前言¶
广告上线前的合规检查，常见做法是人工逐条对照《广告法》和部门规章，审完再自己整理意见、排版成文档。成本高、容易漏项，而且结论往往只有一句「有风险」，拿不出依据。
「广告合规」这个 Skill 把这件事做成一次交互式审查：按固定步骤向使用者收集广告信息，跑完八个维度的风险识别，最后产出一份结构化的 Word 报告。下面介绍它的定位、能力和使用方式。
这是什么¶
「广告合规」是交互式广告合规审查助手，坐标 @user_cc440efc/ad-compliance，版本 1.0.0。发布者为 user_cc440efc，来源标记为 community，SkillHub 分类为 professional。页面显示评分 100000、下载 909、安装 0。
它解决的问题是：把广告合规审查从「人工查法条 + 自己写报告」变成「回答四轮问题 + 拿到一份 Word 审查报告」。检索法规和案例的部分交给华宇元典 MCP，使用者不需要自己去翻条文。
核心功能¶
能力分四段：提问、识别、检索、出报告。
1、四步提问收集广告信息¶
Skill 按四个步骤向使用者收集待审广告的信息，而不是一次性抛出一堆问题。每一步的输入都是后续判断的依据，信息不全时先把该补的补齐，再往下走。
2、八大维度风险识别¶
信息收集完成后，自动按八个维度做风险识别：
- 绝对化用语
- 虚假宣传
- 禁止性内容
- 比较广告
- 未成年人保护
- 前置审批
- 法定标识
- 行业特殊合规
这八个维度覆盖了《广告法》里最常见的处罚触发点，比只做违禁词扫描的覆盖面要宽。
3、调用华宇元典 MCP 检索法规案例¶
识别过程不是只靠模型内部知识，而是调用华宇元典 MCP 检索法规和案例，把结论落到具体条文和判例上。这一层决定了报告里的依据能不能被核查。
4、量化处罚风险并输出 Word 报告¶
识别完成后量化处罚风险，最终输出一份结构化的 Word 审查报告。结构化意味着结论、依据、风险等级分开摆放，可以直接归档或交给法务复核，不用重新排版。
安装与启用¶
官方页面没有给出可直接复制的安装命令或配置字段，因此这里不臆造。目前能从官方资料核对到的信息如下：
- 官方地址：https://api.skillhub.cn/user_cc440efc/ad-compliance
- SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_cc440efc/ad-compliance
- 坐标：
@user_cc440efc/ad-compliance - 版本：1.0.0
- 页面标签：
requires_api_key=false
requires_api_key=false 表示该 Skill 本体未声明需要 API Key。需要注意的是，它声明要调用华宇元典 MCP 检索法规案例，实际运行环境是否另需配置该 MCP，要以所用客户端的环境为准，官方页面没有进一步说明。
该 Skill 基于通用 SKILL.md 格式，不同客户端（Cursor、Codex CLI、Claude Code）的启用方式取决于各自读取 Skill 目录和清单的机制。官方资料未给出分客户端的差异说明，具体步骤请以官方页面和客户端文档为准。
典型用法¶
官方简介列出的触发场景：广告审查、广告合规、广告文案审核、广告风险排查、广告法合规、违禁词检查、广告上线前审查。在这些场景下调用该 Skill，交互流程就是：
1、四步提问收集广告信息
2、八大维度风险识别
3、调用华宇元典 MCP 检索法规案例
4、量化处罚风险，输出 Word 审查报告
需要说明的是，官方资料只给出了能力描述和触发场景，没有提供完整的对话脚本或样例报告。上面这条流程是对官方描述的复述，不是实测记录。用之前建议先拿一条已经审过的广告跑一遍，对照结果看哪些维度命中、哪些漏掉。
适用场景与注意¶
适合谁：
- 需要给广告物料做上线前合规把关的运营和市场团队
- 想批量检查文案里有没有绝对化用语、违禁表述的内容审核
- 希望审查结论带法规依据和风险量化，而不是一句「有风险」
注意的地方：
- 审查质量取决于四步提问收集到的广告信息是否完整。信息给得少，八个维度的判断就缺依据。
- 法规案例检索依赖华宇元典 MCP。这个依赖没跑通时，报告可能退化成纯模型判断，依据部分不可核查。
- 安装数为 0、来源为 community，属于社区维护的 Skill，更新频率和长期维护没有保证。正式投放前的关键物料，建议由法务做二次复核。
- 八大维度是固定框架，特殊行业的监管要求不一定全部覆盖，「行业特殊合规」这一维度需要自行确认覆盖面。
小结¶
「广告合规」把广告上线前的合规审查拆成一轮可交互的问答，用八个维度做风险识别，用华宇元典 MCP 补上法规和案例依据，最后产出结构化 Word 报告。它的价值在于把审查流程标准化、结论可归档；局限在于依赖外部 MCP、由社区维护、且官方未提供实测样例。
官方地址：https://api.skillhub.cn/user_cc440efc/ad-compliance
