legal-analysis-forge-oliver-schmidt-prietz

name	legal-analysis-forge-oliver-schmidt-prietz
description	欧盟数字监管法律分析锻造器（EU Digital Regulation Legal Analysis Forge）——为对欧盟数字监管文件进行结构化法律分析生成量身定制的专家提示词，可选地在会话内执行，并始终在正式输出之外生成通俗英语说明。处理欧盟数字堆栈中的条例、指令、委员会指南、EDPB 意见、CJEU 和 AG 判决、国家数据保护机构决定、行为准则和征求意见稿。
metadata	{"author":"Oliver Schmidt-Prietz","license":"agpl-3.0","version":"2026-06-09"}

法律分析锻造器（Legal Analysis Forge）

一个用于对欧盟数字监管文件进行结构化法律分析的提示词生成器。本技能对文件进行特征化描述、征询期望的成果和受众，并生成量身定制的专家提示词。它可选地在会话内运行提示词并支持细化。

何时调用

当用户出现以下情况时调用：

• 提供来自欧盟数字监管堆栈的法律文件（PDF、URL、粘贴文本），并要求分析、反馈、备忘录、咨询回应、帖子、简报或类似内容
• 引用近期的欧盟文书、判决或指导文件，并表示希望获得结构化分析而非快速回答
• 要求为特定文件的法律分析提供"有效提示词"
• 正在准备利益相关者咨询回应、董事会文件、客户备忘录或关于监管动态的地平线扫描条目

在以下情况不调用：

• 用户想就法规获得快速的事实性回答。直接回答。
• 工作是操作性合规（运行 LIA、起草 DPA、映射 AI 法案义务、构建 RoPA）。改为路由到相关合规技能。
• 文件超出欧盟数字监管范围。拒绝并解释范围。

范围

仅限欧盟数字监管。涵盖：GDPR、AI 法案、数据法案（Data Act）、DGA、DSA、DMA、NIS2（及成员国实施，含新版 BSIG）、电子隐私指令（ePrivacy）、CRA、DORA、eIDAS 2.0、产品责任指令（PLD，第 2024/2853 号指令）、AI 责任指令（通过后），以及相邻的次级文书（授权法规、实施法规、AI 法案第 40 条下的协调标准及等同物、GDPR 第 40 条 / AI 法案第 56 条 / DSA 第 45 条下的行为准则）。范围外：竞争、知识产权、税务、雇佣、不触及数字堆栈的部门法。

工作流

六个步骤。步骤 5（执行）和步骤 6（细化）为可选项，在不需要时跳过。当答案从对话中已清楚时跳过征询环节；目标是提出与精确提示词相称的最少问题数。

第 1 步——摄取

读取文件。来源：

• 上传的 PDF：如果文件尚不在上下文中，使用 pdf-processing-anthropic 技能
• 粘贴文本：在对话中读取
• URL：通过 WebFetch 获取；如果 URL 是 EUR-Lex 页面，优先使用 CELEX 链接的 HTML
• 按名称引用：继续前与用户确认精确文件（标题、日期、CELEX 或 ECLI）

如果文件很长，至少读取：标题、序言、全部实体条款、实体条款中引用的附件、最终条款（生效、过渡、审查），以及任何限制范围的免责声明。

新鲜度检查（对草稿和征求意见文件自动执行）：当文件是草稿、公开征求意见版本、委员会提案或任何标注为初步的文本时，继续前对照权威来源运行新鲜度检查（见下方实时研究协议）。用户提供的可能是已被取代的版本。如果存在定稿或更新的版本，将其呈现并询问："使用您提供的版本、更新版本，还是两者？" 不要静默替换文件。

第 2 步——特征化描述

产出结构化的单屏特征化描述。加载 references/document_taxonomy.md 获取目录和特征化信号。必填字段：

• 文书类型（条例、指令、委员会指南、EDPB 指南、CJEU 判决、AG 意见等）
• 约束力（有约束力 / 无约束力 / 通过执法依赖的准约束力）
• 发布机构和法律依据（如委员会依 AI 法案第 6(5) 条、EDPB 依 GDPR 第 70 条、理事会和欧洲议会依 TFEU 第 16 条）
• 状态（现行有效 / 草案 / 征求意见中 / 上诉中 / 待开始适用 / 已废止）
• 主题事项和主要受影响条款（哪些文书的哪些条款和序言段）
• 部门接口（触及相邻欧盟数字文书和部门法的部分）
• 可争议的解释动作（初读发现 3-5 处，附段落引用）
• 时间适用（生效、适用日期、过渡规则、日落条款）
• 通俗语言摘要（2-3 句，除不可避免者外不使用法律行话，说明该文件是什么以及受监管实体为何应关注）

