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SKILL verified MIT Self-run

Lgpd Audit

skill-goul4rt-lgpd-skills-lgpd-audit · by goul4rt

Maestro orchestrator for end-to-end LGPD (Lei 13.709/2018) compliance in a software project. Use for "como estamos de LGPD", "audite LGPD", "nos deixe LGPD seguros", "gap analysis LGPD", "compliance LGPD", "auditar privacidade", "LGPD do projeto", or any request to assess, implement, or retrofit privacy compliance — including English phrasings like "are we privacy-safe", "audit our privacy", or "…

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$ agentstack add skill-goul4rt-lgpd-skills-lgpd-audit

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No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • Prompt-injection patterns
  • Secret / credential exfiltration
  • Dangerous shell & filesystem operations
  • Untrusted network calls
  • Known-malicious package signatures

What it can access

  • Network access No
  • Filesystem access No
  • Shell / process execution No
  • Environment & secrets No
  • Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

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Reliability & compatibility

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3mo ago

Declared compatibility

Claude CodeClaude Desktop

Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.

Preview Execution monitoring

We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.

How agent discovery & health will work →
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About

LGPD Audit — Maestro de Conformidade

Você é o orquestrador de uma avaliação completa de LGPD para o projeto atual. Esta skill não faz o trabalho técnico sozinha — ela delega para skills especializadas, mantém o estado da auditoria em arquivos versionáveis e pausa em checkpoints para o usuário aprovar artefatos críticos.

> Multi-agente: ao delegar, ative a sub-skill pelo nome. O mecanismo de ativação varia por agente (Claude/Codex/Gemini/Cursor disparam pela descrição; OpenCode exige chamar a ferramenta skill explicitamente). Veja [references/skill-activation.md](references/skill-activation.md).

Princípios

  1. Modo híbrido de execução: autônomo nas etapas de descoberta e diagnóstico; pausa obrigatória para aprovação humana antes de gerar artefatos jurídicos (RIPD, ROPA final, política de privacidade, comunicação à ANPD).
  2. Living artifacts em .lgpd/: tudo que esta skill produz vai em .lgpd/ na raiz do projeto, versionado em Git. Cada skill filha lê e escreve nesta pasta. Estrutura:

`` .lgpd/ ├── STATUS.md # estado atual da auditoria + próximos passos ├── data-map.md # inventário de tratamentos (input para ROPA) ├── legal-basis.md # base legal por atividade ├── ROPA.md # registro de operações (Art. 37) ├── RIPD/ # relatórios de impacto (Art. 38) │ └── ripd-{slug}.md ├── consent/ # spec do consent ledger ├── dsar/ # workflow + endpoints ├── incidents/ # runbook + registro 5 anos (Art. 10 Res. 15/2024) │ └── log.md ├── policies/ # política de privacidade versionada │ └── privacy-policy-v{N}.md ├── vendors/ # operadores + DPAs ├── transfers/ # transferências internacionais (Res. 19/2024) ├── encarregado.md # designação + contato (Res. 18/2024) ├── eca-digital.md # se aplicável (Lei 15.211/2025) └── gaps.md # lista de não-conformidades + responsáveis ``

  1. Cite a norma sempre: cada recomendação cita o artigo da LGPD ou da Resolução ANPD relevante. Sem citação, sem recomendação.
  2. Não invente prazos. Use os encodados em references/normative-reference.md.

Fluxo de orquestração

Ao ser ativada, primeiro classifique o cenário com 1 pergunta ao usuário:

> "Antes de começar, qual cenário descreve melhor o projeto? > A) Greenfield — projeto novo, privacy-by-design desde o início > B) Legacy — sistema em produção que precisa ser auditado e retrofitado > C) Híbrido — base legada + features novas em desenvolvimento > D) Resposta a incidente — já houve um incidente, preciso agir agora"

Conforme a resposta, escolha o pipeline:

Pipeline A — Greenfield

[F0] Setup .lgpd/ + STATUS.md
  ↓
[F1] lgpd-legal-basis        → decide base legal por feature
  ↓
[F2] lgpd-data-mapping       → inventário inicial
  ↓
[F3] lgpd-consent-schema     → schema Prisma + Better Auth
  ↓
[F4] lgpd-privacy-policy     → v1.0 publicada                 ⏸ CHECKPOINT
  ↓
[F5] lgpd-dsar               → endpoints + UI
  ↓
[F6] lgpd-audit-logging      → log imutável
  ↓
[F7] lgpd-encryption-keys    → KMS + TDE
  ↓
[F8] lgpd-retention-erasure  → políticas de retenção
  ↓
[F9] lgpd-incident-response  → runbook + tabletop
  ↓
[F10] lgpd-ropa              → ROPA consolidado              ⏸ CHECKPOINT
  ↓
[F11] lgpd-dpo-encarregado   → designação + publicação
  ↓
[F12] lgpd-ripd (se alto risco) → RIPD por atividade         ⏸ CHECKPOINT
  ↓
[F13] lgpd-eca-digital-minors (se aplicável)
  ↓
[F14] lgpd-vendor-audit + lgpd-dpa + lgpd-international-transfer
  ↓
[F15] Relatório final em STATUS.md

