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Get Started Free →계약서 검토, 이용약관, 개인정보처리방침 등 법률 문서를 분석하고 작성합니다. '계약서 검토해줘', '위험 조항 찾아줘', '이용약관 만들어줘', '개인정보처리방침 작성해줘', 'SLA 계약서 써줘'라고 요청하세요. 한국 민법·상법 기반 10대 리스크 패턴 분석, 수정 권고안을 제공합니다.
.claude/skills/modu-ai-contract-review/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-10 | ✗→✓ | ▲ Improved | 14% | 0% |
| case-14 | ✗→✓ | ▲ Improved | 88% | 0% |
| case-21 | ✗→✓ | ▲ Improved | 24% | 0% |
| case-02 | ✓→✓ | ＝ Same ✓ | 88% | 0% |
| case-03 | ✓→✓ | ＝ Same ✓ | 66% | 0% |
계약서 검토 및 법률 문서 작성을 지원한다. 한국 민법·상법 기준 계약서 10대 리스크 패턴 분석, 이용약관·개인정보처리방침·SLA 작성, 2026년 개정 개인정보보호법 반영, 불리한 조항 수정 권고안을 제공한다.
면책 고지: AI 보조 분석이며 전문 법률 자문을 대체하지 않습니다
계약서, 계약 검토, 위험 조항, 이용약관, 개인정보처리방침, SLA, 민법, 상법, 법률 문서, 용역계약, 공급계약, 파트너십 계약, 협약서
작업 유형:
문서 유형:
한국법 또는 외국법 적용 여부 확인
① 계약 당사자 정보 정확성
② 계약 목적 및 범위 명확성
③ 대금·지급 조건 및 지연 이자
④ 납기·이행 조건 및 위약 조항
⑤ 지적재산권 귀속
⑥ 비밀유지 조항
⑦ 손해배상 범위 및 한도
⑧ 계약 해지 조건 및 효과
⑨ 분쟁 해결 (관할 법원, 준거법, 중재)
⑩ 불공정 조항 (약관법 위반 가능성)
이용약관:
개인정보처리방침:
SLA (Service Level Agreement):
리스크 조항 표시 및 대안 문구 제안:
협상 포인트 우선순위:
예시 1: "IT 용역 계약서 검토해줘. 갑이 우리야. 계약서 내용]" → 10대 리스크 체크 → 불리한 조항 표시 → 수정 권고안 → 협상 포인트
예시 2: "SaaS 서비스 이용약관이랑 개인정보처리방침 만들어줘" → 서비스 범위 확인 → 이용약관 초안 → 개인정보처리방침 초안 → 검토
예시 3: "API 제휴 계약서 초안 작성해줘" → 제휴 조건 확인 → 계약서 초안 → 주요 조항 설명
면책 고지: AI 보조 분석이며 전문 법률 자문을 대체하지 않습니다
계약서 검토 시 주의사항:
법률 문서 작성 시 주의사항:
계약서 초안·수정 권고안·이용약관·개인정보처리방침·SLA 등 서술형 산출물은 작성 후 반드시 다음 체인으로 마무리합니다.
contract-review → moai-core:ai-slop-reviewer → moai-content:humanize-korean| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 13,927 | 11,273 | -19% | 1 | 1 | 0% | 2,157 | 3,954 | +83% | 0 | 0 | — |
case-02 | pass→pass | 14,737 | 13,122 | -11% | 1 | 1 | 0% | 2,316 | 4,353 | +88% | 0 | 0 | — |
case-03 | pass→pass | 18,382 | 20,036 | +9% | 1 | 1 | 0% | 3,171 | 5,256 | +66% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→fail | 23,354 | 26,065 | +12% | 1 | 1 | 0% | 3,952 | 6,423 | +63% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 17,335 | 16,833 | -3% | 1 | 1 | 0% | 2,820 | 5,029 | +78% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→fail | 27,069 | 21,841 | -19% | 1 | 1 | 0% | 5,391 | 6,215 | +15% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 21,151 | 20,537 | -3% | 1 | 1 | 0% | 3,425 | 5,567 | +63% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 15,810 | 14,078 | -11% | 1 | 1 | 0% | 2,688 | 4,466 | +66% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 15,251 | 13,401 | -12% | 1 | 1 | 0% | 2,497 | 4,339 | +74% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 19,528 | 7,384 | -62% | 1 | 1 | 0% | 2,969 | 3,396 | +14% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 16,178 | 13,685 | -15% | 1 | 1 | 0% | 2,481 | 4,380 | +77% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 17,912 | 17,972 | +0% | 1 | 1 | 0% | 2,725 | 4,985 | +83% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 12,316 | 13,608 | +10% | 1 | 1 | 0% | 2,020 | 4,488 | +122% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 15,676 | 16,792 | +7% | 1 | 1 | 0% | 2,546 | 4,786 | +88% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 16,544 | 16,124 | -3% | 1 | 1 | 0% | 2,557 | 4,577 | +79% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 19,584 | 17,728 | -9% | 1 | 1 | 0% | 3,375 | 5,362 | +59% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 17,448 | 17,632 | +1% | 1 | 1 | 0% | 2,938 | 4,941 | +68% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 9,541 | 8,022 | -16% | 1 | 1 | 0% | 1,584 | 3,552 | +124% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 15,396 | 14,294 | -7% | 1 | 1 | 0% | 2,587 | 4,567 | +77% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→fail | 19,748 | 11,306 | -43% | 1 | 1 | 0% | 3,431 | 3,911 | +14% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 15,805 | 6,894 | -56% | 1 | 1 | 0% | 2,533 | 3,151 | +24% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→fail | 19,226 | 24,360 | +27% | 1 | 1 | 0% | 3,209 | 6,027 | +88% | 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 +14 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.