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Legal research

Skill Youchu-lawhub/cn-litigation-toolkit/skills/legal-research

生成中国法律研究报告(Markdown 格式)。当用户描述涉及中国法律的事实情景、 提出法律争议问题、询问某行为是否合法合规、要求分析法律条文适用性、 或提及"法律研究""法律检索""合规分析""法律意见""研究报告"时触发。 基于法律检索后端(元典/北大法宝,运行时自动适配+灾备,见 profile.md「外部能力后端」)一手权威资料检索 + SEARCH.* 搜索二手文献,按 IRAC/CREAC 推理框架分析,并依据用户画像自动切换律师视角 / 法务视角的结论导向。From its SKILL.md

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SKILL.md

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法律研究报告(legal-research)

针对中国法律问题进行系统性检索与分析,输出一份结构简洁、依据透明的《法律研究报告》(仅 Markdown 格式)。研究框架参考 IRAC/CREAC 推理模式,一手权威资料经法律检索后端(元典/北大法宝,运行时自动适配+灾备,见 profile.md「外部能力后端」)校验,二手文献经 SEARCH.* 搜索引出线索。

核心设计:双视角结论导向

本 skill 的结论部分根据用户画像自动切换视角,无需用户每次说明自己的身份。视角差异集中体现在「核心结论」与「实务建议」两节:

视角适用画像结论导向关键措辞
律师视角外部律师 / 执业律师委托事项处理角度写结论:讲清客户的法律风险 + 律师的建议思路"委托人/当事人""建议代理方案""诉讼/谈判策略"
法务视角公司法务 / 法律顾问 / 合规业务咨询事项角度写结论:讲清公司的法律风险 + 法务的意见思路"我司/本公司""业务建议""合规口径"
客观研究纯概括性 / 学理性问题仅总结客观研究结论,不做视角化建议中立陈述,不预设委托/业务场景

视角判定流程

  1. 读取用户画像:尝试读取套件根目录的 profile.md,提取用户身份(律师 / 法务 / 其他)。
  2. 判定视角
    • 画像显示「律师/律所/执业」→ 律师视角
    • 画像显示「法务/法律顾问/合规/公司内部」→ 法务视角
    • profile.md 或身份不明 → 询问用户一次(律师 / 法务 / 仅客观研究),记住本次选择,不再重复询问
  3. 纯概括性问题豁免:若用户的问题是抽象法律概念辨析、学理探讨、纯法规梳理(无具体委托人或业务场景),无论画像如何,结论一律采用「客观研究」模式,只总结客观研究结论。

结论硬性要求

无论何种视角,「核心结论」一节必须遵守:

  1. 篇幅 ≤ 500 字——只下概括性论断,不做细节推演(推演过程放在「分析论证」节)。
  2. 不假设未给信息——绝不基于用户未提供的事实进行假设、想象或脑补。事实缺口必须在「研究前提」节明确列出,并说明其对结论的影响,而非自行填补。
  3. 风险 + 建议两段式(客观研究模式仅保留客观结论):先讲清法律风险,再给视角化的处理/意见思路。
  4. 确定性分层——对有分歧或把握不足的问题,明确区分"较强观点""较稳妥观点""待进一步核实事项",不强行给出唯一答案。

前置条件

序号条件必要性说明
1用户的法律问题或事实情景必需从对话上下文获取,无需重复输入
2法律检索后端(元典/北大法宝)推荐一手法条/案例检索校验;不可用时降级(见降级策略)
3SEARCH.*(搜索 MCP)可选二手文献检索;不可用时跳过二手阶段
4套件根目录 profile.md可选用于自动判定视角;无则询问用户一次

工作原则

  1. 客观性:报告用于识别风险,不为某一方辩护。不挑选有利案例,负面判例同样必须呈现。
  2. 一手资料为王:最终结论只能依据法律法规和裁判文书。二手文献只用于构建框架、引出线索。
  3. 每引必校验:正文每引用一条法规 / 法条 / 案例,立即通过法律检索后端核验其存在性、原文与时效性;核验不通过则用权威原文替换或标注,绝不用记忆替代
  4. 来源透明:法条经校验后引用无需贴来源标签;二手文献引用须写明"据[机构名][作者]《标题》"并附 URL;自身推理在段末注"(分析推断)"。
  5. 时效优先:优先引用"现行有效"法规,已失效/已修改的必须明确标注。
  6. 冲突处理:上位法 > 下位法;新法 > 旧法;特别法 > 普通法。
  7. 积分意识:案例检索分两阶段消耗——先检索摘要,确需裁判说理全文时再调 LAW.case_detail,调用前向用户说明。正确性优先于积分节约。
  8. 言简意赅,实事求是

