| name | china-lawyer-analyst |
| version | 3.3.0 |
| description | 通过中国法律视角分析事件，运用成文法解释、指导案例参照、请求权基础分析等方法，
理解权利义务、评估责任风险、识别法律依据并推荐合规策略。
**混合架构 v3.3**：三阶段自动化工作流程（初步分析→法律校验→反思修正）+ 静态核心 + 动态司法解释索引 + 智能检索增强 + 45类案件精确识别 + 六段式要件清单。
|
中国法律分析师 Skill (China Lawyer Analyst) v3.3.0
目标
通过中国法律的学科视角，运用严谨的法律方法论，来理解法律权利和义务、评估责任与风险、识别适用的法律依据，并推荐合法合规的策略。
快速开始
使用方式
在 Claude Code 中调用 skill：
请使用 china-lawyer-analyst skill 分析以下法律问题：
[粘贴案件事实或法律问题]
工作原理（混合架构 v3.1）
本 skill 采用 两级路由系统：
一级路由：静态核心 + 基础领域模块
- 自动识别问题所属的法律领域
- 加载核心模块 + 相关领域模块
- 例如：合同纠纷 →
核心模块 + contract-law
二级路由：动态司法解释索引（智能检测）
- 检测是否需要司法解释支持
- 索引优先：先加载轻量级索引（~500 tokens）
- 按需加载：根据具体问题，选择性加载条文详解（~300 tokens/条文）
- 外部增强：索引不足时，支持外部数据库实时检索
- 自动识别问题类型：系统自动分析您的问题，识别所属法律领域
- 按需加载模块：仅加载相关的核心模块 + 领域模块 + 司法解释索引
- 智能条文加载：从索引中提取所需条文，按需加载详细解读
- 透明化路由：系统会告知您加载了哪些模块
Token 优化效果
v3.1 混合架构优化：
- 司法解释问题：优化 90.7% tokens（从 15,000 降至 ~1,400）
- 担保合同纠纷：节省 52.8% tokens（从 37,958 降至 17,900）
- 预约合同纠纷：节省 63.4% tokens（从 37,958 降至 13,900）
- 平均节省：56.2% tokens（基于真实使用场景分布）
优化原理：
- 索引优先：先加载 500 tokens 的索引，快速定位条文
- 按需加载：仅加载需要的 3-5 个条文详解（每个 ~300 tokens）
- 避免全量加载：不再加载 15,000 tokens 的完整司法解释模块
三阶段自动化工作流程（v3.2新增）
本 skill v3.2 新增全自动化的法律适用性校验工作流程，确保法律分析的准确性、时效性和权威性。
工作流程概览：
用户输入法律问题
↓
【Phase 1】初步分析（10步法+IRAC）
↓
【Phase 2】法律校验（自动检查更新）
↓
【Phase 3】反思修正（更新分析）
↓
输出最终法律意见（已校验）
Phase 1: 初步分析（现有能力 + v3.3新增）
Step 1.1: 案件类型智能识别（v3.3新增）
- 调用
tools/case_identifier.py
- 45类案件精确识别（融资租赁、股权转让、民间借贷等）
- 混合策略：关键词快速匹配（80%） + 语义相似度匹配（20%）
- 识别准确率：83.3%
- Token消耗：~1,200 tokens
- 输出：case_id, case_name, confidence, matched_keywords
Step 1.2: 六段式要件清单生成（v3.3新增）
- 调用
tools/checklist_generator.py
- 根据用户角色（原告/被告/中立）生成差异化清单
- 六段式框架：总体情况概述 → 立案审查 → 原告诉请 → 被告抗辩 → 要件事实 → 知识图谱
- 数据库驱动：630个审查要点、495个证据清单项
- Token消耗：~1,940 tokens（按需加载）
- 输出：结构化审查要点清单（Markdown格式）
Step 1.3: 传统法律分析
- 调用模块：
core/process.md（10步法）、core/frameworks-core.md（IRAC）
- 调用领域模块：
domains/{领域}.md
- 调用法律检索：
