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将法律文本（法律条文或法律案例）转换为规范的 Markdown 格式，删除推广冗余信息。本技能应在用户需要处理法律条文（如民法典、刑法等）、整理法律案例（如最高法典型案例、裁判文书等）、或从粘贴文本中格式化法律文档时使用。注意：本技能只负责格式化和内容清理，不包含内容抓取能力。内容获取应由其他 skill（如 wechat-article-fetch）完成，AI 会自动判断技能协作顺序。内置 archive 机制，所有结果自包含存储在 skill 目录内。
基于 SOC 职业分类
基于现有文章、专栏、课程讲稿、逐字稿、访谈、课件、会议纪要、案例材料、PDF 文本、Word 文档和笔记等内容资产，判断它们最适合转化为书、小册子、课程、系列文章、实务手册或知识库，并输出精简策划意见；用户提到“把现有内容整理成书”“判断素材适合做书还是课程”“把文章/直播稿/课程稿/笔记重组成知识产品”等场景时，应使用本技能。
使用本地 FunASR 服务将音频或视频文件转录为带时间戳的 Markdown 文件，支持 mp4、mov、mp3、wav、m4a 等常见格式。本技能应在用户需要语音转文字、会议记录、视频字幕、播客转录时使用。
Git 工作流安全助手。本技能应在需要执行分支管理、Monorepo 安全合并、PR 创建/审查/合并、冲突处理、cherry-pick、安全回退，以及 stale/已合并分支审计与清理（branch cleanup，含 squash/rebase merge 校验）时使用。不要用于：批量生成提交信息、项目任务分配、长期任务状态管理或本地多 Agent 会话编排。
本技能应在用户需要 OCR、扫描识别、图片文字识别、文档识别，或将 PDF、图片、Office 文档、URL 转换为 Markdown 时使用。检测到法律材料时可进行保守的法律术语与文书结构优化。不要用于法律事实判断、补写缺失内容、语义改写、印章深度识别或图表实体分析。
Skill 质量验收与格式审查工具，也可称 Skilllint。本技能应在用户需要审查 Claude Code Skill 的目录结构、Frontmatter、引用一致性、发布版本、业务流深度、可评估性和安全风险时使用。不要用于：创建新技能、代码审查、应用功能测试、通用编程任务。
转录稿纠错与轻度优化。本技能应在用户需要按用户词典纠正 ASR 转录稿同音字与英文专有名称漂移时使用。不要用于：重写为课程章节、报告、总结，或完全空白的素材创作。
| name | legal-text-format |
| homepage | https://github.com/cat-xierluo/legal-skills |
| author | 杨卫薪律师（微信ywxlaw） |
| version | 1.2.1 |
| license | CC-BY-NC |
| description | 将法律文本（法律条文或法律案例）转换为规范的 Markdown 格式，删除推广冗余信息。本技能应在用户需要处理法律条文（如民法典、刑法等）、整理法律案例（如最高法典型案例、裁判文书等）、或从粘贴文本中格式化法律文档时使用。注意：本技能只负责格式化和内容清理，不包含内容抓取能力。内容获取应由其他 skill（如 wechat-article-fetch）完成，AI 会自动判断技能协作顺序。内置 archive 机制，所有结果自包含存储在 skill 目录内。 |
将法律文本（法律条文或法律案例）转换为规范的 Markdown 格式，删除推广冗余信息，自动识别文本类型并应用相应的格式化规则。
核心职责：只负责格式化和内容清理，不包含内容抓取能力。
场景：用户请求格式化网页上的法律文本
用户请求 → AI 判断来源 → 抓取类 skill 获取内容 → legal-text-format 格式化
示例流程：
wechat-article-fetch 抓取 → AI 调用 legal-text-format 格式化legal-text-format 格式化legal-text-format 格式化技能职责边界：
wechat-article-fetch / 其他抓取工具：负责从各种来源获取原始文本内容legal-text-format：负责对已获取的文本进行格式化和清理内容完整性保证：除格式调整和去除推广内容外，所有法律案例和法条的实质内容必须完整保留，不得有任何遗漏！