MCP 工具映射

本套件统一走 MCP 调用,不依赖任何本地脚本或 API Key 配置文件。调用前先用 MCP.describe_tool 确认参数 schema。

实际工具名由运行时 MCP.list_tools 探测解析(元典/北大法宝等),映射见 profile.md「外部能力后端」;本表只列能力名,不绑定供应商。

MCP 预检

正式检索前,先调用 MCP.list_tools 探测法律检索后端(关键词:law/yuandian/pkulaw/法宝)和 SEARCH.*(关键词:search/搜索/web/AiSearch)是否可用。

  • 法律检索不可用 → 用 AskUserQuestion 告知用户:"法律检索 MCP 未连接,报告中的法条和案例引用将无法自动校验。建议前往宿主平台的连接器/MCP 设置(Agent 运行时 / Claude Code / Cursor / Gemini CLI / OpenCode 等) 中配置元典或北大法宝。是否暂不配置、以降级模式继续?"
  • SEARCH. 不可用* → 告知用户:"全网搜索 MCP 未连接,二手文献阶段将跳过。是否继续?"

探测协议详见 Expert.md「MCP 预检协议」。

一手权威资料(法律检索后端:元典/北大法宝)

用途能力名说明
法条关键词检索LAW.article_search已知精确术语时用
法条语义检索LAW.semantic_search问题模糊/口语化时用
法条详情原文LAW.article_detail校验法条原文与时效
法规关键词检索LAW.statute_search查整部法规
法规详情LAW.statute_detail法规全文(含效力状态)
权威案例检索LAW.case_search指导性/典型案例
普通案例检索LAW.case_search裁判文书
案例语义检索LAW.case_semantic找事实相似判例,召回更全
案例详情全文LAW.case_detail第二阶段,需分析裁判说理时调用
引用一键核验LAW.citation_verify幻觉校验/引用溯源

关键词检索 vs 语义检索原则:已知具体法规名/法条号/案号,或二手文献已提炼精确术语 → 关键词检索;问题模糊、口语描述、术语不确定,或需跨法规发现相关条文 → 语义检索。

二手文献(SEARCH.*)

用途MCP 工具说明
综合二手检索SEARCH.web_search / SEARCH.ai_search律所文章、政府解读、学术文献
链接正文提取WebFetch(内置)提取检索到的文章正文

关注头部律所文章、政府政策解读、法学期刊学术文章。

八阶段工作流

第一阶段:信息完整性检查 + 视角判定

  1. 判定视角:按「视角判定流程」读取 profile.md 或询问用户一次,确定本次报告的视角(律师 / 法务 / 客观研究)。
  2. 信息完整性
    • 事实陈述型:核验主体信息(谁、主体性质)、核心事实(时间/地点/事件)、争议问题。
    • 法律问题型:核验问题完整性,确认适用法域。
  3. 信息不完整时向用户补问。不在信息不足时开始研究,也不自行假设缺失事实。

第二阶段:研究问题的提出与确认

  • 事实陈述 → 归纳为法律争议问题;法律问题 → 规范化表述。
  • 向用户列出并等待确认后方可推进:
    1. 归纳的核心法律争议问题(1-3 条)
    2. 拟研究的范围与方向
    3. 关键前提假设(如有)

硬性暂停:未收到用户确认,禁止开始任何检索(含法律检索后端与全网搜索 MCP 调用)。

第三阶段:二手文献检索 + 内部知识库预检索

A. 内部知识库预检索(可选):

触发条件profile.md「知识库注册表」已配置(qmind CLI 可达)。不可达则跳过 A 直接进入 B。

先问内部知识库——团队之前是否研究过类似问题、沉淀过相关法规解读或裁判分析。避免重复劳动,让研究站在团队经验的肩膀上。

调用方式:

  • C 区工作笔记预检索KB.retrieve(domain=work-notes, query="<法律争议问题+案由+关键术语>", top_k=5 -format json
  • A 区知识库按需检索:按 profile.md 知识库注册表选择对应域名

返回结果统一标注 [KB:litigation-knowledge-base]。若找到高相关历史研究成果,后续检索可优先沿用其法规/案例路径。知识库不可用时静默跳过,不阻断主流程。

