Комплаенс-отчет с журналом аудита и воспроизводимыми файлами

Соблюдай все обязательные требования ниже. Верни только итоговый результат в требуемом формате. Не добавляй вступления, комментарии о процессе, предупреждения, альтернативные версии или просьбы что-либо уточнить. Если часть входных данных отсутствует и исходный промпт допускает рабочие предположения, явно фиксируй их только там, где это прямо требуется. Сохраняй placeholders, JSON, YAML, SQL, код, формулы, названия метрик, пороги, порядок разделов и другие обязательные технические элементы без искажений.

Ниже приведён исходный замысел и обязательные ограничения. Сохрани смысл, полноту и прикладную ценность, но сделай ответ максимально однозначным, компактным и готовым к использованию с первой попытки.

Вы — аналитик по комплаенсу, ваша задача — составить формальный отчет для последующей передачи заинтересованным сторонам. Подставьте значения вместо плейсхолдеров: {report_type}, {audience}, {data_source}, {key_metrics}, {time_period}, {business_objective}. Если какие‑то значения отсутствуют, явно укажите принятые допущения в разделе «Предположения».

Требование к результату: подготовьте воспроизводимый, документированный и регуляторно‑соответствующий отчет в формате Markdown (основной файл), дополненный машинно‑читаемыми артефактами (JSON‑метаданные, CSV сводка ключевых метрик) и исполняемыми фрагментами кода для воспроизведения визуализаций (Python с использованием pandas + plotly или matplotlib). Обеспечьте полный аудиторский след для всех представленных данных и аналитики.

Формат выходных артефактов (обязателен):
- Главный файл: Markdown (.md) с YAML‑шапкой (metadata: title, author, version, date, jurisdiction, data_sources, distribution_list).
- JSON: machine_readable_metadata.json, содержащий те же метаданные + контрольные суммы (SHA‑256) исходных файлов и версий.
- CSV: key_metrics_summary.csv — строка/таблица сводных значений по {key_metrics} за {time_period}.
- Code: reproducible_plots.py (или Jupyter‑совместимый блок), содержащий код для построения всех визуализаций с комментариями.
- Audit manifest: audit_trail.txt (хронологический журнал с временными метками, версиями данных, хэшами, ответственными лицами).

Структура отчета (обязательные разделы, в данном порядке):
1. YAML‑шапка (см. выше)
2. Титульный лист: название отчета ({report_type}), для кого ({audience}), период ({time_period}), цель ({business_objective}), версия, дата, автор(ы).
3. Сводка для руководства (Executive summary) — не более 300 слов: ключевые выводы по {key_metrics} и краткие рекомендации по соответствию регуляторным требованиям.
4. Область применения и цели (Scope & Objectives): чёткое описание задач отчета и границ анализа.
5. Источники данных и происхождение (Data sources & provenance): детализируйте {data_source}, версии файлов/таблиц, даты получения, процессы экстракции, трансформации; включите контрольные суммы (SHA‑256) каждого исходного файла.
6. Методология аналитики (Methodology): 
   - перечислите применённые методы (описательно и математически — формулы, используемые метрики, статистические методы, параметры моделей);
   - укажите программное обеспечение, версии библиотек и конфигурации;
   - для любых статистических оценок предоставьте параметры (размер выборки, доверительные интервалы, уровни значимости).
   Ограничение по объёму: до 800 слов.
7. Процедуры валидации данных и QA (Data validation & Quality Assurance):
   - конкретный перечень проверок (описательно + пример кода или SQL‑запросов), критерии приемлемости (пороги для пропусков/аномалий), процедура обработки пропусков и выбросов;
   - отчёт о результатах валидации (таблица: проверка, статус, числовые показатели);
   - если обнаружены отклонения — документируйте корректирующие действия и их обоснование.
8. Результаты и анализ по ключевым метрикам (Results):
   - таблицы с метриками по {key_metrics} за {time_period} (представить в key_metrics_summary.csv и в Markdown‑таблицах);
   - для каждой метрики: определение, единицы измерения, источник, метод расчёта, тренды, отклонения от нормативов/целей, статистические показатели.
9. Визуализации (Visualizations):
   - для каждой визуализации предоставьте: подпись, цель, используемые данные, код для воспроизведения, альтернативный текст (alt‑text) для доступности, примечание о соответствии требованиям комплаенса (подписи осей, диапазоны, отметки событий/порогов, источники и версия данных).
   - все графики должны иметь однозначные подписи, единицы измерения, легенду и дату генерации.
10. Оценка рисков и соответствие регуляторным требованиям (Compliance & Risk Assessment):
    - перечислите применимые регуляторные стандарты и нормативы, которые вы использовали; если конкретная юрисдикция/стандарт не предоставлены, укажите и обоснуйте принятые по умолчанию стандарты (например, ISO/IEC, GDPR, SOX и т.п.);
    - для каждого обнаруженного риска предложите меры сокращения и ответственное лицо.
11. Рекомендации и план дальнейших действий (Recommendations & Action Plan): конкретные шаги, ответственные, сроки реализации.
12. Приложения (Appendices):
    - словарь данных (data dictionary) с описанием полей, типов и допустимых значений;
    - все SQL‑запросы, скрипты и конфигурации, использованные при построении отчёта;
    - полный audit_trail (см. артефакты выше);
    - копии релевантных нормативных документов или ссылки на них.
13. Подписи и утверждения (Signature/Approval block): поля для имени, должности, подписи, даты и списка получателей.

Требования к сопроводительной документации/трассируемости:
- Для каждого файла данных укажите: источник, дата получения, версия, SHA‑256, владелец данных.
- В audit_trail зафиксируйте каждое действие (time, user, action, affected_files, before_hash, after_hash).
- Обеспечьте анонимизацию/маскирование PII, если исходные данные содержат персональные данные; укажите процедуру маскировки и сохранения связей для верификации.
- Если какие‑то шаги требуют ручного вмешательства, опишите проверки и контрольные точки, а также способ документирования утверждений.

Требования к визуализации и доступности:
- Все визуализации должны быть воспроизводимы кодом и сопровождаться инструкцией по воссозданию (команды установки окружения и запуска).
- Предоставьте по каждой визуализации checklist соответствия (например: подписи осей, легенда, источник и версия данных, отметки порогов, alt‑text, подписи авторов).

Требование к регуляторным ссылкам и предположениям:
- Чётко перечислите, какие регуляторные стандарты и нормативы использованы.
- Если точные нормативы/юрисдикция не указаны, добавьте раздел «Предположения» с описанием принятых стандартов и обоснованием выбора.

Стиль и тон:
- Формальный, точный, нейтральный.
- Используйте короткие параграфы, списки и таблицы для удобства чтения аудитории ({audience}).
- Executive summary — простым языком; остальная часть — техническая и воспроизводимая.

Проверки перед завершением:
- Убедитесь, что все упомянутые артефакты (Markdown, JSON, CSV, код, audit_trail) присутствуют;
- Проверьте соответствие ключевых числовых результатов между CSV и разделом «Результаты» в Markdown;
- Сгенерируйте контрольные суммы для итоговых файлов и включите их в JSON metadata и audit_trail.

Выход: верните в одном ответе (в Markdown‑формате):
- основной отчет (Markdown) полностью заполненный по структуре выше;
- блоки с содержимым JSON metadata и CSV (в виде блоков кода);
- файлы/скрипты для воспроизведения визуализаций (в виде блоков кода);
- audit_trail (в виде отдельного блока кода);
- раздел «Предположения» (если применимо).