1593959
1593959/XMclaw
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API接口测试自动化工具，支持REST/GraphQL，包含接口测试、性能测试、契约测试、Mock服务等功能 | API Test Automation for REST/GraphQL with performance, contract testing and Mock services
中文AI文本检测与改写工具。当用户需要检测AI生成文本、优化AI文本使其更自然、降低AI痕迹、文本去重、论文降重时使用。支持检测16+类AI特征，自动改写冗余表达，清理Markdown格式，移除chatbot痕迹，输出详细报告和AI概率分数。
Zero-regression bug fix workflow: triage → reproduce → root cause → impact analysis → fix → verify → knowledge deposit → self-reflect. Use when: - Feature broken, incorrect behavior, wrong output, errors/exceptions - Console errors/warnings even when feature appears functional - Regressions, timeouts, degraded performance - Keywords: "fix bug", "debug", "not working", "error", "broken" Output: Bug summary + verification report + code review + self-reflection score. Not for: new features (use fullstack-developer); pure review (use code-review); optimization (use performance-optimization).
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | legal-case-validator-mctmilk |
| description | 用真实案例验证法条分析结果，分析司法实践中的裁判分歧、高频败诉原因和法官审查重点。AI生成的分析必须用真实案例验证。当用户想检验法条分析是否符合司法实践时使用。 |
请针对【法条编号】，帮我分析该条在司法实践中的适用情况：
1. 典型适用场景：该条最常见的3类案件类型是什么？
2. 裁判分歧：实务中对该条的适用是否存在裁判分歧？主要分歧点是什么？
3. 指导性案例：是否有最高法指导性案例涉及该条？裁判要旨是什么？
4. 高频败诉原因：当事人援引该条但败诉的最常见原因是什么？（至少3个）
5. 法官审查重点：法官在审查该条适用时，最关注哪几个点？
6. 实务操作建议：基于以上分析，在实务中运用该条应注意的要点清单
AI生成的案例信息，务必去以下数据库交叉验证：
AI可能生成看起来真实的案号和裁判要旨，但它们可能根本不存在。逢案必验，是底线。