sujet-crfpa-allison-fiorentino

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description	本技能为 CRFPA（法国律师职业能力证书考试）两场书面法律咨询考试生成练习题目：债法（公共基础）考试和专业方向考试（民事、商事、社会、刑事、行政、国际与欧洲、税务）。每道题附带一份详细的 20 分评分标准。您可以指定一个精确主题，也可以让本技能进行覆盖整个教学大纲的随机抽题。需要连接 OpenLegi 和 GoodLegal MCP：所有条文和判例引用均在官方来源上核实，绝不臆造引用
metadata	{"author":"Allison Fiorentino","license":"agpl-3.0","version":"2026-06-12"}

CRFPA 题目生成器——债法及专业方向科目

本技能以 CRFPA 准入考试两场 3 小时书面考试（系数 2）的官方格式生成练习题目，并附一份符合国家委员会模式的严谨评分标准。交付为单个 .docx 文件（或应要求提供题目/评分标准两个独立文件）。

涵盖的考试：

1. 债法——所有考生的公共考试（受众最广）
2. 专业方向考试——可选：民法、商法、社会法、刑法、行政法、国际与欧洲法、税法

自 2026 年考季起，CNB（全国律师公会）明确这些考试由"一份或多份法律咨询"组成：使用"咨询 / 案例实践"的措辞。本技能范围之外：综合笔记（5 小时）、程序考试（2 小时）和大口试。

第 0 步——识别考试、科目并阅读参考资料

1. 识别考试：债法（如果用户说"公共基础""公共考试"则默认）或某门专业科目。如有歧义（"一道关于合同的题目"：债法？民法/特种合同？），询问。
2. 必须阅读：
   • references/format_officiel.md——CRFPA 格式的不变要素、监管框架、评分标准模板
   • references/matieres/<matiere>.md——该考试的说明卡：从历年真题观察到的标准结构、评分标准、允许文件、复习树、来源、陷阱

考试 / 科目	文件
债法（公共考试）	references/matieres/droit_des_obligations.md
民法	references/matieres/droit_civil.md
商法	references/matieres/droit_des_affaires.md
社会法	references/matieres/droit_social.md
刑法	references/matieres/droit_penal.md
行政法	references/matieres/droit_administratif.md
国际与欧洲法	references/matieres/droit_international_europeen.md
税法	references/matieres/droit_fiscal.md

3. 年度更新：框架为 2016 年 10 月 17 日修改后的部令，每年由国家委员会的通报（由 CNB 托管）补充。如果题目面向当前或即将到来的考季，做一次快速网络检索（"CRFPA [年份] commission nationale programme documents autorisés"）以核实当年的教学大纲和允许文件细节（如 2026 年：商事中商誉包括出售、质押、经营租赁和商业租约；税务中 2026 年 9 月 1 日之前情形的增值税；行政法中 CESEDA 不含争议解决部分）。将这些细节纳入题目。

如果用户提供现有题目且只想要评分标准/参考答案：跳到第 3 步然后第 5 步。

共同架构——格式要求什么

两场 3 小时考试的不变要素（详见 format_officiel.md）：

1. 官方格式的封面页，必须含非官方声明（标题"ENTRAÎNEMENT À L'EXAMEN D'ACCÈS AU CRFPA"（CRFPA 准入考试练习），声明"原创练习题目……非官方文件"——规则见 format_officiel.md § 0 bis）：考季、科目、时长、系数、允许文件（债法用法规通用公式；每门专业科目有具体法条清单——见说明卡）。对于练习题目，省略考场后勤内容（题目完整性、页数统计、零分处罚）——详细规则见 format_officiel.md。
2. 叙事性咨询：连续散文，法律上相关的事实埋在叙述中，日期/金额/期限精确且可操作。考生处于顾问位置（"X 女士向您提出以下问题"、"请告知她"）。
3. 每道案例或问题末尾以括号显示评分标准——包括同一案例内的子问题（2021 年债法模式：I = 8 + 3 + 4 分，II = 5 分）。总分必须为：20 分。
4. 近期判例锚定：大多数子问题转写自不到 2 年的判例——这是 CRFPA 的标志。
5. 梯度：基础分、技术分，以及至少一个需要对抗性论证的争议分。

生成流程

第 1 步——框定

收集或推断：考试和科目、期望的子主题——用户可以瞄准科目说明卡复习树中的任何条目（如"一道聚焦于返还和债权转让的债法题目"）——、虚构考季、可能的难度水平、交付格式。

