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Get Started Free →규제 준수 점검, 내부 감사, ESG 보고, 인허가 서류를 지원합니다. '컴플라이언스 점검해줘', '내부 감사 보고서 작성해줘', 'ESG 보고서 만들어줘', '규제 갭 분석해줘', '인허가 서류 준비해줘'라고 요청하세요. 한국 주요 규제 기준 적용, 갭 분석, 시정 계획, ESG 지표 보고서를 제공합니다.
.claude/skills/modu-ai-compliance-check/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 59% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 50% | 0% |
| case-04 | ✗→✓ | ▲ Improved | 21% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 55% | 0% |
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | 66% | 0% |
기업의 규제 준수 여부를 체계적으로 점검하고 내부 감사 보고서를 작성한다. 개인정보보호법·노동법·금융규제 등 한국 주요 법령 기준 컴플라이언스 갭 분석, ESG 보고서 작성(K-ESG, GRI, TCFD), 2026년 개정 법령 반영 규제 리스크 평가를 제공한다.
면책 고지: AI 보조 분석이며 전문 법률 자문을 대체하지 않습니다
컴플라이언스, 규제 준수, 감사, 내부 감사, ESG, 환경경영, 인허가, 규제, 갭 분석, K-ESG, GRI, TCFD, 지속가능경영, ISMS-P, 개인정보보호
규제 도메인 선택:
산출물 유형:
> 2026년 개정 법령 변화 목록(개인정보보호법·노동 관련·K-IFRS 제1118호)은 이 스킬의 references/2026-law-changes.md 단일 SSOT를 참조한다. 변경 시 해당 파일만 갱신한다.
핵심 체크 항목:
리스크 평가:
리스크 우선순위 = 발생 가능성 × 영향도 × 규제 강도
높음(H): 즉시 대응 필요 (과징금, 형사처벌 가능)
중간(M): 3개월 내 대응 계획 수립
낮음(L): 모니터링 유지# 내부 감사 보고서
## 감사 개요
- 기간, 대상, 방법론
## 주요 발견사항
- 고위험 항목 (즉시 시정 필요)
- 중위험 항목 (3개월 내 시정)
- 저위험 항목 (모니터링)
## 세부 감사 결과
- 항목별 준수 여부, 갭 분석
## 권고사항 및 시정 계획
- 단기/장기 개선 방안
## 후속 조치 일정K-ESG 가이드라인 기준:
E(환경):
S(사회):
G(지배구조):
GRI·TCFD 연계:
예시 1: "우리 스타트업 개인정보 컴플라이언스 점검해줘. 월 MAU 10만명 서비스" → 관련 법령 체크 → 갭 분석 → 즉시 조치 항목 → 개선 로드맵
예시 2: "중소기업 ESG 보고서 초안 만들어줘. K-ESG 기준으로" → K-ESG 지표 확인 → 섹션별 데이터 요청 → 보고서 초안 → 검토
예시 3: "ISMS-P 인증 준비 위한 갭 분석해줘" → ISMS-P 요구사항 → 현재 현황 → 갭 분석 → 시정 계획
면책 고지: AI 보조 분석이며 전문 법률 자문을 대체하지 않습니다
주요 법령 정보 소스:
법적 리스크 대응 원칙:
감사 보고서·갭 분석·ESG 보고서 등 서술형 산출물은 작성 후 반드시 다음 체인으로 마무리합니다.
compliance-check → moai-core:ai-slop-reviewer → moai-content:humanize-korean표·점수 매트릭스 등 데이터 산출물은 이 체인 대상이 아니며, 별도로 moai-office:xlsx-creator로 정리합니다.
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 24,713 | 27,813 | +13% | 1 | 1 | 0% | 4,070 | 6,284 | +54% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 24,146 | 26,273 | +9% | 1 | 1 | 0% | 3,891 | 6,172 | +59% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 19,635 | 19,846 | +1% | 1 | 1 | 0% | 3,362 | 5,053 | +50% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→pass | 18,629 | 12,907 | -31% | 1 | 1 | 0% | 3,276 | 3,969 | +21% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 19,343 | 14,458 | -25% | 1 | 1 | 0% | 3,054 | 4,071 | +33% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 21,949 | 23,340 | +6% | 1 | 1 | 0% | 3,838 | 5,931 | +55% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 17,727 | 8,133 | -54% | 1 | 1 | 0% | 2,802 | 3,149 | +12% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 23,608 | 25,853 | +10% | 1 | 1 | 0% | 3,645 | 6,035 | +66% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 14,099 | 6,990 | -50% | 1 | 1 | 0% | 2,284 | 3,054 | +34% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 17,565 | 20,880 | +19% | 1 | 1 | 0% | 3,282 | 5,171 | +58% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 21,056 | 20,708 | -2% | 1 | 1 | 0% | 3,552 | 5,154 | +45% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→pass | 21,181 | 22,289 | +5% | 1 | 1 | 0% | 3,673 | 5,333 | +45% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 19,050 | 20,113 | +6% | 1 | 1 | 0% | 3,087 | 5,395 | +75% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→pass | 23,376 | 21,667 | -7% | 1 | 1 | 0% | 3,612 | 5,384 | +49% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 23,217 | 18,696 | -19% | 1 | 1 | 0% | 3,732 | 4,942 | +32% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 26,611 | 23,923 | -10% | 1 | 1 | 0% | 4,157 | 5,517 | +33% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 17,513 | 11,976 | -32% | 1 | 1 | 0% | 2,763 | 3,774 | +37% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 23,930 | 22,248 | -7% | 1 | 1 | 0% | 3,847 | 5,630 | +46% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→pass | 23,168 | 18,963 | -18% | 1 | 1 | 0% | 3,836 | 5,378 | +40% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→fail | 16,911 | 15,595 | -8% | 1 | 1 | 0% | 2,748 | 4,638 | +69% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 21,219 | 21,389 | +1% | 1 | 1 | 0% | 3,892 | 5,564 | +43% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→pass | 20,378 | 22,390 | +10% | 1 | 1 | 0% | 3,360 | 5,468 | +63% | 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 +73 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.