📦

ai-ethics

v1.0.1 مراجعة المحتوى r1 آمن ⚙️ الأوامر الخارجية

تقييم مخاطر أخلاقيات الذكاء الاصطناعي

يجب على فرق الذكاء الاصطناعي تحديد التحيز، وفجوات الرقابة، ومخاطر الامتثال قبل النشر. ترشد هذه المهارة المراجعات المنظمة للإنصاف، والشفافية، والخصوصية، والحوكمة، وتوثيق الذكاء الاصطناعي المسؤول.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
🥈 81 فضي

التثبيت باستخدام Agent لدي

انسخ هذا الطلب إلى Agent لديك. يتضمن صفحة Skill المعتمدة وملف manifest.

طلب الوكيل
Review the Skillstore skill "ai-ethics" from https://skillstore.io/skills/89jobrien-ai-ethics.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/89jobrien-ai-ethics/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

يجب أن يواصل Agent عرض خطته وطلب أي تأكيد تفرضه سياسة الأمان.

موارد مهيّأة لـ Agents

استخدم هذه الروابط عندما يحتاج AI Agent أو crawler أو script إلى سياق نظيف بدلًا من قراءة الصفحة كاملة.

اختبرها

جارٍ استخدام "ai-ethics". راجع نموذج فحص التوظيف للكشف عن المخاطر الأخلاقية.

النتيجة المتوقعة:

  • تشير المراجعة إلى أن التحيز التاريخي وتحيز التمثيل هما مصدر القلق الرئيسي.
  • تشمل الفحوصات الموصى بها معدلات اختيار المجموعات الفرعية، ومعدلات النتائج السلبية الخاطئة، ونتائج الاستئناف.
  • ينبغي أن تشمل الرقابة البشرية مسارات مراجعة للمرشحين المرفوضين وسجلات تدقيق.

جارٍ استخدام "ai-ethics". أنشئ إرشادات بطاقة نموذج لمساعد فرز طبي.

النتيجة المتوقعة:

  • ينبغي أن تحدد بطاقة النموذج الاستخدام المقصود للدعم السريري والقرارات الذاتية المحظورة.
  • ينبغي أن تعرض أداء المجموعات الفرعية، ومصدر البيانات، والقيود، ومتطلبات التصعيد.
  • ينبغي أن يوضح التوثيق خطط المراقبة وملكية الاستجابة للحوادث.

جارٍ استخدام "ai-ethics". قيّم احتياجات الحوكمة لنموذج ائتمان العملاء.

النتيجة المتوقعة:

  • ينبغي التعامل مع النظام على أنه عالي التأثير لأن قراراته تؤثر في الوصول المالي.
  • ينبغي أن تتضمن أدلة الحوكمة موافقة المخاطر، وإجراءات التفسير، ومسارات التدقيق، ومعالجة الشكاوى.
  • ينبغي أن تقارن مراقبة التحيز الدورية النتائج عبر المجموعات المحمية والمجموعات البديلة.

التدقيق الأمني

آمن

The two static findings are false positives caused by Markdown code-formatted reference file names, not shell execution. No prompt injection, data exfiltration intent, or executable behavior was found in SKILL.md.

1
الملفات التي تم فحصها
209
الأسطر التي تم تحليلها
0
عناصر المراجعة
0
تم تجاهل الإيجابيات الكاذبة

عوامل الخطر

⚙️ الأوامر الخارجية (2)
لم يكتشف أحدث تدقيق ثابت ودلالي مكتمل أي نتائج أمنية مؤكدة. ولا يثبت ذلك أن المهارة خالية من الآثار الجانبية.
شارك واستشهد بهذا التقرير

شارك تقرير التقييم المرتبط بالإصدار والشارة المحايدة وبطاقة التضمين والاستشهادات. تعرض Skillstore الأدلة من دون أن تقرر ما إذا كانت هذه المهارة آمنة.

فتح التقرير المرتبط بالإصدار
تقييم الأمان

نسخ رابط التقرير

https://skillstore.io/skills/89jobrien-ai-ethics/audits/6?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

شارة Markdown

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/89jobrien-ai-ethics/security.svg)](https://skillstore.io/skills/89jobrien-ai-ethics?utm_source=security_passport_badge)

شارة HTML

<a href="https://skillstore.io/skills/89jobrien-ai-ethics?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/89jobrien-ai-ethics/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

بطاقة قابلة للتضمين

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/89jobrien-ai-ethics.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
الاستشهادات الأكاديمية (APA · BibTeX · CFF)

اقتباس APA

Joseph OBrien. (2026). ai-ethics security audit report (audit version 6) [Author version 1.0.1]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/89jobrien-ai-ethics/audits/6

اقتباس BibTeX

@techreport{joseph-obrien-89jobrien-ai-ethics-2026, author = {Joseph OBrien}, title = {ai-ethics security audit report (audit version 6)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {6}, url = {https://skillstore.io/skills/89jobrien-ai-ethics/audits/6}, note = {Author version 1.0.1} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "ai-ethics security audit report (audit version 6)" version: "1.0.1" type: report authors: - name: "Joseph OBrien" date-released: "2026-07-05" url: "https://skillstore.io/skills/89jobrien-ai-ethics/audits/6" identifiers: - type: other value: "skillstore:89jobrien-ai-ethics:audit:6" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

تقييم Skillstore

سبب هذا التقييم موثوقية الأدلة: مرتفع
55
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
87
المحتوى
70
المجتمع
91
الامتثال للمواصفات

ما الذي يمكنك بناؤه

تخطيط مراجعات أخلاقية للمنتجات

تقييم تأثير المستخدم، واحتياجات الشفافية، ونقاط الرقابة، وفجوات التوثيق قبل الإطلاق.

