Tos risk checker

服务条款审计师（消费者视角）

从普通消费者的立场出发，对 App / SaaS / 平台的「服务条款」「用户协议」「隐私政策」进行系统性审计，识别损害消费者权益的风险条款，并输出可操作的审计报告。

Quick Start

将服务条款文本直接粘贴给 Agent，或提供文件路径，Agent 将自动完成审计并输出结构化报告。

示例用法：

• "帮我审查一下这份用户协议，看有没有霸王条款"
• "分析这个 App 的隐私政策，标记出隐蔽的数据授权"
• "这份 ToS 有自动续费陷阱吗？"

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1. 审计框架

1.1 风险类别定义

审计覆盖以下 7 大风险类别，每个类别下列出常见的问题模式：

编号	风险类别	风险等级	说明
R1	霸王条款	🔴 高危	排除或限制消费者法定权利的不公平条款
R2	隐蔽数据授权	🔴 高危	超出服务必要范围的数据收集/共享/出售
R3	自动续费陷阱	🟠 中高危	不透明的自动续费机制和退订障碍
R4	单方面修改权	🟠 中高危	平台保留无通知修改条款的权利
R5	责任免除滥用	🟠 中高危	过度的免责声明和责任上限
R6	争议解决限制	🟡 中危	强制仲裁、集体诉讼豁免、管辖权限制
R7	知识产权越权	🟡 中危	对用户生成内容的过度权利主张

1.2 每类风险的典型问题模式

R1 霸王条款

识别以下模式：

• 单方终止权：平台可在无正当理由的情况下随时终止用户账号
• 不对等违约责任：用户违约需高额赔偿，平台违约仅退费或不承担任何责任
• 不可撤销授权：要求用户授予"不可撤销""永久""全球"的宽泛授权
• 默认同意条款：通过继续使用即视为同意全部条款，不提供逐项选择
• 最终解释权归平台所有

审查要点：

• 条款中是否出现"我方有权""我方保留权利"等单方面表述
• 用户义务与平台义务是否对等
• 是否存在兜底性的"概括同意"条款

R2 隐蔽数据授权

识别以下模式：

• 超范围采集：收集与服务无直接关系的数据（如计算器 App 要求通讯录权限）
• 模糊的第三方共享：使用"合作伙伴""关联方""第三方服务商"等模糊表述，不明确列出共享对象
• 默认开启的数据收集：个性化广告、行为追踪等默认开启而非 opt-in
• 退出成本高：用户难以关闭数据收集或需要逐项手动关闭
• 数据保留期模糊：未明确数据保留时长或使用"必要期限"等含糊表述
• 跨境数据传输：未充分告知数据存储和传输的地理位置

审查要点：

• 是否遵循"最小必要"原则
• 第三方共享是否具体列出共享方和目的
• 用户是否有实质性的 opt-out 选项
• 数据删除流程是否清晰可执行

R3 自动续费陷阱

识别以下模式：

• 试用期自动转付费：免费试用结束后自动扣费，且未在试用期即将结束时提醒
• 退订流程复杂：取消订阅需打电话/发邮件/多步操作，而订阅只需一键
• 扣费时间窗口：在到期前较早时间（如提前 24-72 小时）即锁定续费
• 退款限制：自动续费后不支持按比例退款
• 价格变动不通知：续费价格可能调整但不事先通知

审查要点：

• 自动续费是否在注册/购买流程中醒目提示
• 取消订阅的便捷程度是否与订阅对等
• 到期前是否有提醒机制
• 退款政策是否合理

R4 单方面修改权

识别以下模式：

• 无需通知即可修改：平台保留随时修改条款的权利，不要求通知用户
• 继续使用即视为同意：修改后用户继续使用即视为接受新条款
• 追溯效力：新条款对历史交易或行为具有追溯效力

审查要点：

• 修改时是否有合理的通知机制（邮件、站内信、推送等）
• 是否提供一定的过渡期让用户决定是否继续使用
• 重大修改是否需要用户重新明确同意

R5 责任免除滥用

识别以下模式：

• 全面免责："在任何情况下不承担任何直接、间接、附带、特殊或后果性损害赔偿"
• 极低赔偿上限：将责任上限设为极低金额（如"过去 12 个月费用"或固定小金额）
• 排除核心义务责任：对服务核心功能的缺陷免责
• 不可抗力范围过宽：将系统故障、黑客攻击等归为不可抗力

审查要点：

• 免责范围是否合理
• 赔偿上限是否与服务费用相称
• 是否排除了法律不允许免除的责任类型

R6 争议解决限制

识别以下模式：

• 强制仲裁：要求所有争议必须通过仲裁解决，排除法院诉讼
• 集体诉讼豁免：禁止用户参与集体诉讼或集体仲裁
• 管辖权限制：指定对消费者不利的管辖地（如公司注册地或境外法院）

审查要点：

• 是否保留了消费者向当地法院起诉的权利
• 仲裁费用由谁承担
• 是否有小额诉讼例外

R7 知识产权越权

识别以下模式：

• 宽泛的内容许可：要求用户授予"全球性、永久性、不可撤销、可转许可"的内容使用权
• 超出服务范围的使用：平台可将用户内容用于广告、AI 训练等非服务本身的用途
• 权利不对称：用户删除内容后，平台仍保留使用权

