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Get Started Free →한국+일본 병기 처리방침·이용약관 자동 생성. 한국 본사가 일본 사용자까지 대상으로 서비스할 때 사용. 한국어(PIPA)·일본어(APPI) 두 세트 문서를 동시 생성하고, Footer에 언어·관할 전환 링크 자동 삽입.
.claude/skills/kimlawtech-privacy-global-jp/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-17 | ✗→✓ | ▲ Improved | 126% | 0% |
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | 24% | 0% |
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 39% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | -41% | 0% |
| case-04 | ✗→✓ | ▲ Improved | 69% | 0% |
한국+일본 병기 모드로 시작합니다.
생성될 문서
/privacy, /terms — 한국어 (PIPA + 약관규제법 + 전자상거래법)
/jp/privacy, /jp/terms — 일본어 (APPI + 消費者契約法 + 特定商取引法)
공통 질문은 한 번만, 관할별 고유 질문은 각각 묻습니다.
시작해볼게요.한국·일본 양쪽 레퍼런스 전부 필독:
./references/law-checklist-2026.md (한국 법령)./references/guideline-2025-04.md./references/automated-decision.md./references/data-portability.md./references/ftc-standard-terms.md./references/behavioral-info.md./references/service-type-matrix.md./references/glossary.md./references/design-system-detection.md./references/appi-jp.md (일본 APPI)./jurisdictions/jp-appi/appi-checklist.md./scripts/interview.md에서 다음 수행:
공통 1회 (한국+일본 함께 쓰임)
한국 전용
일본 전용 (Step 9-JP 전부)
통합 (둘 다 영향)
한국 세트
./jurisdictions/kr-pipa/privacy-policy.ko.mdx.tmpl → /privacy
./jurisdictions/kr-pipa/terms-of-service.ko.mdx.tmpl → /terms
일본 세트
./jurisdictions/jp-appi/privacy-policy.ja.mdx.tmpl → /jp/privacy
./jurisdictions/jp-appi/terms-of-service.ja.mdx.tmpl → /jp/termssrc/mdx-components.tsx
src/content/legal/privacy-policy.mdx (한국어)
src/content/legal/terms-of-service.mdx (한국어)
src/content/legal/jp/privacy-policy.mdx (일본어)
src/content/legal/jp/terms-of-service.mdx (일본어)
src/app/privacy/page.tsx locale="ko"
src/app/terms/page.tsx locale="ko"
src/app/jp/privacy/page.tsx locale="ja"
src/app/jp/terms/page.tsx locale="ja"
src/components/legal/ConsentModal.tsx locale="ko"|"ja" 지원
src/components/legal/CookieBanner.tsx locale="ko"|"ja" 지원
src/components/legal/LabelingCard.tsx
src/components/legal/LocaleSwitch.tsx 한국어·日本語 전환 링크Footer에 넣는 언어·관할 전환 링크:
tsx<LocaleSwitch currentLocale="ko" options={[ { locale: "ko", label: "한국어", href: "/privacy" }, { locale: "ja", label: "日本語", href: "/jp/privacy" }, ]} />
./scripts/render.md의 "병기 관할 치환 (kr-pipa + jp-appi)" 섹션에 따라 두 세트 동시 생성.
아동 기준: Step 8 + Q9JP-7 두 질문으로 한국(14세)·일본(15세)을 각각 확인. 통일 기준을 사용자에게 제시.