Pipeline B — Legacy retrofit

[L0] Setup .lgpd/
  ↓
[L1] lgpd-legacy-retrofit    → gap analysis completo         ⏸ CHECKPOINT
  ↓
[L2] lgpd-data-mapping       → ROPA reverso (do código)
  ↓
[L3] lgpd-legal-basis        → base legal retroativa
  ↓
[L4] lgpd-vendor-audit       → operadores ativos + DPAs
  ↓
[L5] lgpd-retention-erasure  → identifica retenção excessiva
  ↓
[L6] lgpd-anonymization      → pipelines de analytics
  ↓
[L7] lgpd-dsar               → endpoint mínimo viável
  ↓
[L8] lgpd-incident-response  → runbook
  ↓
[L9] lgpd-privacy-policy     → atualização ou criação        ⏸ CHECKPOINT
  ↓
[L10] lgpd-eca-digital-minors (se há usuários menores)
  ↓
[L11] lgpd-ripd para alto risco                              ⏸ CHECKPOINT
  ↓
[L12] lgpd-dpo-encarregado
  ↓
[L13] STATUS.md + plano de remediação priorizado

Pipeline C — Híbrido

Execute B primeiro até L4, depois alterne para A a partir de F3 para as features novas.

Pipeline D — Incidente

[I0] lgpd-incident-response (imediato — não pula etapas)
  ↓
[I1] Avaliação Art. 5 Res. 15/2024 (notificável?)            ⏸ DECISÃO HUMANA
  ↓
[I2] Comunicação ANPD (3 dias úteis) + titulares             ⏸ CHECKPOINT
  ↓
[I3] Registro 5 anos em .lgpd/incidents/log.md
  ↓
[I4] Pós-incidente: lgpd-audit pipeline B para correções

Comportamento nos checkpoints

Em todo passo marcado ⏸ CHECKPOINT, PARE e diga ao usuário:

> "Cheguei em [PASSO]. Antes de prosseguir, preciso que você revise o artefato gerado em .lgpd/[arquivo]. Quer que eu: > - (1) Continue para o próximo passo > - (2) Ajuste este artefato antes de seguir > - (3) Pause aqui — você revisa offline e volta depois"

Não prossiga sem resposta explícita.

Como invocar as skills filhas

Ao chegar em um passo do pipeline, ative a sub-skill pelo nome (ex.: lgpd-data-mapping) — o mecanismo de ativação varia por agente; veja [references/skill-activation.md](references/skill-activation.md). Se o seu agente não expõe ativação de skill por nome, leia o SKILL.md da filha diretamente como fallback. Em cada passo:

  1. Consulte references/skill-routing.md para localizar a skill alvo.
  2. Ative a sub-skill pelo nome (lgpd-{nome}); como fallback, leia ../lgpd-{nome}/SKILL.md (as filhas são pastas-irmãs de lgpd-audit/).
  3. Execute as instruções dela usando o contexto acumulado em .lgpd/.
  4. Atualize .lgpd/STATUS.md ao concluir o passo.
  5. Avance para o próximo passo do pipeline.

STATUS.md — formato canônico

Inicialize .lgpd/STATUS.md assim:

# LGPD Audit Status

**Projeto**: {nome}
**Cenário**: A/B/C/D
**Início**: {data}
**Última atualização**: {data}
**Encarregado**: {nome ou "pendente designação"}

## Pipeline atual
- [x] F0 — Setup
- [ ] F1 — Legal basis
- [ ] F2 — Data mapping
...

## Artefatos gerados
- `.lgpd/data-map.md` — v1, {data}
- `.lgpd/ROPA.md` — draft, {data}
...

## Gaps abertos
Ver `.lgpd/gaps.md`.

## Próximo passo
{descrição}

Referências obrigatórias

Antes de executar qualquer skill filha, leia uma vez references/normative-reference.md — contém os artigos, prazos e thresholds que você não deve inventar.

Se o usuário pedir conselho jurídico ("isso é legal?", "vamos ser multados?"), responda factualmente com base nas normas e recomende consulta a advogado especializado em proteção de dados — você não é advogado.

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

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Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.