shared/methods/legal-research.md
- 输出：初步法律意见书 + 要件清单
智能路由决策：
confidence > 0.7 → 三阶段完整分析
confidence 0.3-0.7 → 提供澄清选项
confidence < 0.3 → 降级到领域模块分析
Phase 2: 法律校验（核心新增功能）
自动执行以下步骤：
-
Step 2.1: 自动提取法律引用
- 提取法律条文：《中华人民共和国XXX法》第XX条
- 提取司法解释：法释〔20XX〕XX号
- 提取案例：最高人民法院第XX号指导性案例
- 提取时间点：案件事实发生时间
-
Step 2.2: 批量检查法律更新
- 调用
tools/automated_verification.py
- 查询
interpretations/metadata.json 法律元数据库
- 检查是否有最新修正版、替代性新法、是否已废止
-
Step 2.3: 官方数据库优先查询
-
Step 2.4: 新旧法适用性自动判断
- 原则1: 法不溯及既往（实体法）：事实发生在新法实施前 → 适用旧法
- 原则2: 程序法从新：程序问题一律适用新法
- 原则3: 过渡期特殊规则：检查是否有过渡条款
-
Step 2.5: 生成校验报告
- 检查概况：涉及法规数量、发现问题数量
- 详细结果：每个法规的校验结果
- 新旧法适用判断：适用理由、判断依据
- 校验结论：总体结论和建议
输出：法律适用性校验报告
Phase 3: 反思修正（新增功能）
自动执行以下步骤：
-
Step 3.1: 标记问题法规
- 在初步法律意见中自动标记需要更新的法规
- 示例：
~~《公司法》(2018修正)~~ → ⚠️ 应更新为：《公司法》(2023修订)
-
Step 3.2: 检索最新法规全文
- 官方数据库检索（优先）
- Unifuncs网页搜索（补充）
- Gety本地文档库（已有）
-
Step 3.3: 更新法律分析
-
Step 3.4: 重新IRAC分析
- 基于更新后的法律重新进行IRAC分析
- 确保分析基于最新法律
-
Step 3.5: 生成修正后意见
- 包含法律意见书（已校验）
- 包含法律适用性校验报告
- 包含修正说明（如有）
输出：最终法律意见书（已校验）
自动化触发条件
自动触发校验：
- ✅ 涉及的法律条文发布时间超过1年
- ✅ 涉及司法解释发布时间超过6个月
- ✅ 涉及公司法、民法典等频繁修订的法律
- ✅ 案件事实发生在新法实施前后6个月内
- ✅ 用户明确要求"验证法律最新性"
跳过校验：
- ❌ 案件事实发生在旧法实施期间（系统自动判断适用旧法，无需校验）
- ❌ 仅涉及理论分析，不涉及具体条文
- ❌ 用户明确要求"不进行更新检查"
核心优势
- 准确性提升：自动发现和修正法律版本问题
- 时效性保障：自动检查法律最新性
- 权威性增强：优先使用官方免费数据库
- 透明度提高：完整展示校验过程和修正依据
- 自动化程度：全流程无需用户手动干预
使用示例
示例1: 自动检测法律版本问题
用户输入：
"分析2024年8月的股权转让纠纷，涉及《公司法》(2018年修正)"
系统行为：
→ Phase 1: 初步分析（使用公司法2018年修正）
→ Phase 2: 法律校验
✅ 检测到公司法已有2023年修订版
✅ 判断事实发生在新法实施后（2024年7月1日）
✅ 自动判断应适用新法
→ Phase 3: 反思修正
✅ 更新为《公司法》(2023年修订)
✅ 重新分析
→ 输出: 基于新法的法律意见（已校验）
示例2: 自动判断新旧法适用
用户输入：
"现在是2026年，为什么使用《公司法》(2018年修正)？"
系统行为：
→ Phase 2: 法律校验
✅ 检测到公司法已有2023年修订版
✅ 提取案件事实时间（如2023年6月）
✅ 判断事实发生在新法实施前
✅ 根据法不溯及既往原则，适用旧法是正确的
→ 输出: 法律适用性说明
"本案事实发生在2023年6月，早于新法实施时间（2024年7月1日），
根据法不溯及既往原则，适用《公司法》(2018年修正)是正确的。"
核心工具
tools/automated_verification.py：统一校验接口shared/verification/automated-checklist.md：自动化校验流程文档interpretations/metadata.json：法律元数据库（含版本信息、实施时间、过渡期规则）
