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Assist legal staff of administrative organs in mainland China, based on a given administrative fact pattern, in making value judgments and interest balancing under the basic principles of administrative law, and in forming a provisional discretionary conclusion.
Trigger this skill when the AI agent must handle any of the following situations: 1. The current case/issue has no direct, clear rule in positive law (a legal gap / lacuna); 2. Existing precedents, similar cases, or closely related legal norms must be used to derive a solution for the present issue; 3. The user expressly asks to "refer to," "apply by analogy," or "analogically apply" (参照 / 比照 / 类推适用) a particular norm or case; 4. Legal argumentation must rest on the principle that "like cases should be treated alike" (相似案件相似处理); 5. Similarity and difference between two or more cases/norms must be assessed to decide whether analogy is warranted; 6. In contexts such as contract interpretation, determination of tort liability, or discretionary administrative penalties, experience from similar situations must be used to build the argument. The core of this skill is: identify the basis of similarity (tertium comparationis), justify the analogy, and on that basis reach a reasoned legal conclusion.
Trigger this skill when an AI agent needs to organize legal reasoning results into a complete, internally consistent, and persuasive argumentative structure. Typical trigger scenarios include, but are not limited to: - Drafting the argumentative sections of legal documents such as legal opinions, written submissions (代理词), defense briefs (辩护词), and answers/pleadings (答辩状) - Answering complex legal questions from the user that require multi-step reasoning and a presented conclusion - Systematically analyzing disputed issues and constructing a complete reasoning path from facts to law to conclusion - Rebutting an opposing view by constructing an alternative argument chain - Conducting comprehensive analysis of multiple legal issues while ensuring logical consistency and non-contradiction among arguments - Presenting analytical conclusions in a legal research memorandum Trigger-signal keywords: argument, analysis, reasoning, why, prove, grounds/reasons, discourse, articulate a position, legal analysis
