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课堂提问准备——预测老师可能提问的问题并以苏格拉底式追问训练，标注你的薄弱 环节以便课前重温。当用户说"准备明天的课""课堂提问[案例]""[老师]可能在 [案例]上问什么"或指向指定阅读材料时使用。
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按系统逐一定义AI角色、风险等级和监管义务——判定每个系统是 AI服务提供者还是使用者，分配风险层级，并映射至中国AI法规 的义务要求。适用于建立AI系统清单、进行年度AI审计、或新法 规要求重新分类时。
为AI系统或模型生成风险定级和合规概要评估——涵盖数据、公平性、 透明度、安全性和监管注册表。在用例分类为"附条件-高"后使用， 产品或工程团队提出"我们需要做AI影响评估"时使用，或定期重新 认证已部署系统时使用。采用快速/全面双轨制。
首次运行访谈以建立AI治理实践配置：适用法规、 AI系统清单、红线、审批工作流和输出偏好。 在插件首次安装时自动运行。使用 --redo 可重新运行。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
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| name | cold-call-prep |
| description | 课堂提问准备——预测老师可能提问的问题并以苏格拉底式追问训练，标注你的薄弱 环节以便课前重温。当用户说"准备明天的课""课堂提问[案例]""[老师]可能在 [案例]上问什么"或指向指定阅读材料时使用。 |
| argument-hint | [案例名称, 或粘贴案例文本, 或阅读材料路径] |
~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/CLAUDE.md → 课程列表、授课教师、学习风格。如果学生提问的内容听起来像是一个真实情况——他们的租房合同、停车罚单、家人的生意、朋友的逮捕、真实的金额、真实的截止日期、真实的人名——立即停止。
"这听起来像是一个真实情况，而非假设性题目。我不能给你法律建议，你也不能——你还不是执业律师。如果这是真实的，当事人需要一名真正的律师：法律援助中心、你学校的法律诊所、当地律师协会的律师推荐服务，或（如果有费用）聘请私人律师。我很乐意帮你理解相关的法律概念，但那是学习，不是法律建议。"
注意以下触发信号：真实姓名、真实地址、真实日期、具体金额、"我的房东/老板/父母/朋友""我收到了罚单/信函/通知"、以天为单位的截止日期。任意一个信号都应触发此警告。
课堂提问的成败在于准备。老师反复读过该案例数十次，知道要问什么；学生只读了一次。本技能缩小这个差距——预测案例的可能问题模式，训练学生回答，并揭示尚未锁定的内容。
不是阅读案例的替代品。是检验你是否真正读了的测试。
[不确定]。强烈建议学生先粘贴案例或教材处理内容。~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/CLAUDE.md → 当前课程、授课教师、学习风格~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/CLAUDE.md 课程列表——语气和关注重点因教师而异）教师课堂提问有重复出现的模式。按以下类别预测：
基本案情层面（预热）：
裁判要旨 / 规则：
裁判理由：
法律适用 / 假设变体：
政策 / 理论：
教师个人风格（来自 ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/CLAUDE.md 备注）：
挑选跨这些类别的 6-10 个问题。按被首先提问的可能性排序（基本案情通常最先，然后裁判要旨，然后更难的类别）。
使用 socratic-drill 模式：
结束时：
# 课堂提问准备——[案例]——[日期]
**训练问题数：** [N]
**强项：** [自信 + 正确的问题]
**薄弱：** [猜测或含糊其辞的问题]
**错过：** [不知道的问题]
## 明天课前：
- [需重新核实的具体事项——他们搞错的事实、他们无法陈述的规则]
- [如果政策/理论薄弱："重新阅读反对意见——通常政策问题来自那里"]
## 课堂上可能出现的问题：
- [10个中的前3个——教师最可能首先提出的问题]
/law-student:case-brief。摘要也是课堂提问准备的工具。/law-student:socratic-drill [学科]。~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/CLAUDE.md 课程备注中，技能可以据此加权；否则，技能按一般模式工作。