适用场景
本 skill 覆盖以下 8 大法律领域：
1. 合同法领域
- 合同起草、审查、纠纷解决
- 违约责任、合同解除、损害赔偿
- 适用：买卖合同、租赁合同、服务合同、技术开发合同等
2. 侵权法领域
- 侵权责任认定、损害赔偿
- 安全保障义务、产品责任、环境污染
- 适用：人身损害、财产损害、精神损害等
3. 建设工程领域
- 施工合同纠纷、工程价款
- 工期延误、质量责任、优先受偿权
- 适用：建设工程施工、工程分包、实际施工人等
4. 公司法领域
- 股权转让、公司治理
- 股东代表诉讼、法人格否认
- 适用：公司设立、股权转让、公司清算等
5. 投融资领域
- 投资协议、对赌条款
- 担保与保证、抵押质押
- 适用：股权投资、债权融资、担保合同等
6. 劳动法领域
- 劳动合同、工资福利
- 工伤赔偿、违法解除
- 适用：劳动合同纠纷、工伤认定、社会保险等
7. 知识产权领域
- 著作权、商标权、专利权
- 知识产权侵权、许可使用
- 适用：版权纠纷、商标侵权、专利保护等
8. 诉讼仲裁领域
- 民事诉讼程序、仲裁程序
- 证据规则、管辖异议
- 适用：起诉应诉、上诉再审、执行等
混合架构说明
本 skill 采用 混合架构 v3.1（Mixture of Experts + 动态索引），实现按需加载：
核心模块（必载）
始终加载，约 13,800 tokens（36%）：
core/philosophy.md：核心哲学（7 大原则）core/foundations-universal.md：通用理论支柱core/frameworks-core.md：核心分析框架core/process.md：10 步法流程
领域模块（按需）
根据问题类型加载，每个 4,000-8,000 tokens：
domains/contract-law.md：合同法领域domains/tort-law.md：侵权法领域domains/construction-law.md：建设工程领域domains/corporate-law.md：公司法领域domains/investment-law.md：投融资领域domains/labor-law.md：劳动法领域domains/ip-law.md：知识产权领域domains/litigation-arbitration.md：诉讼仲裁领域
司法解释索引系统（v3.1 新增）
动态加载，大幅优化 token 消耗：
结构：
interpretations/
├── contract-general-2023/ # 合同编通则解释（2023）⭐ 100% 完成
│ ├── README.md # 模块概要（~1000 tokens）
│ ├── index.md # 条文速查索引（~500 tokens）
│ ├── COMPLETION_SUMMARY.md # 完成总结（v10.0.0，100%完成）
│ └── articles/ # 条文详解（69个条文，全部完成）
│ ├── article-01.md # 合同条款解释（~300 tokens）
│ ├── article-06.md # 预约合同认定（~300 tokens）
│ ├── article-16.md # 违反强制性规定（~300 tokens）
│ └── ...（共69个条文）
└── security-law-2020/ # 安全法解释（2020）
├── README.md # 模块概要（~1000 tokens）
├── index.md # 条文速查索引（~500 tokens）
└── articles/ # 条文详解（12个条文）
├── article-02.md # 食品安全标准（~300 tokens）
├── article-07.md # 经营者责任（~300 tokens）
└── ...（共12个条文）
v3.1.1 更新：
- ✅ 合同编通则解释（2023）：69个条文全部完成详解（100%）
- ✅ 模块版本：v10.0.0
- ✅ 新增条文：第1-5、25-26、37-41、43-46、47-51、55-59、61-62、69条（共27个）
加载策略：
- 智能检测：系统检测是否需要司法解释支持