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | legal-judgment-prediction |
| description | 根据案件事实描述，综合调用8个原子能力，预测罪名、适用法条、刑期及量刑情节，输出结构化预测报告及置信度评估。 |
本复合能力面向刑事案件，接收案件事实描述文本作为输入，通过协调调用8个原子能力，完成从事实解析到判决预测的完整推理链条，最终输出包含罪名预测、适用法条、量刑预测、量刑情节分析及置信度评估的结构化预测报告。
| 编号 | 名称 | 选择理由 |
|---|---|---|
| 4 | 法律核心要素提取 | 判决预测的第一步必须从案件事实文本中精准提取主体、行为、客体、时间、结果、情节等不可再分的核心要素，这是后续所有推理的数据基础 |
| 5 | 法律概念理解 | 需要对提取出的行为要素匹配到具体罪名的法定构成要件，理解"犯罪未遂""入户盗窃""共同犯罪"等概念的内涵与外延，才能准确定性 |
| 6 | 争议焦点和法律关系识别 | 案件中往往存在罪名竞合、既遂与未遂之争、主从犯认定等争议焦点，识别这些焦点直接影响量刑预测的路径选择 |
| 8 | 法条检索 | 确定罪名后必须检索对应的刑法条文及司法解释，获取法定刑幅度、量刑档次、加重或减轻情节的法律依据 |
| 9 | 案例检索 | 通过检索同类案件的判决结果，获取司法实践中的量刑规律和区间分布，为刑期预测提供经验数据支撑，同时校准置信度 |
| 16 | 演绎推理 | 将法条规范（大前提）与案件事实（小前提）进行三段论推理，逐项论证构成要件是否满足，叠加量刑情节推导最终刑期区间 |
| 49 | 法律文书格式适用 | 预测报告需要按照结构化格式输出，参照裁判文书中"本院认为"部分的论证结构，确保报告的专业性和可读性 |
| 50 | 法律术语规范表达 | 预测报告中的罪名表述、量刑情节描述、法条引用等必须使用规范法律术语，避免歧义，确保报告可直接用于法律实务参考 |
无排除项。 本复合能力选用了全部8个可用原子能力。理由如下：
法律判决预测是一项高度综合的法律推理任务，从事实解析（AS-4）到概念匹配（AS-5）、争议识别（AS-6）、法条检索（AS-8）、案例参照（AS-9）、逻辑推理（AS-16），再到最终报告的格式规范（AS-49）和术语规范（AS-50），每一个环节都不可或缺。缺少任何一个能力都会导致预测结果的准确性或专业性下降。
输入：案件事实描述文本
│
▼
[步骤1] AS-4 法律核心要素提取
│
▼
[步骤2] AS-5 法律概念理解
│
▼
[步骤3] AS-6 争议焦点和法律关系识别
│
▼
[质量检查点 QC-1] ── 要素完整性与定性一致性验证
│ │
│ 通过 │ 不通过 → 回溯至步骤1或步骤2
▼
[步骤4] AS-8 法条检索
│
▼
[步骤5] AS-9 案例检索
│
▼
[质量检查点 QC-2] ── 法条适配性与案例相关性验证
│ │
│ 通过 │ 不通过 → 回溯至步骤3重新识别
▼
[步骤6] AS-16 演绎推理
│
▼
[质量检查点 QC-3] ── 推理逻辑自洽性验证
│ │
│ 通过 │ 不通过 → 回溯至步骤4补充法条
▼
[步骤7] AS-49 法律文书格式适用
│
▼
[步骤8] AS-50 法律术语规范表达
│
▼
输出：结构化判决预测报告（含置信度）
案例一示例： 提取出主体（张3）、行为（伪造身份证、冒名骗财）、目的（偿还债务）、目标金额（10万元）、结果（被识破未得手）、时间（2017年4月28日）。
案例二示例： 提取出主体（安旭＋杨某共同犯罪）、行为（持工具撬门入户盗窃）、客体（金银首饰）、时间（2016年5月9日案发，2018年4月15日被抓）、从宽情节（退缴3000元）。
案例一示例： 理解诈骗罪构成要件——以非法占有为目的、虚构事实或隐瞒真相、骗取他人财物、数额较大；理解犯罪未遂——已着手实行犯罪，因意志以外原因未得逞。
案例二示例： 理解盗窃罪"入户盗窃"——无论金额大小均入罪；理解共同犯罪的认定标准；理解主犯与从犯的区分标准。
案例一示例： 识别争议焦点——是否构成诈骗罪既遂或未遂（高影响）；"数额巨大"认定——10万元适用第266条哪一量刑档次（高影响）。