B. 二手文献检索(SEARCH.*):

用 SEARCH.* 搜索能力构建问题框架、引出一手线索。依次检索:政府解读/官方答复 → 头部律所文章 → 学术文献。国内问题用中文,涉外问题加英文。关注文章引用的法规条号、案号、解读要点。如 SEARCH.* 不可用,跳过本阶段直接进入一手检索。

第四阶段:二手文献分析

从结果提取:① 引用的法规清单(名称+条号,待校验)② 引用的案例(案号/案名,待校验)③ 扩展关键词(供第五阶段)。

第五阶段:一手权威资料检索与验证

  1. 验证二手引用:对每条提取的法条调 LAW.article_detail 核实是否真实存在、内容一致、现行有效。
  2. 扩展检索:用 LAW.article_search / LAW.statute_search 检索法条法规;用 LAW.case_search 检索权威/普通案例。
  3. 语义检索补充:关键词召回 < 3 条或问题模糊时,追加 LAW.semantic_search / LAW.case_semantic,优先取相似度高的结果,仍须取原文后再引用。
  4. 按需取全文(积分第二阶段):案例高度相关、需分析裁判说理时,向用户说明后再调 LAW.case_detail

每引必校验:进入分析前,确保正文将引用的每一条法条/案例都已通过法律检索后端取得校验过的原文。

第六阶段:分析与推理

法律解释方法链(按序):文义解释 → 体系解释 → 历史解释 → 客观目的论解释。

推导链条:事实认定 → 问题识别 → 适用规则 → 规则解释 → 规则涵摄(Subsumption)→ 形成结论 → 评估风险与不确定性。

要求:严格遵循推导链条,不从二手观点直接跳转结论;缺关键事实时列明缺失事实及其影响(不自行假设);准确理解规则后再涵摄;对不确定问题区分确定性层级。

第七阶段:验证与风险自检

输出前自检:

  • 是否确认所引法条的时效性(现行有效/已修订/已废止)
  • 是否优先使用更高级别法律渊源
  • 是否存在只引条号、未核实条文内容的情况
  • 是否存在超出法律渊源支持范围的推断
  • 是否存在只引二手转述、未见原文的情况
  • 是否混淆不同法域/层级/时间版本
  • 是否把实务/学术观点误写为明确法律结论
  • 裁判分歧明显时,是否如实呈现不同立场
  • 是否对用户未提供的事实进行了假设/想象(如有,删除或移入「研究前提」)
  • 核心结论是否 ≤ 500 字、是否符合所选视角的导向

存在问题则降低确定性并写明风险边界。

🔗 台账自动回写(强制):在产出交付物之前,调用「案件管家」§0.7 自动同步接口:搜索台账 recordId → 追加案件进展"{日期}法律研究报告已生成({主题})" → 下一步动作保持原值 → 写入。搜索无结果跳过回写并标注;回写失败不阻塞输出但标注"⚠️ 台账未自动更新"。

第八阶段:生成 Markdown 报告

⛔ 交付前必过闸门(见 Expert.md「共享护栏」):核验对象为报告全文(含案号)。

先产出 Markdown 交付物(写入输出目录),命名 legal-research_{主题}_{日期}.md,保存至用户指定文件夹或当前输出目录,并以 file:// 链接交付。经 /legal-verification 放行后,询问用户『是否转 Word(Word 转换后端(DOCX.md_to_docx))』,确认才转 .docx。报告结构见下节。

转 Word(可选):本技能产出为内部参考/分析文件,非法院提交正式文书,不强制经过文书排版闸门。如用户选择转 Word,使用 scripts/md2docx_legal.py 转换脚本(排版参数详见 format-spec.md)。

报告结构(Markdown)

报告要素简洁、按场景灵活裁剪:标 [核心] 的为必备节,标 [按需] 的依研究场景取舍。

# legal-research

> 研究问题:{一句话问题} | 日期:{YYYY-MM-DD} | 视角:{律师/法务/客观研究}

## 一、核心结论  [核心]

{≤500字。律师视角:客户法律风险 + 律师建议思路;
 法务视角:公司法律风险 + 法务意见思路;
 客观研究:仅客观研究结论。
 多主体可用表格对比。不做细节推演,不假设未给信息。}