- 索引优先：先加载 index.md（~500 tokens）
- 按需加载：根据问题提取所需条文，加载对应 article-*.md（~300 tokens/条文）
- 避免全量：不再加载完整 15,000 tokens 的司法解释模块
共享模块（按需）
根据具体任务加载，每个 1,000-3,000 tokens：
shared/methods/legal-research.md：法律检索方法（六步检索法、专业数据库指引）shared/methods/legal-writing.md：法律文书写作（v2.1：集成 legal-research，提供检索与写作的集成方法）shared/methods/negotiation.md：谈判方法shared/methods/due-diligence.md：尽职调查方法shared/resources/：法律数据库、合同范本shared/verification/：评分标准、验证清单、常见误区
v3.1.1 更新：
- ✅ legal-writing 模块升级至 v2.1
- ✅ 新增"法律检索与写作的集成"章节
- ✅ 明确推荐使用 legal-research 模块
- ✅ 提供5种文书类型的定制化检索策略
智能路由机制（v3.1 两级路由）
一级路由：静态核心 + 基础领域
系统使用以下算法自动识别：
- 关键词匹配：基于预定义的关键词库匹配法律领域
- 语义相似度：使用语义相似度模型提高识别准确率
- 多领域组合：智能处理多领域交叉问题
关键词库示例
| 领域 | 关键词 |
|---|
| 合同法 | 合同、协议、违约、违约金、解除合同 |
| 侵权法 | 侵权、损害赔偿、过错责任、安全保障义务 |
| 建设工程 | 建设工程、施工合同、工程款、工期、发包人、承包人 |
| 公司法 | 公司、股东、股权、董事会、股权转让 |
| 投融资 | 投资、融资、对赌、担保、抵押、质押 |
| 劳动法 | 劳动合同、工资、工伤、社会保险 |
| 知识产权 | 著作权、商标、专利、知识产权、商业秘密 |
| 诉讼仲裁 | 诉讼、仲裁、起诉、管辖、证据 |
智能组合规则
- 建设工程 → 自动加载 合同法
- 公司 + 涉及投融资 → 自动加载 投融资
- 所有问题 → 如未识别领域，默认加载 合同法 + 诉讼仲裁
二级路由：动态司法解释索引
智能检测司法解释需求：
-
关键词检测：
- 检测"担保""保证""抵押""预约合同""越权代表"等关键词
- 匹配司法解释模块
-
索引加载：
- 加载
interpretations/{id}/index.md（~500 tokens）
- 快速浏览条文列表和主题
-
条文提取：
- 从用户问题中提取需要的具体条文
- 例如："保证方式约定不明" → 提取 article-25.md
-
按需加载：
- 仅加载所需的 3-5 个条文详解（每个 ~300 tokens）
- 避免加载完整 15,000 tokens 模块
-
外部增强：
- 如索引不足，支持外部数据库检索
- 推荐：使用
legal-research 模块（六步检索法）
- 数据库：威科先行、北大法宝、法信等专业数据库
- 不推荐：使用
web-search（专业法律信息检索效果差）
使用示例
示例 1：担保合同纠纷（v3.1 优化）
输入：
甲公司向乙银行借款，丙公司提供保证担保，
保证合同约定"丙公司承担保证责任"，未约定保证方式。
系统行为：
- 识别领域：
investment-law（一级路由）
- 检测司法解释需求：检测到"保证""保证方式"关键词
- 二级路由：
- 加载
security-law-2020/index.md（500 tokens）
- 提取所需条文：article-25.md（保证方式认定）
- 加载
article-25.md（300 tokens）
- 加载模块：
- 核心模块（13,800 tokens）
- 投融资领域（6,400 tokens）
- 司法解释索引（800 tokens）
- Token 消耗：21,000 tokens（v2.2: 37,958 tokens，节省 44.7%）
示例 2：预约合同纠纷（v3.1 优化）
输入：
甲乙公司签订《购房意向书》，约定一周内签订正式商品房买卖合同，
乙公司拒绝签订。甲公司要求乙公司承担违约责任。
系统行为：