案例二示例： 识别争议焦点——安旭在共同犯罪中的地位是主犯还是从犯（高影响）；退缴3000元对量刑的影响（中影响）。
验证逻辑：
| 检查项 | 验证标准 | 不通过处理 |
|---|---|---|
| 要素完整性 | 主体、行为、客体、结果四项核心要素均已提取，无明显遗漏 | 回溯至步骤1，重新审视原文补充遗漏要素 |
| 定性一致性 | 候选罪名的构成要件与提取的要素之间不存在明显矛盾 | 回溯至步骤2，重新审视概念理解是否有误 |
| 争议识别充分性 | 至少识别出一个争议焦点；若案件事实明确无争议，需显式标注"无实质争议" | 回溯至步骤3，检查是否遗漏潜在争议 |
| 要素-争议关联性 | 每个争议焦点都能追溯到具体的事实要素 | 回溯至步骤1或步骤3，补充关联 |
案例一示例： 检索《刑法》第266条（诈骗罪及量刑幅度）、第23条（犯罪未遂）、第67条第三款（如实供述从轻）。
案例二示例： 检索《刑法》第264条（盗窃罪）、第25条（共同犯罪）、第67条第三款（如实供述）、第52条（罚金）、第53条（罚金缴纳）、第64条（违法所得追缴）。
案例一示例： 查找同类诈骗未遂案件的量刑规律，辅助判断七个月量刑区间的合理性。
案例二示例： 从同类入户盗窃案件归纳上海地区司法实践量刑规律；查找从犯认定标准的相关判例。
| 检查项 | 验证标准 | 不通过处理 |
|---|---|---|
| 法条覆盖性 | 定罪条款、犯罪形态条款、量刑情节条款均已检索到位 | 回溯至步骤4，补充遗漏法条 |
| 法条适配性 | 检索到的法条与候选罪名及争议焦点逻辑匹配，无张冠李戴 | 回溯至步骤3，重新审视罪名定性 |
| 案例相关性 | 检索到的案例与当前案件在罪名、情节、金额等维度上具有可比性 | 回溯至步骤5，调整检索关键词重新检索 |
| 量刑区间合理性 | 案例检索得出的量刑区间落在法定刑幅度之内 | 检查法条检索是否遗漏了加重/减轻情节的规定 |
案例一示例： ①诈骗罪构成要件逐项满足→构成诈骗罪；②被识破未得手属意志以外原因→犯罪未遂成立；③10万元属"数额巨大"量刑档，未遂可比照既遂从轻或减轻；④叠加如实供述从轻→推导至七个月有期徒刑＋罚金三万元。
案例二示例： ①入户盗窃构成要件满足→盗窃罪成立；②二人共谋共同实施→共同犯罪成立；③辩护人主张从犯，无充分证据支撑→不予采纳；④如实供述＋退缴从轻→推导六个月有期徒刑＋罚金二千元＋退赔指令。
| 检查项 | 验证标准 | 不通过处理 |
|---|---|---|
| 构成要件完整论证 | 每个构成要件都有对应的事实要素支撑，无跳跃论证 | 回溯至步骤1补充要素或步骤2修正构成要件理解 |
| 量刑档次正确性 | 推导的量刑档次与法条规定的数额/情节标准一致 | 回溯至步骤4核实法条和司法解释中的数额标准 |
| 刑期区间合理性 | 预测刑期落在法定刑幅度内，且与案例检索的量刑区间基本吻合 | 回溯至步骤5扩大案例检索范围，或回溯至步骤6重新评估情节叠加 |
| 推理链无矛盾 | 定罪结论、形态结论、量刑结论之间逻辑自洽，不存在前后矛盾 | 逐层回溯排查矛盾点 |
| 置信度合理性 | 置信度评估与争议焦点数量、案例一致性等因素匹配 | 重新评估置信度 |
案例一示例（格式参照）： 刑事判决书格式，依次写明当事人信息、公诉机关指控、事实认定、本院认为、判决主文、刑期计算、上诉告知、附相关法律条文。预测报告参照此结构但调整为预测视角。
案例二示例（格式参照）： 判决主文分项列出——一、定罪量刑；二、退赔指令。预测报告同样分项列出各判项预测。
案例一示例： 确保"犯罪未遂""比照既遂犯从轻或者减轻处罚""判处有期徒刑""并处罚金"等表述符合刑事文书规范。
案例二示例： 确保"入户盗窃""共同犯罪""退缴违法所得""退赔违法所得后发还被害人"等表述规范准确。
触发条件： 步骤2中识别出两个或以上候选罪名，且无法在步骤2中直接排除。
处理路径：
触发条件： 步骤1提取的结果要素显示犯罪可能未完成（如"未得手""未遂""中止"等关键词）。
处理路径：
案例一即为此分支： 张3被识破未得手→触发犯罪未遂分支→检索第23条→推理未遂成立→量刑比照既遂从轻或减轻。
触发条件： 步骤1提取的主体要素中存在两人或以上共同实施犯罪行为。
处理路径：
案例二即为此分支： 安旭伙同杨某→触发共同犯罪分支→检索第25条→辩护人主张从犯但证据不足→认定非从犯→不适用从犯减轻。
触发条件： 在任何步骤中发现案件事实描述缺少关键信息，导致无法完成当前步骤的推理。
处理路径：
触发条件： 步骤4检索到的法条之间存在冲突（如新旧法衔接、一般法与特别法竞合）。
处理路径：
| 检查点 | 位置 | 核心验证内容 | 回溯目标 |
|---|---|---|---|
| QC-1 | 步骤3之后 | 要素完整性、定性一致性、争议识别充分性 | 步骤1/2/3 |
