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从律师与客户沟通记录中提取有价值的法律问答对，生成结构化知识库内容。本技能应在用户需要整理客户咨询记录、从对话中提取可复用法律知识、创建问答知识库、或准备内容营销素材时使用。支持严格客户信息脱敏处理。
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Use when retrieving arbitration institutional rules (ICC, LCIA, SCC, SIAC, HKIAC, VIAC, МКАС/МАК при ТПП України, UNCITRAL) — fetching current version, verifying redaction applicable to the date of arbitration agreement, constructing URLs for official rule texts
Use when choosing the Polish legal regime for letters, requests, applications, complaints, petitions, public-information requests, KPA filings, PPSA complaints, RODO access requests, registry extracts, court-file access, tax/ZUS/cudzoziemcy/USC procedures, or professional lawyer letters. Prevents mixing UDIP, KPA, PPSA, RODO, registry, special-procedure, and advocate/radca letter regimes.
Use when preparing applications for recognition and enforcement of foreign arbitral awards in Poland, applications for setting aside arbitral awards under KPC art. 1205–1211, or opposing such applications — mapping Article V of the 1958 New York Convention to art. 1214–1215 of the Polish KPC, identifying grounds for refusal, structuring public policy arguments
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | legal-qa-extractor |
| title | 法律问答提取技能 |
| description | 从律师与客户沟通记录中提取有价值的法律问答对，生成结构化知识库内容。本技能应在用户需要整理客户咨询记录、从对话中提取可复用法律知识、创建问答知识库、或准备内容营销素材时使用。支持严格客户信息脱敏处理。 |
| author | cat-xierluo |
| author_url | https://github.com/cat-xierluo/legal-skills/tree/main/skills/legal-qa-extractor |
| license | MIT |
| version | 0.1.0 |
| execution_mode | open |
| jurisdiction | general |
| practice | general |
| language | zh |
从律师与客户的沟通记录中提取有价值的法律问答对（客户问题 + 律师解答），生成结构化知识库内容。适用于将客户咨询转化为可复用的法律知识，供后续整理成文章、案例或学习材料。
核心价值：提取那些可以被其他客户复用的问答内容，而不是单一客户的具体案情。
绝对禁止在问答内容中包含：
脱敏处理标准：
提取的问答应该满足以下条件之一：
获取沟通记录文档和用户的具体要求，理解：
完整梳理文档中的问答内容，按以下维度识别价值：
输出文件保存至原文档的同一目录，文件命名：{原文档名}_法律问答提取_{YYYYMMDD}.md
输出格式详见 output-template.md。
每个问答对包含以下部分：
提供以下分析维度：
本技能接受以下类型的输入：
本技能支持通过 config/.env 文件自定义扫描行为：
# 复制模板
cp config/.env.example config/.env
# 编辑配置
QA_EXTRACTOR_SCAN_PATHS=~/Desktop/Clawd/10 - ⚖️ 法律工作/工作文档/011 - 潜在项目
QA_EXTRACTOR_SCAN_DEPTH=3
QA_EXTRACTOR_FILE_TYPES=md,txt
技能会维护 archive/scan-log.json 记录扫描状态：
{
"version": "1.1.0",
"last_full_scan": "2026-05-10T23:00:00+08:00",
"watch_paths": [
{
"path": "~/Desktop/Clawd/10 - ⚖️ 法律工作/工作文档/011 - 潜在项目",
"last_scanned": "2026-05-10T23:00:00+08:00",
"status": "active"
}
],
"projects": {
"潜在项目_A": {
"source_files": ["path/to/file1.md", "path/to/file2.md"],
"last_extracted": "2026-05-10",
"qa_count": 8,
"output_file": "archive/extractions/2026-05-10_潜在项目_A_qa.md",
"status": "active"
}
},
"files": {
"path/to/file.md": {
"content_hash": "sha256:abc123...",
"last_modified": "2026-05-09",
"last_extracted": "2026-05-10",
"qa_count": 5,
"status": "active"
}
},
"archived": {
"path/to/old_project": {
"archived_at": "2026-05-01",
"reason": "moved_by_user"
}
}
}
字段说明：
| 字段 | 用途 |
|---|---|
files.*.content_hash | 文件内容指纹，变化时触发重新提取 |
files.*.status | active / archived，归档后跳过扫描 |
projects.*.source_files | 同一项目的多份沟通记录，合并输出 |
projects.*.status | active / archived，项目归档后锁定 |
archived.* | 记录已移走的路径，防止重复扫描 |
增量扫描逻辑：
文件夹类型判断（用于识别归档与活动项目）：
| 命名模式 | 类型 | 处理方式 |
|---|---|---|
纯数字 / 日期区间（如 24、25 01-06、26 01-06） | 归档容器 | 深度扫描内部子文件夹 |
日期+姓名（如 260323 张美金...、260404 顾忆芬...） | 直接项目 | 直接扫描该文件夹 |
| 其他 | 项目 | 直接扫描该文件夹 |
content_hash抽取的问答对保存在 archive/extractions/ 目录，按项目聚合：
archive/
├── scan-log.json # 扫描状态记录
└── extractions/
├── 2026-05-10_潜在项目_A_qa.md # 项目A的多轮咨询合并
├── 2026-05-10_潜在项目_B_qa.md # 项目B的单次记录
└── 2026-05-11_潜在项目_C_qa.md # 项目C（后续增量新增）
多轮咨询合并逻辑：
.md/.txt 文件视为同一项目的多轮沟通{日期}_{项目名}_qa.md注意：archive/ 目录不纳入 Git 版本控制。