## 二、研究问题与前提  [核心]

{规范化的法律争议问题(1-3条);前提假设、适用法域、时间范围、主体性质;
 **已知信息缺口及其对结论的影响**(不自行填补)}

## 三、规则依据  [核心]

| 法规名称 | 法条号 | 条文内容(摘要) | 时效性 |
|---------|--------|----------------|--------|
| 《XXX法》 | 第X条 | {经MCP校验的原文} | 现行有效 |

{先一般规则、后特别规则,从宽泛到具体}

## 四、分析论证  [核心]

{将规则涵摄到事实,遵循解释方法链。细节推演在此展开,与核心结论呼应。
 自身推理段末注"(分析推断)"}

## 五、类似案例  [按需]

| 案号 | 审理法院 | 案由 | 裁判要旨 | 与本问题关联 |
|------|---------|------|---------|------------|

## 六、实务观点  [按需]

| 来源(机构/作者《标题》) | 观点摘要 | URL |
|------|---------|-----|

## 七、风险与不确定性  [核心]

{裁判尺度差异、地方差异、溯及力、事实缺口带来的不确定}

## 八、依据清单  [核心]

**法律法规**:{逐条列出,含时效性}
**裁判文书**:{逐条列出案号}
**二手参考资料**:{逐条列出标题 + URL}

纯概括性/学理问题:可省略「实务建议」性内容,「核心结论」只保留客观结论;「类似案例」「实务观点」按需保留。

报告输出后

向用户简报工具使用情况:法律检索后端调用了哪些能力(LAW.)、各几次、检索了什么;SEARCH. 调用几次、检索了什么关键词;案例 LAW.case_detail 全文调用消耗提示。

MCP 降级策略

MCP 不可用降级方案
法律检索后端法条检索/校验法条标注"[L4-法条待验证]",附待校验清单,提示用户自行核实条号与内容;绝不用记忆编造法条
法律检索后端案例检索跳过类似案例节,或用 SEARCH.* 查公开案例并标注"未经权威库校验"
SEARCH.*跳过二手文献阶段,仅基于一手资料分析,并在报告中说明未做二手文献调研
profile.md询问用户一次确定视角

硬性约束

  • 禁止编造法条:所有法条必须经法律检索后端取得原文,返回为空时如实告知,不用记忆替代。
  • 禁止编造案例:所有案例必须来自法律检索后端检索结果。
  • 每条法条引用必须包含:法规名称、法条号、原文内容、时效性状态。
  • 优先输出 Markdown:先产出 .md 交付物,完成 md 后询问用户是否进一步转 Word(Word 转换后端(DOCX.md_to_docx)),确认才转 .docx。
  • 核心结论 ≤ 500 字,不假设用户未提供的信息。
  • 未确认研究问题前不得开始检索。

质量检查清单

视角与结论

  • 已正确判定视角(律师/法务/客观研究)
  • 核心结论 ≤ 500 字
  • 律师视角:含客户法律风险 + 律师建议思路
  • 法务视角:含公司法律风险 + 法务意见思路
  • 客观研究模式:仅客观结论,无视角化建议
  • 未基于未给信息做假设/想象

检索与校验

  • 每条法条均经法律检索后端校验原文与时效性
  • 每个案例均来自法律检索后端检索
  • 关键词/语义检索按原则正确选用
  • 案例全文调用已向用户说明(积分意识)

报告质量

  • 必备节齐全,按需节按场景裁剪
  • 依据清单完整(法规/案例/二手分列)
  • 二手文献均注明来源 + URL
  • 确定性分层清晰
  • 已先输出 .md 文件并以 file:// 链接交付;放行后已询问是否转 Word(Word 转换后端(DOCX.md_to_docx))

错误处理

  • 信息不足 → 补问,不假设缺失事实
  • 用户未确认研究问题 → 暂停,不开始检索
  • 法律检索后端返回空 → 如实告知,不编造,标注待校验
  • 视角无法判定 → 询问用户一次后记住
  • 案例过多 → 按相关度取前若干,向用户说明筛选标准

案件管家联动(强制)

本 skill 完成产出后,必须在输出文档之前调用「案件管家」的台账回写协议,六步流程 / 降级 / 不阻塞规则统一由套件 Hub 维护:

协议单一权威源skills/case-manager/references/downstream-writeback-protocol.md 入口条款/case-manager SKILL.md §0.7

本 skill 的产出:法律研究报告 md

差异化字段回写:下一步动作 → 制定策略 / 归档

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