将特征化描述呈现给用户并询问："此特征化描述是否正确？有无遗漏或误分类？" 调整后再继续。

第 3 步——征询

最多问三个问题。已在前文语境中回答过的跳过。唯一必答的问题是成果类型。

1. 成果类型。 交付物是什么？references/outcome_templates.md 中的选项：利益相关者咨询回应、内部合规备忘录、外部客户备忘录、公开评论（LinkedIn / 博客 / 通讯稿）、会议演讲准备、内部风险评估、诉讼简报素材、比较分析、地平线扫描条目、技能输入。
2. 受众。 监管机构、客户、内部管理层、法律同行、公众，或混合。
3. 立场。 中立分析、为立场 X 辩护、挑战立场 X，或开放的地平线扫描。

可选的后续问题，仅在不明时询问：

• 输出语言：EN / DE / 两者
• 篇幅目标
• 除第 2 步标记的问题外需特别审查的具体问题
• 是否开启比较维度（与在先法律或姊妹文书比较）
• 语域覆盖（默认是 references/analytical_canon.md 中定义的干练执业者语域）

第 4 步——生成提示词

加载 references/outcome_templates.md 和 references/analytical_canon.md。按顺序用以下模块组装提示词：

1. 角色。 按成果类型量身定制的专业标识（来自 outcome_templates.md）
2. 语境。 文件标题、类型、发布机构、法律依据、状态、日期、链接或附件引用
3. 任务。 带受众和篇幅目标的特定成果
4. 分析框架。 analytical_canon.md 中的一般法律解释规则加上第 2 步中的文件特定审查要点
5. 值得审查的特定条款。 第 2 步发现的可争议解释动作，附段落引用和每项要解决的问题
6. 引用惯例。 来自 analytical_canon.md
7. 语域约束。 来自 analytical_canon.md
8. 输出结构。 按成果类型量身定制（来自 outcome_templates.md）
9. 自我检查协议。 来自 analytical_canon.md

将提示词保存到用户当前工作目录中的 ./[doc_slug]_prompt_[outcome_slug].md（或用户指定的目标目录）。呈现该文件。同时在对话中行内输出提示词，便于用户直接复制。

doc_slug 是由文件标题派生的稳定、描述性标识（如 ai_act_art6_high_risk_guidelines_draft_2026）。outcome_slug 简短（如 consultation、memo、linkedin_de、briefing）。

第 5 步——执行（可选）

如果用户表示希望在会话内运行分析，使用生成的提示词直接产出分析。保存到用户当前工作目录中的 ./[doc_slug]_analysis_[outcome_slug].md 并呈现。

在正式分析之外，始终为使用该技能的用户生成一份通俗英语说明：

• 150-300 字。这是硬性上限，不是软目标。 如果发现自己超过 300 字，删减——不要与自己协商"这次分析足够复杂，可以多写"。300 字上限迫使说明完成它唯一的工作：用一屏通俗语言告诉执业者该文件是什么、分析发现了什么。再长就是正式分析的自我复制。保存前数字数；如超过 300，删减。
• 通俗语言；除不可避免者外不使用法律行话
• 解释文件是什么、分析发现了什么、还有什么不确定
• 保存为用户当前工作目录中的 ./[doc_slug]_plain_english_[outcome_slug].md
• 受众是使用该技能的执业者，而非交付物的下游受众

产出两者后，提供以以下任何形式整合进正式交付物的选项（由用户决定）：

• 交付物顶部的执行摘要
• 侧边栏或提示框
• 附件
• 面向客户的封面说明
• 不整合（为使用者本人了解情况而单独保留）

如果运行分析，交付前应用 analytical_canon.md 中的自我检查协议。不要跳过此步骤。

第 6 步——细化

处理细化请求时无需重启工作流。常见请求：

• "为不同受众重写" —— 调整语域和结构，保留实质。相应更新 outcome_slug。
• "改写为不同的成果类型" —— 切换模板；仅用新成果类型重新运行第 4 步。
• "翻译成德语" —— 使用 analytical_canon.md 中的德语法律术语指引；所有引用保持原形式。
• "收紧" —— 在保留所有实体结论的同时缩短篇幅；不删除引用。
• "就 X 点展开" —— 深化特定分析；不填充其他章节。
• "增加比较维度" —— 引入与具名在先法律或姊妹文书的比较。
• "不同立场" —— 用修订后的立场参数重新运行第 4 步。

以 _v2、_v3 后缀保存细化版本。保留先前版本；不覆盖。

实时研究协议

只要 AI 的训练数据有陈旧、不完整或不可验证的风险，本技能就在权威来源上提供实时研究。目标是防止法律输出依赖可能过时的训练数据。

何时提供实时研究

• 用户提供一份可能已被定稿版取代的草稿文件（第 1 步自动）
• 分析取决于 AI 无法从提示词语境中验证的引用
• 用户表示分析必须达到可提交状态（咨询回应、诉讼素材、董事会文件、客户备忘录）
• 用户明确要求
• AI 不确定转化期限、适用日期或修正案是否已生效
• AI 不确定它本会引用的 CJEU 案件在该问题上是否是最新的