- 识别领域：
contract-law（一级路由）
- 检测司法解释需求：检测到"预约合同""意向书"关键词
- 二级路由：
- 加载
contract-general-2023/index.md（500 tokens）
- 提取所需条文：article-6.md, article-7.md, article-8.md
- 加载 3 个条文详解（900 tokens）
- 加载模块：
- 核心模块（13,800 tokens）
- 合同法领域（7,900 tokens）
- 司法解释索引（1,400 tokens）
- Token 消耗：23,100 tokens（v2.2: 37,958 tokens，节省 39.1%）
示例 3：建设工程纠纷
输入：
XX建筑公司与XX房地产公司签订建设工程施工合同，
工程延期2个月竣工，发包人拒绝支付剩余工程款。
系统行为：
- 识别领域：
construction-law + contract-law
- 加载模块：
- 核心模块（13,800 tokens）
- 建设工程领域（4,500 tokens）
- 合同法领域（7,900 tokens）
- 共享模块：legal-research + checklist（2,300 tokens）
- Token 消耗：28,500 tokens（节省 24.9%）
示例 4：侵权责任评估
输入：
王某某在XX购物中心购物时，踩到地面水渍滑倒导致右腿骨折。
系统行为：
- 识别领域：
tort-law
- 加载模块：
- 核心模块（13,800 tokens）
- 侵权法领域（5,500 tokens）
- 共享模块：legal-research + checklist（2,300 tokens）
- Token 消耗：21,600 tokens（节省 43.1%）
路由逻辑
详细的两级路由算法、关键词库、Token预估，请参阅：/Users/CS/Trae/Claude/china-lawyer-analyst/router.md
一级路由摘要：
- Step 1: 关键词匹配（8大领域 + 权重）
- Step 2: 领域组合逻辑（智能组合 + 优先级排序）
- Step 3: 共享模块决策（根据任务需求）
二级路由摘要：
- Step 4: 司法解释关键词检测
- Step 5: 加载索引（~500 tokens）
- Step 6: 提取所需条文
- Step 7: 按需加载条文详解（~300 tokens/条文）
- Step 8: Token预估（计算节省率）
权威资源
法律数据库
实务期刊
版本历史
v3.3.0 (2026-01-24)
case-type-guide深度整合 + 45类案件精确识别 + 六段式要件清单
-
✅ 数据库层完整迁移
- 迁移SQLite数据库：
data/case_types.db（228KB）
- 45类案件类型、180个框架部分、630个审查要点、495个证据清单项
- 创建数据库访问工具类：
tools/db_accessor.py（200行）
- 创建数据库初始化脚本：
scripts/init_case_db.py（100行）
-
✅ 案件类型智能识别系统
- 复制并优化：
tools/case_identifier.py（300行）
- 混合匹配策略：关键词快速匹配（80%） + 语义相似度匹配（20%）
- 识别准确率：83.3%（测试6个案例，5个正确）
- Token消耗：~1,200 tokens
- 支持口语化表达：如"借给朋友钱"、"不还钱"等
-
✅ 要件清单生成系统
- 拆分并重构：
tools/checklist_generator.py（194行 → 4个模块）
- 创建框架定义：
tools/checklist_framework.py（六段式审判框架）
- 原告视角模块：
tools/checklist_plaintiff.py
- 被告视角模块：
tools/checklist_defendant.py
- 支持角色过滤：中立（完整框架）、原告（部分框架）、被告（部分框架）
- Token消耗：~1,940 tokens（按需加载）
-
✅ 三阶段工作流程升级
- Phase 1新增：案件类型智能识别（Step 1.1）
- Phase 1新增：六段式要件清单生成（Step 1.2）
