| name | tabular-review |
| description | 表格化批量审查——每个文档一行，每个数据点一列，每格注明来源。 适用于M&A尽调（"审查200份合同中的控制权变更/转让/ MAC条款"） 或任何需要批量比对文档的审查。适用情形：用户说"表格审查"、 "审查表格"、"从这些合同提取字段"、"批量比对"。
|
| argument-hint | [--schema <file> --docs <folder> --output <xlsx|csv>] |
| legal_frame | cn-mainland |
| last_reviewed | 2026-06 |
| version | 1.0.0 |
| risk_level | medium |
| trigger_phrases | ["表格审查","合规表"] |
| legal_sources | [{"name":"中华人民共和国民法典","effective_date":"2021-01-01"}] |
数据源与判断框架引用
本 skill 引用场景级配置 ../../CLAUDE.md。
来源标注规范（[YD]/[WKL]/[BD]/[GOV]/[model]）参见场景级 references/ 目录。
/tabular-review — China Mainland
Purpose
有一堆文档，需要对每份文档回答同样的问题。一份尽调清单。一个供应商合同审计。一个租赁 portfolio 审查。输出是一张表：文档为行，数据点为列，每个格子可追溯到原文。
这不是发现问题。diligence-issue-extraction 从2000份文档里找出30个问题。本技能回答关于所有2000份文档的同样15个问题。
本技能输出的每个格子都是线索，需要人工验证，不是结论。
工作流程
Step 1: 确定文档和列
确认：哪些文档、哪些列、输出到哪里。
Step 2: 建立列类型体系
每个列有一个类型，约束答案格式：
| 类型 | 返回内容 | 适用于 |
|---|
verbatim | 原文引用，逐字照抄 | 定义词、操作条款原文、任何措辞重要的内容 |
classify | 固定列表中的一个值 | Yes/No、在场/缺席、条款变体 |
date | ISO日期 | 生效日期、到期日、终止通知截止日 |
duration | 数字+单位 | 期限长度、通知期、存续期 |
currency | 数字+币种（CNY/USD/EUR） | 上限、门槛、费用、交易金额 |
number | 纯数字 | 计数、百分比、页码 |
free | 短段自由文本 | 尽量少用——这个类型容易漂移 |
Step 3: 抽样运行（3-5份文档）
先对3-5份文档运行，调整schema，确认格式正确。
Step 4: 批量执行
一个子Agent并行处理一份文档。每格：值 + 状态 + 原文引用 + 位置。
Step 5: 规范化检查
标记异常值和不一致项。
Step 6: 输出
.xlsx 或 .csv（中文编码：UTF-8 with BOM）_sources.csv（每格的原文来源）- Markdown格式总是输出
CN特定注意事项
货币格式
"¥1,000,000" 或 "CNY 1,000,000"
日期格式
"2025-01-15" 或 "2025年01月15日"