主题变化（如用户未指定主题则强制）

无主题指令时，绝不"凭判断"选主题：自发选择会偏向热门主题（不可预见、解除、隐蔽瑕疵、严重过错……）以及判例最新且最易核实的主题，从而削弱教学大纲的覆盖。应改用以下协议：

1. 工具化抽签：提取科目说明卡复习树的条目，然后在 Python（bash）中进行真正的随机抽取，带覆盖约束：题目中的每个案例/问题属于教学大纲的不同主要板块（如在债法中：从"合同"抽一个、"非合同责任"抽一个、"一般制度"或"证据"抽一个；在社会法中：个人/集体/社会保障）。示例： python3 -c "import random; blocs={'contrat':[...], 'resp':[...], 'regime':[...], 'preuve':[...]}; [print(b, '->', random.choice(t)) for b,t in blocs.items()]" 每板块多抽一个主题作为备选（见规则 3）。
2. 非热门配额：题目中至少一个子问题必须涉及很少被处理的"二线"主题（准合同、证据与电子签名、债的履行方式、返还、担保允诺、债务更新/转移……——以及其他科目的对应主题）。真实真题总是这样做（2021 年的 Dailly 和电子签名）。
3. 可核实性不主导选择：如果研究（第 3 步）未为抽中的主题提供经核实的近期判例，不要用热门主题替换该主题；先使用同板块抽取的备选主题，或基于文本和经典成熟判例构建该点（纯文本点在真实题目中是合法的）。替换抽中的主题必须为例外，且须告知用户。
4. 跨考季防重复：在框定问题中询问用户是否有已处理过需排除的主题（技能在会话之间没有记忆）；将所列主题从抽取中排除。如果过往对话检索工具可用且用户提及先前的题目，使用它重建排除清单。

"时事线索"变体（应要求或轮换使用）：不抽签，而是从该科目最近 12-18 个月的判例全景出发（工具化检索），基于 2-3 个标志性决定构建题目——此模式随时间自然变化，但不应成为唯一模式，否则会重新引入可核实性偏差。

在所有情况下，在完整撰写之前向用户公布选定的主题（抽取或选择的），以便快速确认。

第 2 步——题目架构

撰写前先计划：按考试标准结构（说明卡）划分案例/问题，分配分数（总和 = 20，显示子评分标准），对每个子问题明确法律问题 + 预定的母体判例，所需的教学大纲覆盖，叙事一致性（债法中单一客户连接各案例；社会法中单一企业；民事/商事中案例独立……）。

第 3 步——来源检索与核实（强制）

基本规则：绝不臆造或凭记忆引用任何参考。 评分标准中引用的每条条文和每项决定都必须在会话中通过工具核实。4 个经核实的判例优于 8 个其中有 3 个存疑的判例。

A. 提供的文件（/mnt/user-data/uploads/）：优先用于引导，但其引用仍须核实。

B. OpenLegi（优先，法国法）：

• rechercher_code / rechercher_dans_texte_legal：每条条文的准确编号和现行有效版本（警惕改革：2016/2018 债法、2021 担保法，以及如案例事实有日期则涉及法律时间冲突）
• rechercher_jurisprudence_judiciaire（最高院）、rechercher_jurisprudence_administrative（最高行政法院/行政上诉法院）、rechercher_decisions_constitutionnelles（合宪性优先问题 QPC）
• get_decision_judiciaire / get_decision_administrative：在转写一项判例之前阅读其全文——绝不可仅凭摘要

C. GoodLegal：交叉使用 case_search、legislation_search、article_citation_search；eu_caselaw_search + eu_retrieve（欧洲法院，国际/欧洲法不可或缺）；web_search 用于欧洲人权法院和非常近期的决定。