- 智能路由决策：confidence阈值判断（>0.7完整分析，<0.3降级分析）
- 输出增强：初步法律意见书 + 要件清单（Markdown格式）
-
✅ 数据导入工具
- 创建审查要点导入工具：
scripts/import_review_points.py（支持JSON/YAML）
- 创建覆盖情况检查工具：
scripts/check_coverage.py
- 数据验证：Top 15案件类型已有完整审查要点覆盖
-
✅ 文档更新
- 更新版本号：v3.2.0 → v3.3.0
- 更新路由系统：
router.md（添加Level 2案件识别路由）
- 创建升级文档：
UPGRADE_v3.3.0.md（详细记录所有变更）
技术指标：
- 新增Python文件：8个（~2,000行代码）
- 数据库记录：45类案件、630个审查要点、495个证据清单
- Token影响：+5-8%（通过模块化按需加载优化）
- 识别准确率：83.3%（目标：85%+）
- 测试覆盖：案件识别6/6、清单生成9/9、数据完整性100%
向后兼容：完全兼容 v3.2.0，无破坏性更新
v3.1.1 (2026-01-16)
司法解释模块重大突破 + 法律写作方法升级
-
✅ 合同编通则解释（2023）100% 完成
- 69个条文全部完成详解
- 模块版本：v10.0.0
- 新增27个条文详解（第1-5、25-26、37-41、43-46、47-51、55-59、61-62、69条）
- 完成总结文档（COMPLETION_SUMMARY.md）
-
✅ 法律写作方法模块升级 v2.0 → v2.1
- 新增"八、法律检索与写作的集成"章节
- 集成 legal-research 模块能力
- 明确推荐使用 legal-research（六步检索法）
- 明确不推荐使用 web-search（专业法律信息检索效果差）
- 提供专业数据库指引（威科先行、北大法宝、法信等）
- 提供4种典型场景的检索应用
- 提供5种文书类型的定制化检索策略
- 新增检索质量控制清单（准确性、完整性、时效性）
- 新增检索与写作工作流图（Mermaid流程图）
技术指标：
- 新增条文详解：27个
- 法律写作模块版本：v2.1
- 合同编通则解释完成率：100%
- 代码/文档更新：~1500行
- Token 优化：保持 56%
- 维护成本降低：87.5%
向后兼容：完全兼容 v3.1.0，无破坏性更新
v3.1.0 (2026-01-16)
- ✅ 重大架构升级：混合架构（静态核心 + 动态司法解释索引 + 智能检索增强）
- ✅ 司法解释索引系统：支持按需加载条文详解，优化 90.7% tokens（15,000 → 1,400）
- ✅ 两级路由系统：一级路由（静态核心 + 基础领域）+ 二级路由（动态索引）
- ✅ 维护成本降低：87.5%（8小时 → 1小时）
- ✅ 迁移完成：contract-general-2023（14个条文）、security-law-2020（12个条文）
- ✅ Token 优化：平均节省 56.2%
v2.0.0 (2026-01-15)
- ✅ MOE 架构改造
- ✅ 按需加载，降低 token 消耗 47%-63%
- ✅ 8 大领域模块
- ✅ 智能路由系统
- ✅ 透明化加载流程
v1.0.0 (2026-01-15)
- ✅ 单体 SKILL.md 文件（3870行，37,958 tokens）
- ✅ 11 个核心模块
- ✅ 5 大理论支柱
- ✅ 5 大分析框架
- ✅ 5 大方法论
- ✅ 10 步法流程
向后兼容
- 保留 v2.0 完整版：
SKILL-v2.md
- 保留 v1.0 完整版：
SKILL-v1.md
- 用户可选择使用 v1.0、v2.0 或 v3.1
- 调用方式保持一致
许可证
MIT License
重要提示：
本 skill 仅供法律分析和研究使用，不构成正式法律意见。重要案件请咨询专业律师。
制作团队：陈石律师（浙江海泰律师事务所）
技术支持：Claude Code + Claude Agent SDK
架构设计：混合架构（Mixture of Experts + 动态索引）
文件路径：/Users/CS/Trae/Claude/china-lawyer-analyst/SKILL.md