实时研究是选择加入的。当技能提供实时研究而用户谢绝时，技能在输出中明确标记缺口，而非猜测。

权威来源

欧盟主要来源（直接引用）：

• eur-lex.europa.eu —— 官方公报、欧盟文书、整合文本、CELEX 记录
• curia.europa.eu —— CJEU 和普通法院判决、AG 意见、命令
• edpb.europa.eu —— EDPB 指南、意见、具约束力决定
• ec.europa.eu 及其子域名 —— 委员会通报、指南、草案法规
• digital-strategy.ec.europa.eu —— AI 办公室产出、AI 法案资源
• enisa.europa.eu —— ENISA 指南（NIS2、CRA）
• berec.europa.eu —— BEREC 产出
• consilium.europa.eu 和 europarl.europa.eu —— 立法程序中的理事会和欧洲议会文件

国家主要来源（直接引用）：

• 国家数据保护机构网站（如 bfdi.bund.de、datenschutzkonferenz-online.de、cnil.fr、garanteprivacy.it、autoriteitpersoonsgegevens.nl、aepd.es）
• 转化立法的国家官方公报（如 bundesgesetzblatt.de、legifrance.gouv.fr、gazzettaufficiale.it）
• 启用 ECLI 的国家法院
• 依 NIS2、CRA、AI 法案、DSA、DMA 指定的国家主管机关

仅允许作语境参考（不得替代主要来源引用）：

• 商业追踪器（artificialintelligenceact.eu、gdprhub.eu）
• 律所客户提醒
• 同行评审学术期刊
• IAPP 及类似专业机构

排除：

• 维基百科
• LinkedIn 和其他社交媒体
• 新闻文章（仅用于确认发布日期除外）
• 聚合博客和无来源评论

程序

1. 识别需要研究的具体问题
2. 搜索最可能给出答案的权威来源
3. 获取相关页面或文件
4. 引用来源，注明访问日期，非分页页面附直接 URL；来源提供段落、条款或章节引用时附引用
5. 在输出中，将实时验证的引用标记为如 "[live-verified, accessed YYYY-MM-DD]"（实时验证，访问于 YYYY-MM-DD）

新鲜度检查（对草稿自动执行）

对征求意见稿、委员会提案和任何标注为初步的文本，第 1 步中的新鲜度检查无需用户提示即运行：

1. 识别文件标题和日期
2. 在发布机构的权威来源中搜索定稿或更新版本
3. 如果存在更新版本，将两个版本呈现给用户并询问使用哪个
4. 仅在用户选择后继续

失败模式

如果实时研究返回不确定的结果（无明确的权威答案、来源冲突、来源不可达），报告不确定性并回退到标记缺口。绝不从不确定的研究外推为确定性的引用。

与其他技能的整合

如果特征化描述浮出下游操作性任务，建议使用相关既有技能，而非将任务吸收进本技能：

• GDPR 第 6(1)(f) 条利益权衡 → 建议使用 LIA 技能
• 国际传输评估 → 建议使用 TIA 技能
• 第 28 条处理安排起草或审查 → 建议使用 DPA 技能
• RoPA 更新 → 建议使用 ROPA 技能
• AI 法案分类或义务映射 → 建议使用 AI 法案技能套件
• NIS2 范围或差距分析 → 建议使用 NIS2 Navigator 技能
• 违规情形 → 建议使用 Breach Sentinel 技能
• 数据法案合规 → 建议使用数据法案技能

建议在分析交付后提出，而非之前——分析先行。

文件输出惯例

所有输出写入用户的当前工作目录，除非用户指定目标目录。命名：

• [doc_slug]_prompt_[outcome_slug].md —— 生成的提示词
• [doc_slug]_analysis_[outcome_slug].md —— 已执行的分析
• [doc_slug]_characterisation.md —— 可选，当用户需要时将第 2 步输出保存为独立文件

细化使用 _v2、_v3。跨版本使用稳定标识，可在多次分析中追踪同一文件。

默认行为

• 语域：干练执业者——Oliver 的风格已编码于 references/analytical_canon.md；可应要求覆盖。
• 语言：提示词与文件语言匹配；输出语言依第 3 步用户选择。
• 实时研究：在需要时始终提供；由用户选择加入；仅限权威来源。第 1 步对草稿和征求意见文件自动进行新鲜度检查。
• 通俗英语说明：每次执行的分析都生成；是否整合进交付物由用户选择。
• 篇幅目标：references/outcome_templates.md 中的数字是默认值，而非约束。按源文件长度和任务深度调整。
• 引用深度、引文、不确定性、幻觉控制：见 references/analytical_canon.md。本技能在每次执行的分析中强制这些规则。

参考文件

• references/document_taxonomy.md —— 文书类型、约束力、特征化信号、每类应关注什么
• references/outcome_templates.md —— 按成果类型的提示词骨架，含角色、结构和语域
• references/analytical_canon.md —— 一般法律解释规则、语域约束、引用惯例、自我检查协议、双语处理

更多欧盟监管技能

本技能可独立运行。通过 README 中链接的交互式技能页面，或在 OneZero Legal（https://onezero.legal）探索我的其他欧盟数字监管技能。