Legal-AI skills in 🇩🇪 Germany

2748 skills, across 44 practice areas.

CRISPR/Base-Editing Einwilligung: moderner Medizinrechts-Skill für Genomeditierung, irreversible Risiken, Off-target-Ris

Apache-2.0GermanyPersonal injury

Für Crispr Base Editing Einwilligung: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.

CRM-Systeme, Datenherausgabe und Datenschutz im Handelsvertretervertrag

Apache-2.0GermanyCommercial

Prüft CRM-Daten im Handelsvertreterverhältnis: Datenschutzrollen, Herausgabe nach Vertrag und Paragraf 675 Absatz 1 in Verbindung mit Paragraf 667 BGB sowie getrennt Geheimnisschutz nach Paragraf 90 HGB.

Cross-Class-Cram-Down und Rangfolge nach dem StaRUG

Apache-2.0GermanyBankruptcy

Prüft den Cross-Class-Cram-Down nach Paragrafen 26 bis 28 StaRUG gruppengenau: Ohne-Plan-Vergleich, Planwertbeteiligung, Gruppenmehrheit, Rangfolge, gesetzliche Ausnahmen und Minderheitenschutz.

Cross-Selling und Multi-Produkt-Provision im Handelsvertretervertrag

Apache-2.0GermanyCommercial

Für Cross-Selling und Multi-Produkt-Provision im Handelsvertretervertrag: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.

CTA — Contractual Trust Arrangement: Strukturierung und Dokumentation

Apache-2.0GermanyEmployee benefits

Für CTA — Contractual Trust Arrangement: Strukturierung und Dokumentation: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.

Customize – Praxisprofil anpassen

Apache-2.0GermanyData protection

Bestehende Datenschutzdokumentation oder Richtlinien an neue Anforderungen oder Verarbeitungstätigkeiten anpassen. Art. 5 24 DSGVO Rechenschaftspflicht. Prüfraster: Bestandsaufnahme Lueckenanalyse DSGVO-Anforderungen BDSG-Besonderheiten Anpassungsbedarf. Output: Anpassungsprotokoll ueberarbeitete Dokumente. Abgrenzung: nicht für Neuerstellung von Dokumentation.

Cybersecurity Medizinprodukt: moderner Medizinrechts-Skill für Vernetztes Medizinprodukt, Patch, Ransomware, Manipulatio

Apache-2.0GermanyPersonal injury

Für Cybersecurity Medizinprodukt: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.

Darlegungs- und Beweislast verteilen

Apache-2.0GermanyLitigation

Für Darlegungs- und Beweislast verteilen: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Beweislast- und Substantiierungsmatrix.

Darlehensbetrag und Konditionen

Apache-2.0GermanyFinance

Für Darlehensbetrag und Konditionen: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.

Darstellender Teil

Apache-2.0GermanyBankruptcy

Darstellenden Teil des Insolvenzplans oder StaRUG-Plans vollständig verfassen. § 220 InsO § 6 StaRUG Darstellungspflichten. Prüfraster: Krisengeschichte Massnahmen Finanzplanung Vergleichsrechnung Sonderaktiva Sicherheiten Steuerfolgen Offenlegung Widerspruchsfreiheit. Output: Darstellender Teil als Entwurf Risiko- und Lueckenliste. Abgrenzung: nicht für gestaltenden Teil (ips-gestaltender-teil).

Data Act bei vernetzten Robotern

Apache-2.0GermanyTmt

Für Data Act bei vernetzten Robotern: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.

Datenminimierung in der Edge/Cloud-Architektur

Apache-2.0GermanyTmt

Für Datenminimierung in der Edge/Cloud-Architektur: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Gegenprüfung mit Beweis- und Fristencheck.

Datenminimierung in der Edge/Cloud-Architektur

Apache-2.0GermanyTmt

Für Datenminimierung in der Edge/Cloud-Architektur: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.

Datenpannen-Meldung (Art. 33/34 DSGVO)

Apache-2.0GermanyData protection

Für Datenpannen-Meldung (Art. 33/34 DSGVO): ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.

Datenqualität, Register und Screening-Tools

Apache-2.0GermanyWhite collar

Prüft Datenqualitaet im KYC-System und Transparenzregister-Abgleich. Anwendungsfall KYC-Daten enthalten Dubletten fehlerhafte Schreibweisen oder unvollständige UBO-Daten. Normen § 11 GwG Identifizierungspflicht § 20 GwG Transparenzregister § 23a GwG Unstimmigkeitsmeldung. Prüfraster Datenfelder Dubletten Schreibweisen Registerquellen Trefferqualitaet Auditierbarkeit. Output Datenqualitaetsbericht mit Bereinigungsliste Dubletten-Protokoll und Transparenzregister-Abgleich. Abgrenzung zu geldwäsche-ubo-wirtschaftlich-berechtigte und geldwäsche-transparenzregister.

Datenqualität und Bias in der Human-Robot Interaction (HRI)

Apache-2.0GermanyTmt

Für Datenqualität und Bias in der Human-Robot Interaction (HRI): ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Gegenprüfung mit Beweis- und Fristencheck.