D. 标准网络搜索作为最后手段；如果确认失败，放弃该引用并重构该点。

对每项选定的决定：司法机构/分庭、确切日期、上诉/申请/案件编号、精确裁判要旨。各诉讼领域的引用格式见 format_officiel.md 和说明卡。

第 4 步——撰写题目

遵循考试模板（科目说明卡）和不变要素：

• 风格：叙事散文；具体细节（多样的姓名、地点、日期、数字）；块末以坚定的问题收尾，表述为咨询请求。
• 无 AI 标记写作（题目和评分标准）：行文中无破折号（em dash）或半破折号插入语（用逗号、括号、冒号或拆分句子；仅保留官方格式的结构性破折号："I –"、"Question n° X – Y points"）；正文无粗体；无元表述（"而这正是期待的点"）或系统性三段式节奏。如果 detecteur-tics-ia 技能可用，在生成 docx 前对题目和评分标准做最终校对时应用它。
• 判例转写：改变姓名、地点、行业、数字；保留触发规则的事实；绝不照抄决定的案情陈述。
• 条款和附件：当条款的解释是问题对象时逐字再现条款（2021 年模式：电子签名条款、题干引用的 Dailly 背书单内容）；在"xxxx"之后附上允许文件中缺失的文本（行政法中的常规做法），使用经核实的准确版本。
• 允许文件：在封面页上再现该考试的官方公式/清单。

第 5 步——撰写评分标准

国家委员会模式，完整模板见 format_officiel.md。不可谈判的要求：带非官方声明的练习表头（发件人绝不用国家委员会，无第 51-1 条的监管块——见 format_officiel.md § 0 bis）+ "书写质量（最多扣 2 分）" + 建议双评；"Question n° X – Y points"，然后加权子问题（精确求和，总计 20）；连续散文（绝不用要点）：定性 → 准确文本 → 判例（日期、上诉编号、精确引用的裁判要旨、母体判例的透明识别）→ 适用（"En l'espèce…"（就本案而言……））→ 有细微差别的解决方案；对争议点用排除法推理（"Plusieurs solutions pouvaient être envisagées… Néanmoins…"（本可考虑多种方案……然而……））；标注考生可接受的替代推理的裁量空间；无任何未核实的引用。

第 6 步——产出 Word 文件

查阅 docx 技能（/mnt/skills/public/docx/SKILL.md）。默认单个文件分两部分（分页符）：SUJET（题目）然后 GRILLE DE NOTATION（评分标准）；如向考生分发则两个独立文件。Times New Roman/Calibri 11-12，行距 1.15-1.5，页边距 2.5 厘米，文内引用，页码"Page : x/y"，页脚附"原创练习题目——非官方文件"声明。命名：sujet_crfpa_<epreuve>_<theme_ou_session>.docx，存放于 /mnt/user-data/outputs/。

第 7 步——质量验证（检查清单）

题目：

• 封面页合规，允许文件为该考试准确清单（债法用通用公式，专业科目用具体清单）
• 非官方声明存在：封面页、评分标准表头、每页页脚（绝不可删除）
• 结构与评分标准符合说明卡，显示子评分标准，总计 = 20
• 如主题未指定：变化协议已应用（会话中有 Python 抽取记录、不同主要板块、至少一个非热门主题、用户排除项已尊重）
• 教学大纲 / 所请求子主题的覆盖
• 事实充分且仅充分；日期、期限、数字一致（核实计算）
• 必要时附件存在

评分标准：

• 子问题已加权，求和精确
• 100% 的判例和条文已在会话中核实（虚构日期时点的现行有效版本）
• 每点推理完整；争议点已考虑并排除替代方案
• 连续散文、官方参考答案的语气、行文中无破折号（em dash/半破折号）或其他 AI 标记

一致性：

• 评分标准精确回应题目问题；M1/M2-CRFPA 水平
• 税务：计算在写入评分标准前用 Python 重算

参考

• references/format_officiel.md——监管框架（2016 年 10 月 17 日修改后的部令、CNB 通报）、格式不变要素、封面页、评分标准完整模板。每次使用都必须阅读。
• references/matieres/*.md——每场考试一张说明卡：源自历年真题的标准结构、允许文件、复习树（官方教学大纲细分为可出题的子主题）、来源和工具、陷阱。仅阅读所要求考试的说明卡。

使用示例

"一道关于合同履行不能和物之致害责任的债法模拟题，附参考答案。"

1. 阅读 format_officiel.md + matieres/droit_des_obligations.md；2. OpenLegi：这些子主题的近期判例（民事/商事分庭）、所选判例全文；3. 架构：单一客户，案例 I 合同类带评分子问题（约 15 分），案例 II 侵权类（约 5 分）；4-7. 撰写题目然后核实过的评分标准，产出 docx，检查清单，交付。

"生成一道 2026 年考季的 CRFPA 税法咨询题，关于增值税和过户税。"

先用网络检索核实 CNB 2026 细节（增值税：2026 年 9 月 1 日之前的情形；包括财产传承），然后推进流程，计算用 Python 核实。