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Get Started Free →기업 법적 리스크를 분석하고 지적재산권 전략을 수립합니다. '법적 리스크 평가해줘', '특허 침해 위험 분석해줘', '개인정보 위반 리스크 체크해줘', 'IP 포트폴리오 분석해줘', '2026년 법령 변화 영향 분석해줘'라고 요청하세요. 판례·법령 리서치, IP 포트폴리오, 리스크 매트릭스, 대응 액션 플랜을 제공합니다.
.claude/skills/modu-ai-legal-legal-risk/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-04 | ✗→✓ | ▲ Improved | 83% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 62% | 0% |
| case-07 | ✗→✓ | ▲ Improved | 101% | 0% |
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | 99% | 0% |
| case-09 | ✗→✓ | ▲ Improved | 78% | 0% |
기업 운영 중 발생할 수 있는 법적 리스크를 체계적으로 식별·평가·대응하는 분석을 제공한다. 판례 및 법령 리서치, 지적재산권(IP) 포트폴리오 관리, 계약·규제 리스크 매핑을 포함하며 2026년 개정 개인정보보호법, 노란봉투법 등 최신 법령 변화를 반영한다.
면책 고지: AI 보조 분석이며 전문 법률 자문을 대체하지 않습니다
법적 리스크, 법률 리서치, 판례 검색, 지적재산, 특허, 상표, 저작권, IP 전략, 법적 위험 평가, 컴플라이언스, 규제 리스크, 법령 분석, 영업비밀, 오픈소스 라이선스
사용자의 상황에서 관련 법령 영역 파악:
주요 리스크 도메인:
> 2026년 개정 법령 변화 목록(개인정보보호법·노동 관련·K-IFRS 제1118호)은 moai-lawyer:legal-compliance-check references/2026-law-changes.md 단일 SSOT를 참조한다.
리스크 매트릭스:
리스크 평가 = 발생 가능성 × 영향도
높음(H): 즉시 대응 필요
중간(M): 3개월 내 대응 계획 수립
낮음(L): 모니터링 유지리스크 평가 항목: | 리스크 | 관련 법령 | 최대 제재 | 발생 가능성 | 영향도 | 우선순위 | |--------|-----------|-----------|------------|--------|----------|
특허 (특허법):
상표 (상표법):
저작권 (저작권법):
영업비밀 (부정경쟁방지법):
# 법적 리스크 평가 보고서
## 종합 리스크 현황
- 고위험: X건
- 중위험: X건
- 저위험: X건
## 2026년 법령 변화 영향 분석
## 리스크별 상세 분석 및 대응 방안
## IP 포트폴리오 현황
## 즉시 조치 필요 항목
## 6개월 이내 조치 계획예시 1: "IT 스타트업 개인정보·노동·IP 법적 리스크 전체 점검해줘" → 도메인 식별 → 리스크 매트릭스 → 2026 법령 변화 영향 → 우선순위 액션 플랜
예시 2: "우리 서비스에 사용한 오픈소스 라이선스 컴플라이언스 위험 분석해줘" → 라이선스 유형 분류 → 의무사항 체크 → 위반 리스크 평가 → 대응 방안
예시 3: "경쟁사 특허 침해 위험 분석해줘" → 특허 검색 → 기술 대비 → 침해 리스크 → 설계 변경 또는 라이선스 협상
면책 고지: AI 보조 분석이며 전문 법률 자문을 대체하지 않습니다
주요 법령 정보 소스:
법적 리스크 대응 원칙:
| 상황 | 대응 | |------|------| | 법령 해석이 불명확한 경우 | 보수적 해석 기준으로 분석. 주무 기관 유권해석 또는 법무팀 확인 권고 | | 회사 내부 정보가 없는 경우 | 업종·규모 기반 일반적 리스크 지도 제공 후 맞춤 정보 추가 요청 | | 최신 판례가 필요한 경우 | 대법원 판례검색 안내. 중요 사안은 법무법인 자문 권고 |
AI 보조 분석이며 전문 법률 자문을 대체하지 않습니다
법적 리스크 평가 보고서·법령 변화 영향 분석·대응 액션 플랜 등 서술형 산출물은 작성 후 반드시 다음 체인으로 마무리합니다.
legal-legal-risk → moai-coworker:ai-slop-reviewer → moai-writer:korean-humanize리스크 매트릭스 표 등 데이터 산출물은 이 체인 대상이 아니며, 별도로 moai-officer:doc-xlsx로 정리합니다.
| 파일 | 로드 조건 | |------|-----------| | references/ip-portfolio.md | 지식재산권 현황 파악·자산 평가·보호 전략·포트폴리오 관리 시 | | references/legal-research.md | 법률 이슈 분석·관련 법령/판례 조사·법률 의견 작성 시 |
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 33,121 | 34,498 | +4% | 1 | 1 | 0% | 4,490 | 6,832 | +52% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 26,702 | 40,918 | +53% | 1 | 1 | 0% | 4,257 | 8,088 | +90% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 31,087 | 33,292 | +7% | 1 | 1 | 0% | 4,039 | 6,693 | +66% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→pass | 26,793 | 30,087 | +12% | 1 | 1 | 0% | 3,462 | 6,324 | +83% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 20,218 | 39,640 | +96% | 1 | 1 | 0% | 3,403 | 6,145 | +81% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 25,274 | 31,299 | +24% | 1 | 1 | 0% | 3,851 | 6,251 | +62% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 24,579 | 31,042 | +26% | 1 | 1 | 0% | 3,100 | 6,228 | +101% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 27,479 | 28,848 | +5% | 1 | 1 | 0% | 3,659 | 7,269 | +99% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 25,656 | 27,209 | +6% | 1 | 1 | 0% | 3,305 | 5,870 | +78% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 28,157 | 29,824 | +6% | 1 | 1 | 0% | 4,569 | 6,276 | +37% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→fail | 29,316 | 28,040 | -4% | 1 | 1 | 0% | 3,885 | 5,978 | +54% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→fail | 24,933 | 27,470 | +10% | 1 | 1 | 0% | 4,065 | 6,901 | +70% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→fail | 26,377 | 40,741 | +54% | 1 | 1 | 0% | 4,246 | 5,944 | +40% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→fail | 26,130 | 30,000 | +15% | 1 | 1 | 0% | 4,255 | 6,478 | +52% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 19,724 | 19,639 | -0% | 1 | 1 | 0% | 3,009 | 5,547 | +84% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 22,161 | 36,996 | +67% | 1 | 1 | 0% | 3,479 | 7,180 | +106% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 20,218 | 23,533 | +16% | 1 | 1 | 0% | 3,075 | 5,949 | +93% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 16,869 | 23,725 | +41% | 1 | 1 | 0% | 2,693 | 5,781 | +115% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→fail | 32,953 | 34,264 | +4% | 1 | 1 | 0% | 4,281 | 6,487 | +52% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→fail | 35,187 | 36,467 | +4% | 1 | 1 | 0% | 5,785 | 7,102 | +23% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→fail | 11,069 | 16,810 | +52% | 1 | 1 | 0% | 1,758 | 4,856 | +176% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→fail | 25,602 | 51,884 | +103% | 1 | 1 | 0% | 5,185 | 6,988 | +35% | 0 | 0 | — |
case-23 | fail→fail | 25,271 | 29,078 | +15% | 1 | 1 | 0% | 3,907 | 6,874 | +76% | 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. 23 cases were attempted. The headline lift of +35 percentage points is the difference between those two pass rates over the 23 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.