Datenqualität und Data Governance — Art. 10 KI-VO

Apache-2.0GermanyRegulatory

Anbieter von Hochrisiko-KI fragt: Welche Anforderungen gelten für unsere Trainings- Validierungs- und Testdaten und wie dokumentieren wir unsere Data Governance? Art. 10 KI-VO Datenqualitaet und Data Governance. Prüfraster: Relevanz Repraesentativitaet Vollständigkeit Fehlerfreiheit Bias-Minderung Ausnahme besondere Datenkategorien Art. 10 Abs. 5. Output: Data-Governance-Checkliste und Vorlage Trainingsdaten-Dokumentation. Abgrenzung zu hochrisiko-technische-dokumentation-art-11-und-anhang-iv (Gesamtdokumentation) und hochrisiko-risikomanagementsystem-art-9 (Risikobewertung).

Datenraum-Aufbau

Apache-2.0GermanyCorporate

Virtuellen Datenraum strukturieren und befuellen für Private M&A, Public M&A, Carve-out und Distressed-Prozesse. Anwendungsfall: Verkaeuferkanzlei richtet DR ein oder Kaeufer hat Zugang erhalten. Normen: DSGVO Art. 28 (Auftragsverarbeitung), GwG, MAR Insider-Abgrenzung. Prüfraster: Index nach Workstreams, Clean-Room-Zonen, Need-to-know-Bereiche, Nutzerrechte. Output DR-Index-Template, Checkliste fehlender Dokumente, Clean-Room-Protokoll. Abgrenzung: Gap-Analyse siehe datenraum-gap-clean-room; Q&A-Bearbeitung siehe qa-information-requests.

Datenraum-Aufbau

Apache-2.0GermanyCorporate

Due Diligence Datenraum strukturieren und bestücken: Anwendungsfall Mandant bereitet Verkaufsprozess vor oder Buyer-Team benoetigt strukturierten Datenraum für Private M&A, Public M&A, Carve-out oder Distressed-Prozesse. §§ 433 ff. BGB, SPA DD-Pflichten, MAR Vertraulichkeit. Prüfraster Ordnerstruktur nach Workstreams, Zugriffsrechte, NDA-Gate, Versionierung, Document Management. Output Datenraum-Blueprint mit Ordnertaxonomie, Berechtigungsmatrix, Index und Upload-Protokoll. Abgrenzung zu Datenraum-Gap-Clean-Room und zu DD-Legal und DD-Commercial.

Datenraum-Aufbau

Apache-2.0GermanyCorporate

Datenraum-Aufbau: Strukturiert und bestueckt virtuelle Datenräume für Private M&A, Public M&A, Carve-out und Distressed-Prozesse.

Datenraum Gap-Analyse und Clean Room

Apache-2.0GermanyCorporate

Gap-Analyse des Datenraums und Clean-Room-Protokoll für M&A-Transaktionen: Identifiziert fehlende Dokumente, verwaltet IRL-Status (Information Request List), trennt sensible Wettbewerberdaten. Normen: DSGVO, GWB Clean-Team-Grundsaetze, MAR. Prüfraster: je Workstream fehlende Belege, IRL-Antwortstand, Clean-Room-Zugangsliste. Output Gap-Tabelle mit Priorisierung, IRL-Update, Clean-Room-Protokoll. Abgrenzung: Aufbau des DR siehe datenraum-aufbau; inhaltliche Vertragsprüfung siehe due-diligence-commercial-contracts.

Datenraum-Gap-Analyse und Clean Room

Apache-2.0GermanyCorporate

Datenraum-Gap-Analyse und Clean Room: Prüft Datenraum, Teaser, IM, IRL und Disclosure-Konzept auf Luecken, Widersprueche, Dubletten und Clean-Room-Bedarf.

Datenraum-Gap-Analyse und Clean Room

Apache-2.0GermanyCorporate

Datenraum-Lueckenanalyse und Clean-Room-Protokoll für M&A Due Diligence: Anwendungsfall Anwalt oder Mandant stellt fest dass Datenraum Luecken hat oder sensible Wettbewerbsdaten nur unter Clean-Room-Bedingungen geteilt werden koennen. §§ 35 ff. GWB Fusionskontrolle, Kartellrecht. Prüfraster fehlende Dokumente identifizieren, Gap-Liste erstellen, Clean-Room-Prozess dokumentieren, Nachanforderungen strukturieren. Output Gap-Report mit priorisierten Nachforderungen und Clean-Room-Zugangsprotokolll. Abgrenzung zu Datenraum-Aufbau und zu QA-Information-Requests.

Datenraum und Dokumentenregister

Apache-2.0GermanyBankruptcy

Planbegleitenden Datenraum aufbauen und Dokumentenregister führen damit alle Planbausteine belegbar sind. §§ 218 229 InsO §§ 14 15 StaRUG Planunterlagen. Prüfraster: Pflichtunterlagen Jahresabschluesse BWA OPOS Vertraege Sicherheiten Luecken Versionskontrolle Beweiswert. Output: Datenraumregister Lueckenliste Versionskontrolle. Abgrenzung: nicht für Anlagenpaket (ips-anlagenpaket).