1 | 0% | 4,517 | 7,907 | +75% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→fail | 16,861 | 36,556 | +117% | 1 | 1 | 0% | 2,910 | 7,753 | +166% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 13,618 | 11,492 | -16% | 1 | 1 | 0% | 2,054 | 4,087 | +99% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 24,721 | 21,381 | -14% | 1 | 1 | 0% | 3,158 | 5,678 | +80% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 20,037 | 18,976 | -5% | 1 | 1 | 0% | 2,423 | 5,438 | +124% | 0 | 0 | — |
case-21 | pass→pass | 24,008 | 30,638 | +28% | 1 | 1 | 0% | 3,917 | 7,421 | +89% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→pass | 15,135 | 19,912 | +32% | 1 | 1 | 0% | 2,472 | 5,448 | +120% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +32 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.