해외 제3자 제공:
한국 세트:
일본 세트:
[생성 완료]
한국어 (PIPA)
- src/content/legal/privacy-policy.mdx
- src/content/legal/terms-of-service.mdx
- src/app/privacy/page.tsx, src/app/terms/page.tsx
일본어 (APPI + 消費者契約法 + 特定商取引法)
- src/content/legal/jp/privacy-policy.mdx
- src/content/legal/jp/terms-of-service.mdx
- src/app/jp/privacy/page.tsx, src/app/jp/terms/page.tsx
공통 컴포넌트
- ConsentModal (ko/ja), CookieBanner (ko/ja), LabelingCard, LocaleSwitch
[검증]
- 한국 §30 11개 항목 ✓
- 일본 APPI 第32条 공표 사항 ✓
- 特定商取引法 표기 ✓ (전자상거래 시)
- 해외 제3자 제공 조치 ✓
[다음 단계]
1. app/layout.tsx에 <CookieBanner /> 단일 배치 (locale은 사용자 브라우저 기반)
2. Footer에 <LocaleSwitch /> 배치
3. 회원가입 폼에 <ConsentModal locale={userLocale} /> 연결
4. 한국·일본 양쪽 변호사 검토 필수
5. 일본 전자상거래 서비스: 特定商取引法 표기 별도 페이지(/tokutei) 작성 권장
[중요]
과태료: 한국 최대 매출 3%(2026.9~), 일본 最大 1億円.
배포 전 양 관할 법률 전문가 검수 필수.
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생성된 문서 써보시면서 불편한 점·추가 기능·법령 업데이트 제보는
한국 법률 AI 허브 SpeciAI 디스코드에서 받고 있어요.
→ https://discord.gg/wQWpEpnBfE| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-17 | fail→pass | 7,847 | 4,548 | -42% | 1 | 1 | 0% | 1,065 | 2,402 | +126% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 17,304 | 15,980 | -8% | 1 | 1 | 0% | 2,693 | 4,353 | +62% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 10,298 | 10,106 | -2% | 1 | 1 | 0% | 1,552 | 3,170 | +104% | 0 | 0 | — |
case-01 | fail→pass | 12,204 | 8,767 | -28% | 1 | 1 | 0% | 1,951 | 2,426 | +24% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 11,174 | 5,382 | -52% | 1 | 1 | 0% | 1,875 | 2,613 | +39% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 33,353 | 10,048 | -70% | 1 | 1 | 0% | 5,931 | 3,479 | -41% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→pass | 15,467 | 14,166 | -8% | 1 | 1 | 0% | 2,432 | 4,102 | +69% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 15,401 | 17,652 | +15% | 1 | 1 | 0% | 2,531 | 4,598 | +82% | 0 | 0 | — |
case-06 | pass→pass | 13,892 | 14,701 | +6% | 1 | 1 | 0% | 2,245 | 4,086 | +82% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 11,637 | 6,339 | -46% | 1 | 1 | 0% | 1,899 | 2,821 | +49% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 9,480 | 8,717 | -8% | 1 | 1 | 0% | 1,613 | 3,234 | +100% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 11,759 | 10,007 | -15% | 1 | 1 | 0% | 1,956 | 3,755 | +92% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 16,387 | 11,759 | -28% | 1 | 1 | 0% | 2,839 | 3,827 | +35% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 15,416 | 4,433 | -71% | 1 | 1 | 0% | 2,207 | 2,383 | +8% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 12,565 | 10,397 | -17% | 1 | 1 | 0% | 1,958 | 3,485 | +78% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 14,987 | 9,398 | -37% | 1 | 1 | 0% | 2,552 | 3,267 | +28% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 16,000 | 16,638 | +4% | 1 | 1 | 0% | 2,569 | 4,360 | +70% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 19,714 | 23,612 | +20% | 1 | 1 | 0% | 3,425 | 6,494 | +90% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 13,880 | 13,977 | +1% | 1 | 1 | 0% | 2,084 | 3,849 | +85% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→fail | 26,733 | 28,191 | +5% | 1 | 1 | 0% | 4,868 | 6,908 | +42% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→fail | 26,589 | 26,800 | +1% | 1 | 1 | 0% | 4,249 | 6,023 | +42% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→fail | 26,168 | 29,177 | +11% | 1 | 1 | 0% | 4,260 | 6,358 | +49% | 0 | 0 | — |
case-23 | fail→pass | 7,987 | 2,230 | -72% | 1 | 1 | 0% | 1,222 | 2,085 | +71% | 0 | 0 | — |
case-24 | fail→pass | 17,889 | 16,516 | -8% | 1 | 1 | 0% | 2,745 | 5,141 | +87% | 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. 24 cases were attempted. The headline lift of +46 percentage points is the difference between those two pass rates over the 24 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.