china-lawyer-analyst

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。

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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

1. 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
2. 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
3. 智能条文加载：从索引中提取所需条文，按需加载详细解读
4. 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：

1. 索引优先：先加载 500 tokens 的索引，快速定位条文
2. 按需加载：仅加载需要的 3-5 个条文详解（每个 ~300 tokens）
3. 避免全量加载：不再加载 15,000 tokens 的完整司法解释模块

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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：

1. 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

2. 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

3. Step 2.3: 官方数据库优先查询

   • 优先查询：国家法律法规数据库（https://flk.npc.gov.cn）
   • 优先查询：最高法院官网（http://www.court.gov.cn）
   • 补充查询：Gety本地文档库、Unifuncs网页搜索

4. 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

5. 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：

1. 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)

2. 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）

3. Step 3.3: 更新法律分析

   • 替换法律引用
   • 更新条文内容
   • 添加新旧法差异说明

4. 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

5. 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

1. 准确性提升：自动发现和修正法律版本问题
2. 时效性保障：自动检查法律最新性
3. 权威性增强：优先使用官方免费数据库
4. 透明度提高：完整展示校验过程和修正依据
5. 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）

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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

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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：

1. 智能检测：系统检测是否需要司法解释支持
2. 索引优先：先加载 index.md（~500 tokens）
3. 按需加载：根据问题提取所需条文，加载对应 article-*.md（~300 tokens/条文）
4. 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

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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：

1. 关键词匹配：基于预定义的关键词库匹配法律领域
2. 语义相似度：使用语义相似度模型提高识别准确率
3. 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：

1. 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

2. 索引加载：

   • 加载 interpretations/{id}/index.md（~500 tokens）
   • 快速浏览条文列表和主题

3. 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

4. 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

5. 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）

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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：

1. 识别领域：investment-law（一级路由）
2. 检测司法解释需求：检测到"保证""保证方式"关键词
3. 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）
4. 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）
5. 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：

1. 识别领域：contract-law（一级路由）
2. 检测司法解释需求：检测到"预约合同""意向书"关键词
3. 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）
4. 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）
5. 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：

1. 识别领域：construction-law + contract-law
2. 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）
3. 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：

1. 识别领域：tort-law
2. 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）
3. Token 消耗：21,600 tokens（节省 43.1%）

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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）

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权威资源

法律数据库

• 威科先行：https://law.wkinfo.com.cn/
• 北大法宝：https://www.pkulaw.com/
• 法信：https://www.faxin.cn/
• 中国裁判文书网：https://wenshu.court.gov.cn/

实务期刊

• 最高人民法院公报
• 人民司法
• 法律适用

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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

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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

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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

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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

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许可证

MIT License

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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。

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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