使用 LLM 分析输入文本：
分析提示词参考：
分析以下文本，判断其类型：
- 如果是法律条文：识别章、节、条的结构
- 如果是法律案例：识别案例标题、案号、案情、裁判结果、典型意义等
- 提取主题用于文件命名
将输入的原始内容保存为本地 Markdown 文件：
archive/{YYYYMMDD_HHMMSS}_{主题}/{YYYYMMDD}_{主题}_raw.md归档目录结构示例：
archive/20250122_153400_个人信息保护检察公益诉讼典型案例/
├── 20250122_个人信息保护检察公益诉讼典型案例_raw.md # 原始内容
├── 20250122_个人信息保护检察公益诉讼典型案例_formatted.md # 格式化后的内容（步骤4生成）
└── meta.json # 元信息（可选）
重要：一次性处理完整文本，不进行分段。
格式化提示词（参考 examples.md 中的详细示例）：
请将以下法律文本格式化为规范的 Markdown 格式。
# 法律条文格式化规则
- 章前面添加二级 markdown 格式（##）
- 不同条文之间添加空行
- 每一条条文内部换行时不应有多余空行
- "第X条"进行加粗（**第X条**）
- 如果一段文字的最后没有句号或分号，则删除后方的回车
- 保持所有条文内容完整，不得遗漏任何条款
# 法律案例格式化规则
- 把英文标点符号替换成中文标点符号（包括括号、逗号、句号、冒号、分号等）
- 案例序号或名称前添加二级 markdown 格式（##），序号后要紧跟案例名称
- 每个案例的章节前添加三级 markdown 格式（###）
- 每个案例的章节内部不应有大于1个的空行（连续换行数不超过2个）
- 清理多余的连续空行，保持段落间适当的分隔
- 把数字格式调整为半角
- 内容范围限定：
- 仅保留从第一个案例到最后一个案例的内容
- 删除前面的文章介绍、作者信息、引言、目录等
- 删除底部的宣传推广内容、二维码、公众号介绍、相关文章推荐等
- 保留标准：只保留案例标题、案号、基本案情、裁判结果、典型意义等法律案例本身的内容
- 保持所有案例实质内容完整，包括案情、裁判、意义等所有部分
# 参考示例
详见 references/examples.md 文件，其中包含4个完整的格式化示例。
##）**第X条**）##），序号后要紧跟案例名称###）保存格式化后的文档：
archive/{YYYYMMDD_HHMMSS}_{主题}/{YYYYMMDD}_{主题}_formatted.mdraw.md 保存在同一归档目录下详细的格式化示例和对比请参见 examples.md，包含：
所有格式化结果按时间戳归档存储：
archive/
├── {YYYYMMDD_HHMMSS}_{文档主题}/
│ ├── {YYYYMMDD}_{主题}_raw.md # 原始抓取内容
│ ├── {YYYYMMDD}_{主题}_formatted.md # 格式化后的内容
│ └── meta.json # 元信息（可选）
命名规则：
{YYYYMMDD_HHMMSS}_{主题}（例：20250122_153400_个人信息保护典型案例）{YYYYMMDD}_{主题}_raw.md（例：20250122_个人信息保护典型案例_raw.md）{YYYYMMDD}_{主题}_formatted.md（例：20250122_个人信息保护典型案例_formatted.md）YYYYMMDD（例：20250122）# {文档标题}
## 元信息
- **原文链接**：{从原始文件的 `> 原文链接:` 行提取，无则省略此行}
- **处理时间**：{时间戳}
- **文本类型**：{法律条文/法律案例}
---
{格式化后的正文内容}
原文链接提取规则：当输入来自 wechat-article-fetch 时，原始 Markdown 文件头部包含 > 原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx，必须提取该 URL 写入元信息的"原文链接"字段。
本技能接受以下类型的输入：
不接受：网页链接（链接应由专门的抓取类 skill 处理）
当 wechat-article-fetch 检测到法律内容且本技能已安装时，会自动链式调用本技能。此时输入为已保存的 Markdown 文件路径。处理流程不变：
archive/ 目录