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要素式文书一键生成——个人提效利器：以前律师对着模板逐项手动填写要素式文书，一份半小时起步；现在上传传统起诉状，自动识别案由、匹配模板、提取要素、填充输出，9类文书58个案由一键搞定。单人执业无需助理团队，文书格式转换从手工活变成秒级自动化。支持11大领域104份模板，区域定位精确填充，勾选框智能处理。
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直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
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88查企业风险查询与分析工具 —— 专注于中国大陆企业的法务风险查询与分析，覆盖经营异常、行政处罚、监管措施、被执行人、失信被执行人、司法案件等风险类型。支持公司名称、统一社会信用代码、companyId 三种输入方式，自动完成风险查询并输出结构化风险分析总结。 触发场景：仅当用户意图为查询企业风险/法务风险时触发。包括但不限于：企业风险查询、公司风险、经营异常、行政处罚、监管措施、被执行人、失信被执行人、司法风险、风险扫描、风险评估、企业合规审查、风险报告、XX公司有什么风险、XX公司安全吗、XX公司有没有处罚、XX公司被执行过吗。 不触发场景：纯粹的企业信息查询（如查公司、搜企业、工商信息、注册资本、法人代表、股东结构、专利商标等）不应触发本技能，请使用其他 cha88 系列工具。
Manages Rule 30(b)(6) corporate representative deposition workflows — drafting notice topics with reasonable particularity, building examination outlines, defending designees, handling objections, and preserving binding admissions for summary judgment or trial. Use when drafting or responding to 30(b)(6) notices, selecting and preparing designees, building topic-by-topic outlines, or triaging scope and privilege disputes. Trigger keywords: 30(b)(6), corporate representative deposition, topic list, designee, notice analysis, deposition objections, corporate admissions.
Guides taking and defending Rule 30(b)(6) corporate representative depositions. Drafts topic lists with reasonable particularity, builds examination outlines for binding corporate admissions, analyzes noticed topics for objections, and prepares designees. Use when drafting 30(b)(6) notices, preparing corporate deposition topics, selecting or preparing designees, or defending corporate representative depositions.
基于 SOC 职业分类
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| name | element-lawsuit-generator |
| description | 要素式文书一键生成——个人提效利器：以前律师对着模板逐项手动填写要素式文书，一份半小时起步；现在上传传统起诉状，自动识别案由、匹配模板、提取要素、填充输出，9类文书58个案由一键搞定。单人执业无需助理团队，文书格式转换从手工活变成秒级自动化。支持11大领域104份模板，区域定位精确填充，勾选框智能处理。 |
| dependency | {"python":["python-docx>=0.8.11","PyMuPDF>=1.23.0","Pillow>=10.0.0","pytesseract>=0.3.10"]} |
本 Skill 能从普通诉讼文书（支持 .txt/.md/.docx/.pdf/图片）自动识别案由、匹配模板、提取要素、填充内容，输出规范的要素式文书。
适用场景：律师需要将已有的诉讼文书（如传统格式起诉状）转换为法院要求的要素式表格格式。
请帮我将这份起诉状转换为要素式文书：[上传文件]
请将这份文书转换为民间借贷纠纷的要素式起诉状：[上传文件]
请根据以下信息生成民间借贷纠纷要素式起诉状：
原告张三，男，1985年出生...
被告李四，欠款10万元...
输入文件 → 解析内容 → 识别案由 → 匹配模板 → 提取要素 → 区域定位填充 → 输出docx
file_parser.py)：支持 txt/md/docx/pdf/图片 OCR，自动检测编码case_classifier.py)：基于 58 个案由的关键词规则匹配，离线可用template_manager.py)：优先本地模板，其次从 GitHub 远程下载content_extractor.py)：自动检测要素式/传统格式，正则+规则提取template_filler.py)：基于段落区域索引的精确 XML 填充main.py)：串联上述步骤，一键生成before_checkbox + □ 精确匹配（如"男□"→"男☑"），避免误勾其他□□ (U+25A1) → ☑ (U+2611)：精确替换<w:t> 元素级别操作，不做字符串级别替换before_checkbox 参数定位特定□，避免同一行多个□被误勾| 文件 | 说明 |
|---|---|
configs/case_keywords.json | 58 个案由的关键词映射表 |
configs/field_mapping.json | 通用字段映射规则 |
references/case_type_index.md | 案由索引表（11 大类） |
模板文件依据《最高人民法院 司法部 中华全国律师协会关于印发部分案件起诉状答辩状示范文本的通知》（法〔2025〕82号）文件中的示范文本，存放于以下仓库：
模板按 11 个领域分类存放，首次使用时自动从 Gitee 下载（国内速度快），Gitee 不可用时自动切换 GitHub。下载成功后缓存到本地，后续使用无需重复下载。也可指定本地模板目录跳过下载。
⚠️ 重要提示：
核心功能（docx 模板填充）仅依赖 Python 标准库，无需额外安装。
element-lawsuit-generator/
├── SKILL.md # 本文件
├── requirements.txt # 可选依赖
├── scripts/
│ ├── main.py # 主入口
│ ├── file_parser.py # 文件解析
│ ├── case_classifier.py # 案由分类器
│ ├── template_manager.py # 模板管理
│ ├── content_extractor.py # 内容提取
│ └── template_filler.py # 模板填充引擎（区域定位 v3）
├── configs/
│ ├── case_keywords.json # 案由关键词映射
│ └── field_mapping.json # 字段映射规则
└── references/
└── case_type_index.md # 案由索引表
| 场景 | 处理方式 |
|---|---|
| 无法识别案由 | 返回错误信息，建议手动指定案由 |
| 低置信度（<0.3） | 给出多个候选案由，提示用户确认 |
| 模板下载失败 | 检查本地缓存，提示检查网络 |
| 文件格式不支持 | 提示支持的格式列表 |
| 区域定位失败 | 跳过该区域，在警告中提示 |