Prompts – MAGDALENA STAROŃ

ADVERSE MEDIA Iteration: 1 Cost: $0.011259 In: 20509 tok Out: 305 tok 2026-04-11T10:55:29

⬆ Prompt (editable)

Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:
**MAGDALENA STAROŃ**
Kontekst pomocniczy: MAGDALENA STAROŃ, MAGDALENA STAROŃ,

Dla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:
- Match entity names EXACTLY as provided.
- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.
- Do NOT infer alternative spellings.
- Do NOT normalize or autocorrect names.
- If no exact match exists, return an empty result.
- Do NOT suggest similar entities.
- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.
- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko "Kontekst pomocniczy"

Chcę mieć:
ETAPY:
Szukaj adverse media dla MAGDALENA STAROŃ w kategorii: "Negatywne doniesienia medialne

Uwzględniaj tylko informacje dotyczące:
- postępowania prokuratorskie lub sądowe
- afery
- nieprawidłowości zarządcze i audyty 
- kary administracyjne, finansowe lub inne sankcje nałożone przez organy regulacyjne
- negatywnych opinii o pracownikach i klientach
- negatywnych opinii o byłych pracownikach i klientach

Nie uwzględniaj informacji dotyczących:
- ogólnych informacji z rejestrów publicznych lub stron typu rejestr.io
- oficjalnych stron internetowych badanego podmiotu.
"

Iteracja: 1
Dotychczas sprawdzone kategorie: brak

1. Skup się na podmiocie MAGDALENA STAROŃ i powiązanych osobach/firmach.
2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.

ZASADY:
- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)
- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach
- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system
- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA
- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context
- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding

⬇ Response

Plain Text

Markdown

JSON

CRIMINAL Iteration: 2 Cost: $0.010585 In: 14147 tok Out: 772 tok 2026-04-11T10:55:37

⬆ Prompt (editable)

Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:
**MAGDALENA STAROŃ**
Kontekst pomocniczy: MAGDALENA STAROŃ, MAGDALENA STAROŃ,

Dla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:
- Match entity names EXACTLY as provided.
- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.
- Do NOT infer alternative spellings.
- Do NOT normalize or autocorrect names.
- If no exact match exists, return an empty result.
- Do NOT suggest similar entities.
- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.
- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko "Kontekst pomocniczy"

Chcę mieć:
ETAPY:
Szukaj adverse media dla MAGDALENA STAROŃ w kategorii: "Sprawy karne i postępowania prokuratorskie

Uwzględniaj tylko informacje dotyczące:
- postępowań karnych
- śledztw lub dochodzeń prowadzonych przez prokuraturę lub organy ścigania
- zarzutów karnych, aktu oskarżenia, zatrzymań, aresztowań
- przestępstw lub podejrzeń popełnienia przestępstwa

Nie uwzględniaj informacji dotyczących:
- kar administracyjnych
- decyzji regulatorów (np. GIIF, KNF, UOKiK, organy nadzorcze)
- postępowań administracyjnych
- sporów cywilnych lub gospodarczych
- kontroli regulatora bez zarzutów karnych

Jeśli sprawa dotyczy wyłącznie sankcji administracyjnej lub naruszenia regulacyjnego, pomiń ją.
"

Iteracja: 2
Dotychczas sprawdzone kategorie: ADVERSE_MEDIA

1. Skup się na podmiocie MAGDALENA STAROŃ i powiązanych osobach/firmach.
2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.

ZASADY:
- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)
- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach
- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system
- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA
- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context
- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding

⬇ Response

Plain Text

Markdown

JSON

CORRUPTION Iteration: 3 Cost: $0.012591 In: 28163 tok Out: 611 tok 2026-04-11T10:55:43

⬆ Prompt (editable)

Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:
**MAGDALENA STAROŃ**
Kontekst pomocniczy: MAGDALENA STAROŃ, MAGDALENA STAROŃ,

Dla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:
- Match entity names EXACTLY as provided.
- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.
- Do NOT infer alternative spellings.
- Do NOT normalize or autocorrect names.
- If no exact match exists, return an empty result.
- Do NOT suggest similar entities.
- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.
- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko "Kontekst pomocniczy"

Chcę mieć:
ETAPY:
Szukaj adverse media dla MAGDALENA STAROŃ w kategorii: "Korupcja, łapownictwo i przestępstwa korupcyjne.

Uwzględniaj tylko informacje, które wskazują na:
- podejrzenie korupcji lub łapownictwa w spółce,
- śledztwo lub dochodzenie dotyczące korupcji prowadzone przez prokuraturę lub organy ścigania,
- postawienie zarzutów korupcyjnych osobie powiązanej ze spółką (np. członkowi zarządu, pracownikowi, właścicielowi),
- akt oskarżenia, zatrzymanie lub skazanie w sprawie korupcyjnej,
- sprzedajność urzędniczą z udziałem STS lub jego kluczowych osób,
- nadużycia finansowe, 
- oszustwa gospodarcze, 
- wyłudzenia, 
- przestępstwa na rynku kapitałowym (wykorzystanie informacji poufnej,  manipulacje kursem, wprowadzanie inwestorów w błąd, poważne naruszenia obowiązków informacyjnych), jeśli są łączone z zarzutami nadużyć lub przestępstw gospodarczych.