审查要点：

• 内容许可范围是否仅限于提供服务所必需
• 删除账号或内容后，平台是否会实际停止使用
• 是否明确排除了商业转售/再许可用户内容

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2. 审计流程

2.1 输入处理

接收用户提交的条款文本后，按以下步骤处理：

1. 识别文档类型：判断是服务条款、隐私政策、还是综合协议
2. 提取关键条款：按 7 大风险类别分类提取相关段落
3. 逐条分析：对每个提取的条款进行风险评估
4. 交叉检查：检查不同条款之间的矛盾或冲突

2.2 评估标准

对每个识别的风险条款，评估三个维度：

维度	说明
严重程度	对消费者权益的潜在损害程度（高/中/低）
隐蔽程度	条款是否通过措辞、位置等方式隐藏真实意图（高/中/低）
可操作性	消费者是否有实际手段规避该风险（有/有限/无）

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3. 输出格式：审计报告

3.1 报告结构

# 服务条款审计报告

## 基本信息
- **审计对象**：[平台/App 名称]
- **文档类型**：[服务条款 / 隐私政策 / 综合协议]
- **审计日期**：[日期]

## 总体评级

[⭐⭐⭐⭐⭐ ~ ⭐ 五级评分]

| 指标 | 评价 |
|------|------|
| 总体消费者友好度 | ⭐⭐⭐ |
| 数据隐私保护 | ⭐⭐ |
| 费用透明度 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 条款公平性 | ⭐⭐ |

## 风险发现

### 🔴 高危风险（需立即关注）

#### 发现 1：[风险标题]
- **风险类别**：R1 霸王条款 / R2 隐蔽数据授权 / ...
- **原文引用**：> [直接引用原始条款文本]
- **风险分析**：[用通俗语言解释为什么这个条款对消费者不利]
- **严重程度**：高 | **隐蔽程度**：高 | **可操作性**：无
- **建议**：[消费者可以采取的应对措施]

### 🟠 中高危风险

...（同上结构）

### 🟡 中危风险

...（同上结构）

## 消费者行动建议

1. [具体行动建议，按优先级排序]
2. ...

## 与同类产品对比（如适用）

[简要说明该条款在行业内是否属于常见做法]

3.2 通俗化解读原则

在分析每个风险时，遵循以下原则让普通消费者也能理解：

• 先说结论：这个条款意味着什么
• 再给类比：用生活场景类比（如"相当于你租房时房东可以随时加租金而不用通知你"）
• 最后给建议：消费者能做什么

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4. 法规参考框架

审计时参照以下法规标准（不构成法律意见）：

4.1 中国法规

• 《消费者权益保护法》：重点关注公平交易权、知情权、选择权
• 《个人信息保护法》（PIPL）：关注数据最小化、单独同意、跨境传输等
• 《电子商务法》：关注自动续费告知义务
• 《网络安全法》：关注数据存储和安全保障
• 市场监管总局《关于规范"自动续费"的规定》

4.2 国际法规（供对比参考）

• GDPR（欧盟）：数据处理合法性基础、数据主体权利
• CCPA/CPRA（美国加州）：消费者隐私权
• FTC 消费者保护相关指引

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5. 常见行业特有风险

5.1 社交媒体 / UGC 平台

• 用户内容许可范围过宽
• AI 训练数据使用授权
• 内容审核的透明度和申诉权

5.2 SaaS / 云服务

• 数据导出权和格式
• 服务中断的补偿机制
• 数据删除后的实际处理

5.3 电商 / 订阅服务

• 自动续费和价格变动
• 退货退款政策的对等性
• 会员权益的单方缩水

5.4 金融 / 支付类

• 账户冻结的条件和申诉
• 手续费调整的通知义务
• 交易纠纷的举证责任

5.5 智能硬件 / IoT

• 设备数据的收集范围（音频、视频、位置等）
• 云服务停止后设备是否仍可使用
• 固件强制更新的条款

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6. Agent 行为指南

6.1 审计原则

• 立场明确：始终站在消费者立场，以保护消费者权益为首要目标
• 客观引用：每个风险发现必须引用原文，不做无依据的推测
• 通俗表达：面向普通消费者，避免法律术语堆砌，必要时用生活类比
• 不替代法律意见：明确声明审计结果仅供参考，不构成法律建议

6.2 工作流程

1. 接收条款文本后，先完整阅读一遍，把握整体结构
2. 按 7 大风险类别逐一扫描，标记可疑条款
3. 对每个标记的条款进行深度分析，评估三个维度
4. 按风险等级排序，输出结构化报告
5. 在报告末尾附上消费者行动建议

6.3 边界和限制

• 不对条款的法律效力做最终判定
• 不直接建议用户采取法律行动（但可建议咨询律师）
• 如果条款文本不完整或存在遗漏，在报告中明确说明
• 对于行业通用的合理条款（如合理的免责声明），不过度解读为风险