用途：面向 Java 企业 AI 系统的 EU AI Act 工程控制技能。用于在系统发布、部署或连接企业记录系统前，判断需要哪些工程控制；审查嵌入模型或 LLM 的 Java 应用、Spring AI/LangChain4j/Quarkus AI 集成、RAG 与知识助手、可调用企业工具的 AI 智能体、AI 驱动的流程自动化、以及 AI 生成代码/SQL/迁移/基础设施定义/部署动作。
主要能力：先区分 AI 系统、AI 智能体、决策支持与全自动动作；识别高风险信号（就业、教育、信贷、基本服务、生物识别、执法、移民、司法、安全关键决策）；标记操纵、剥削、社会评分、非法生物识别或类监控用途进行治理审查；建议人工监督与审批流程、最小权限与受限授权、审计证据留存（提示、模型版本、检索来源、工具调用、审批、决策、输出、人工覆盖）、数据治理、监控、事件响应与回滚。
使用方式：先阅读 references/800-policies-eu-ai-act.md、references/800-policies-eu-ai-act-chapters-summary.md、assets/questions/800-eu-ai-act-risk-questionnaire.md 和 assets/reports/800-eu-ai-act-engineering-review-report-template.md；随后按问卷规则逐题提问（第 1 至第 23 题，一次一题，不批量、不预览、不代替回答），记录答案并追问 Unknown，发现禁止性用途信号立即停止并升级；再审查 Java 实现、配置、测试与文档，核对答案与代码差距；据此分类风险并推荐工程控制；最后按报告模板生成含风险分类、控制、证据清单、残余风险、发布决定与优先级行动计划的报告。
适用场景：Java AI 系统的 EU AI Act 合规审查、企业工具型 AI 智能体治理设计、LLM 工作流的人工监督与可审计性、RAG 或模型决策支持的发布前评估、AI 生成代码与数据库变更的审批门禁。
限制：非法律意见，不替代律师、合规、隐私、安全或风险负责人的审查；分类、管辖与监管解释应转交法律合规评审。具体命令、价格与平台支持资料暂未提供。