| QC-2 | 步骤5之后 | 法条覆盖性与适配性、案例相关性、量刑区间合理性 | 步骤3/4/5 |
| QC-3 | 步骤6之后 | 构成要件完整论证、量刑档次正确性、刑期合理性、推理无矛盾 | 步骤1/4/5/6 |
回溯上限： 同一检查点最多触发2次回溯。若2次回溯后仍不通过，在报告中标注该环节存在不确定性，降低置信度，继续执行后续步骤。
最终输出的结构化判决预测报告格式如下：
═══════════════════════════════════════
法律判决预测报告
═══════════════════════════════════════
【一、案件基本信息】
被告人：
案 由：
案发时间：
案发地点：
【二、事实认定摘要】
（核心事实要素的结构化呈现）
【三、罪名预测】
预测罪名：
构成要件论证：
(1) ……
(2) ……
(3) ……
(4) ……
【四、争议焦点分析】
争议焦点1：……
分析结论：……
确定性：高/中/低
争议焦点2：……
分析结论：……
确定性：高/中/低
【五、适用法条】
(1) 《刑法》第XXX条——……
(2) 《刑法》第XXX条——……
(3) ……
【六、量刑预测】
基准量刑档次：……
量刑情节调整：
- 从轻情节：……
- 从重情节：……
主刑预测：有期徒刑X个月（预测区间：X-Y个月）
附加刑预测：罚金人民币X元
其他判项：……
【七、类案参考】
参考案例1：……（量刑结果：……）
参考案例2：……（量刑结果：……）
【八、置信度评估】
总体置信度：X%（高/中/低）
分项置信度：
- 罪名预测：X%
- 犯罪形态：X%
- 量刑预测：X%
【九、风险提示】
(1) ……
(2) ……
═══════════════════════════════════════
输入： 公诉机关指控：2017年4月28日15时许，被告人张3为偿还债务伪造其妹妹"张2"的身份证，后被告人张3冒名"张2"的身份，利用伪造的"张2"的身份证及事先调取的张2名下不动产登记信息，欲骗取被害人刘某某、徐某某的现金人民币10万元，被被害人刘某某、徐某某当场识破未得手。（证据部分略）
执行过程：
步骤1 [AS-4]：
步骤2 [AS-5]：
步骤3 [AS-6]：
✅ QC-1验证： 四项核心要素完整；诈骗罪构成要件与事实要素一致；两个高影响争议焦点已识别。→ 通过
步骤4 [AS-8]：
步骤5 [AS-9]：
✅ QC-2验证： 定罪条款、未遂条款、从轻条款均已检索；案例与当前案件高度可比。→ 通过
步骤6 [AS-16]：
✅ QC-3验证： 构成要件逐项论证完整；7个月在减轻处罚后的合理区间内；与案例检索区间吻合。→ 通过
步骤7 [AS-49]：
步骤8 [AS-50]：
最终输出（摘要）：
实际判决对照： 被告人张3犯诈骗罪，判处有期徒刑七个月，并处罚金人民币三万元。预测与实际判决完全一致。
输入： 上海市长宁区人民检察院指控：2016年5月9日13时许，被告人安旭伙同杨某（已判决）至本市长宁区福泉路XXX弄XXX号XXX室，利用自备工具撬门入户盗窃，窃得被害人弓某某放置于房间三楼储藏室内的多件金银首饰后逃逸。2018年4月15日，被告人安旭在广州火车站被公安机关抓获。案发后，被告人安旭在家属帮助下退缴部分违法所得人民币3000元。（证据部分略）
执行过程：
步骤1 [AS-4]：
步骤2 [AS-5]：
步骤3 [AS-6]：
✅ QC-1验证： 核心要素完整；盗窃罪构成要件与事实一致；三个争议焦点已识别。注意：涉案财物具体价值未明确，标注为信息不足项。→ 通过（附信息不足标注）
步骤4 [AS-8]：
步骤5 [AS-9]：
✅ QC-2验证： 法条覆盖完整；案例与当前案件在罪名、行为类型、地区上高度可比。→ 通过
步骤6 [AS-16]：
✅ QC-3验证： 构成要件论证完整；6个月在法定刑幅度和案例区间内；推理链无矛盾。→ 通过
步骤7 [AS-49]：
步骤8 [AS-50]：
最终输出（摘要）：
实际判决对照： 一、被告人安旭犯盗窃罪，判处有期徒刑六个月，并处罚金人民币二千元。二、责令被告人安旭退赔违法所得后发还被害人弓某某。辩护人主张安旭系共同犯罪中次要地位的辩护意见，法院不予采纳。预测与实际判决完全一致。
适用范围： 本复合能力主要适用于事实清楚、证据充分的刑事案件判决预测。对于事实存在重大争议、证据不足的案件，置信度应显著降低。
置信度校准规则：
回溯效率保障： 每个质量检查点最多触发2次回溯，避免无限循环。若2次回溯后仍存在问题，标注不确定性后继续推进。
多被告人处理： 若案件涉及多名被告人，需对每名被告人分别执行步骤6的量刑推理，但步骤1-5的结果可共享。
本能力不涉及： 民事案件预测、行政案件预测、法律咨询建议、辩护策略制定等超出刑事判决预测范围的任务。