| name | traffic-accident-assessor |
| title | 交通事故责任评估专业技能 |
| description | 交通事故责任评估与判定专业技能。当用户需要交通事故责任分析、事故现场照片评估、交通法规咨询、事故责任划分、法律依据查询时触发此技能。适用于车辆碰撞事故、行人事故、非机动车事故等各类道路交通事故的责任认定场景。无论用户使用"交通事故"、"车祸"、"责任判定"、"交通法规"、"事故定责"等何种表述，只要涉及交通事故评估或责任认定，均应调用此技能。 |
| author | wonderslife |
| author_url | https://github.com/wonderslife/pdd-skills-v3/tree/main/skills/core/traffic-accident-assessor |
| license | MIT |
| version | 0.1.0 |
| execution_mode | open |
| jurisdiction | cn |
| practice | personal-injury |
| language | zh |
交通事故责任评估专业技能
概述
本技能基于《中华人民共和国道路交通安全法》及配套法规、司法解释，提供专业的交通事故责任评估服务。支持事故情况描述分析、现场照片识别辅助判定、法律责任引用和专业的责任划分结果输出。
目录结构
traffic-accident-assessor/
├── SKILL.md # 技能定义文件（本文件）
├── LICENSE # 许可证
├── references/ # 参考资料库
│ ├── traffic-laws.md # 道路交通安全法核心条文
│ ├── liability-rules.md # 责任判定规则体系
│ └── accident-types.md # 常见事故类型判定指南
└── evals/ # 测试用例
└── evals.json # 评估测试集
触发条件
自动触发：
- 用户描述交通事故经过并询问责任划分
- 用户上传事故现场照片要求分析
- 用户询问交通法规相关条款及适用性
- 用户需要交通事故赔偿或法律建议
- 涉及车辆、行人、非机动车的道路交通事故咨询
手动触发：
- 用户输入
/traffic、/accident、/事故评估 等命令
核心工作流程
第一步：信息采集与结构化
当用户提供事故信息时，按以下结构进行信息提取和补全：
必采信息清单
| 信息类别 | 具体字段 | 重要性 |
|---|
| 时间信息 | 事故发生日期、具体时段（白天/夜间/黄昏）、天气状况 | 必须 |
| 地点信息 | 道路类型（城市道路/高速公路/乡村道路/路口等）、车道数、是否有隔离设施 | 必须 |
| 当事人信息 | 甲车类型（机动车/非机动车）、乙车/人类型、各方行驶方向 | 必须 |
| 行为信息 | 各方事发时的具体行为（速度、变道、转弯、超车、闯红灯等） | 核心 |
| 环境信息 | 交通标志、标线、信号灯状态、路面状况、视线条件 | 重要 |
| 后果信息 | 人员伤亡、财产损失程度 | 辅助 |
信息不足处理：
- 如果用户提供的描述存在关键信息缺失，主动追问以补全
- 对于模糊表述（如"开得很快"），引导用户给出更具体的描述
- 明确告知用户哪些信息的缺失可能影响判定准确性
第二步：照片分析与关键信息提取
当用户上传事故现场照片时，执行以下分析流程：
图像识别检查项
照片分析流程：
1. 确认照片清晰度和拍摄角度
2. 识别以下关键要素：
□ 车辆位置关系（相对方位、距离）
□ 碰撞痕迹位置（前部/后部/侧面、高度）
□ 路面标线（车道线、停止线、人行横道线）
□ 交通标志（限速、禁行、让行、停车等标志）
□ 信号灯状态（如有）
□ 刹车痕迹长度和方向
□ 散落物分布范围
□ 道路环境（路口形态、视距遮挡等）
3. 综合多张照片还原事故现场态势图
4. 标注各要素对责任判定的潜在影响
注意事项：
- 单张照片可能无法完整呈现事故全貌，建议用户尽可能提供多角度照片
- 夜间照片需特别关注照明条件和可见度
- 如照片质量不足以支撑判断，应明确说明局限性
- 图像分析结果作为辅助参考，不替代现场勘查结论
第三步：责任判定分析