اختيار فحوصات الإنصاف

مقارنة مصادر التحيز، ومقاييس المجموعات الفرعية، وخيارات الحد من التحيز، واحتياجات المراقبة لنموذج ما.

إعداد أدلة الحوكمة

تنظيم تصنيف المخاطر، وبطاقات النماذج، ومسارات التدقيق، وسجلات الرقابة البشرية للمراجعة.

جرّب هذه الموجّهات

فحص مخاطر أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الأساسية
راجع مفهوم نظام الذكاء الاصطناعي هذا من حيث الإنصاف، والشفافية، والخصوصية، والمساءلة، والسلامة، والفاعلية البشرية. النظام: [describe system].
إنشاء خطة تقييم للتحيز
أنشئ خطة تقييم للتحيز لهذا النموذج. ضمّن مصادر التحيز المحتملة، وفحوصات المجموعات الفرعية، ومقاييس الإنصاف، وخيارات الحد من التحيز. السياق: [model and data].
صياغة محتوى بطاقة نموذج
صغ أقسام بطاقة النموذج لنظام الذكاء الاصطناعي هذا. ضمّن الاستخدام المقصود، وملخص بيانات التدريب، واحتياجات أداء المجموعات الفرعية، والقيود، والاعتبارات الأخلاقية. النظام: [details].
تصميم الحوكمة للذكاء الاصطناعي عالي المخاطر
صمم سير عمل لحوكمة الذكاء الاصطناعي لهذا النظام عالي التأثير. ضمّن تصنيف المخاطر، وبوابات المراجعة، والرقابة البشرية، ومسارات التدقيق، والاستجابة للحوادث، وأدلة الامتثال. السياق: [use case, users, region].

أفضل الممارسات

  • قدّم تفاصيل ملموسة عن المستخدمين، والمجموعات المتأثرة، ومصادر البيانات، وسياق النشر.
  • اطلب مقاييس المجموعات الفرعية وتحليل التأثير عندما تؤثر القرارات في الأشخاص.
  • استخدم المهارة قبل النشر ومرة أخرى بعد أن تكشف المراقبة عن مخاطر جديدة.

تجنب

  • استخدام الدقة الإجمالية فقط للادعاء بأن نظام الذكاء الاصطناعي عادل.
  • التعامل مع تفسيرات النموذج كبديل للرقابة البشرية.
  • طلب استنتاجات قانونية دون تقديم الولاية القضائية، أو مستوى مخاطر النظام، أو الأدلة.

الأسئلة المتكررة

هل يمكن لهذه المهارة تشغيل اختبارات الإنصاف؟
لا. إنها تساعد في تخطيط المراجعات وتفسيرها، لكنها لا تنفذ الاختبارات ولا تفحص مجموعات البيانات.
هل تغطي EU AI Act؟
نعم. إنها تلخص فئات المخاطر واحتياجات التوثيق في EU AI Act. وهي ليست مشورة قانونية.
ما أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستفيد أكثر؟
الأنظمة التي تؤثر في الوصول، أو السلامة، أو الشؤون المالية، أو التوظيف، أو الرعاية الصحية، أو التعليم، أو الخدمات العامة هي الأكثر استفادة.
هل يمكنها المساعدة في إنشاء بطاقات النماذج؟
نعم. إنها توضح الغرض من النموذج، والبيانات، ومقاييس المجموعات الفرعية، والقيود، والاعتبارات الأخلاقية لبطاقات النماذج.
هل تحل محل مجلس أخلاقيات؟
لا. إنها تدعم الإعداد والمراجعة المنظمين، لكن الحوكمة البشرية تبقى ضرورية.
هل يمكن لـ Claude وCodex وClaude Code استخدامها؟
نعم. تعلن المهارة دعمها لـ Claude وCodex وClaude Code.

تفاصيل المطور

المؤلف

Joseph OBrien

الترخيص

MIT

إصدار المؤلف

v1.0.1

مراجعة Skillstore

r1

مرجع

c4037264bbd363c572662d6154a3ab28f5ca4f53

حداثة الصيانة

١٨‏/٧‏/٢٠٢٦

الاستخدام

8 تنزيلات · 189 مشاهدات

بنية الملفات

📄 SKILL.md

المزيد من Joseph OBrien

📦

code-context-finder

83

العثور على سياق الكود بشكل أسرع

غالبًا ما يضيع المطورون وقتًا في تتبع سبب وجود الكود وما الذي يعتمد عليه. توجه هذه المهارة Claude أو Codex أو Claude Code إلى جمع معرفة الرسم البياني ذات الصلة، والمستدعين، والاستيرادات، والاختبارات قبل إجراء التغييرات.

البرمجة والتطوير عرض
عرض الكل