Nie uwzględniaj informacji dotyczących:
- kar administracyjnych lub sankcji regulatorów (np. GIIF, KNF, UOKiK),
- postępowań administracyjnych lub naruszeń regulacyjnych,
- kar finansowych nałożonych przez organy nadzorcze,
- ogólnych nieprawidłowości lub sporów biznesowych, które nie dotyczą korupcji,
- czysto technicznych naruszeń AML (np. brak wyznaczenia osoby, brak procedury)

Konflikt kategorii (CRIMINAL vs CORRUPTION vs GOVERNANCE):
- jeżeli zdarzenie ma charakter zarówno karny, jak i korupcyjny (np. insider trading, poważne oszustwo gospodarcze), to traktuj je jako CORRUPTION, ale nie twórz osobnego dodatkowego rekordu tylko po to, by duplikować CRIMINAL.
- jeżeli zdarzenie dotyczy wyłącznie kary administracyjnej za brak procedur AML (bez zarzutu oszustwa/korupcji)

Dodawaj wynik tylko wtedy, gdy artykuł jasno wskazuje na **korupcję lub zarzuty korupcyjne**, a nie jedynie na naruszenie przepisów lub sankcję administracyjną.
"

Iteracja: 3
Dotychczas sprawdzone kategorie: ADVERSE_MEDIA, CRIMINAL

1. Skup się na podmiocie MAGDALENA STAROŃ i powiązanych osobach/firmach.
2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.

ZASADY:
- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)
- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach
- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system
- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA
- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context
- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding

⬇ Response

Plain Text

Markdown

JSON

GOVERNANCE Iteration: 4 Cost: $0.012955 In: 31130 tok Out: 476 tok 2026-04-11T10:55:51

⬆ Prompt (editable)

Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:
**MAGDALENA STAROŃ**
Kontekst pomocniczy: MAGDALENA STAROŃ, MAGDALENA STAROŃ,

Dla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:
- Match entity names EXACTLY as provided.
- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.
- Do NOT infer alternative spellings.
- Do NOT normalize or autocorrect names.
- If no exact match exists, return an empty result.
- Do NOT suggest similar entities.
- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.
- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko "Kontekst pomocniczy"

Chcę mieć:
ETAPY:
Szukaj adverse media dla MAGDALENA STAROŃ w kategorii: "GOVERNANCE"

Iteracja: 4
Dotychczas sprawdzone kategorie: ADVERSE_MEDIA, CRIMINAL, CORRUPTION

1. Skup się na podmiocie MAGDALENA STAROŃ i powiązanych osobach/firmach.
2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.

ZASADY:
- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)
- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach
- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system
- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA
- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context
- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding

⬇ Response

Plain Text

Markdown

JSON

REPUTATIONAL Iteration: 5 Cost: $0.010462 In: 12414 tok Out: 1000 tok 2026-04-11T10:56:00

⬆ Prompt (editable)

Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:
**MAGDALENA STAROŃ**
Kontekst pomocniczy: MAGDALENA STAROŃ, MAGDALENA STAROŃ,

Dla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:
- Match entity names EXACTLY as provided.
- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.
- Do NOT infer alternative spellings.
- Do NOT normalize or autocorrect names.
- If no exact match exists, return an empty result.
- Do NOT suggest similar entities.
- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.
- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko "Kontekst pomocniczy"

Chcę mieć:
ETAPY:
Szukaj adverse media dla MAGDALENA STAROŃ w kategorii: "REPUTATIONAL"

Iteracja: 5
Dotychczas sprawdzone kategorie: ADVERSE_MEDIA, CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE

1. Skup się na podmiocie MAGDALENA STAROŃ i powiązanych osobach/firmach.
2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.

ZASADY:
- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)
- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach
- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system
- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA
- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context
- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding

⬇ Response

Plain Text

Markdown

JSON

POLITICAL EXPOSURE Iteration: 6 Cost: $0.034046 In: 61888 tok Out: 1272 tok 2026-04-11T10:56:07

⬆ Prompt (editable)

Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:
**MAGDALENA STAROŃ**
Kontekst pomocniczy: MAGDALENA STAROŃ, MAGDALENA STAROŃ,

Dla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:
- Match entity names EXACTLY as provided.
- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.
- Do NOT infer alternative spellings.
- Do NOT normalize or autocorrect names.
- If no exact match exists, return an empty result.
- Do NOT suggest similar entities.
- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.
- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko "Kontekst pomocniczy"

Chcę mieć:
ETAPY:
Szukaj adverse media dla MAGDALENA STAROŃ w kategorii: "POLITICAL_EXPOSURE"

Iteracja: 6
Dotychczas sprawdzone kategorie: ADVERSE_MEDIA, CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE, REPUTATIONAL

1. Skup się na podmiocie MAGDALENA STAROŃ i powiązanych osobach/firmach.
2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.

ZASADY:
- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)
- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach
- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system
- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA
- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context
- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding

⬇ Response

Plain Text

Markdown

JSON

TRANSACTIONAL Iteration: 7 Cost: $0.013791 In: 36704 tok Out: 475 tok 2026-04-11T10:56:22

⬆ Prompt (editable)

Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:
**MAGDALENA STAROŃ**
Kontekst pomocniczy: MAGDALENA STAROŃ, MAGDALENA STAROŃ,

Dla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:
- Match entity names EXACTLY as provided.
- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.
- Do NOT infer alternative spellings.
- Do NOT normalize or autocorrect names.
- If no exact match exists, return an empty result.
- Do NOT suggest similar entities.
- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.
- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko "Kontekst pomocniczy"

Chcę mieć:
ETAPY:
Szukaj adverse media dla MAGDALENA STAROŃ w kategorii: "TRANSACTIONAL"

Iteracja: 7
Dotychczas sprawdzone kategorie: ADVERSE_MEDIA, CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE, REPUTATIONAL, POLITICAL_EXPOSURE

1. Skup się na podmiocie MAGDALENA STAROŃ i powiązanych osobach/firmach.
2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.

ZASADY:
- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)
- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach
- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system
- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA
- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context
- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding

⬇ Response

Plain Text

Markdown

JSON

🔍 Multilevel Screening Review

Prompts for: MAGDALENA STAROŃ