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多源文档归纳——对多份相关文档（判决书/合同/法规/学术论文）进行交叉分析，提取共性、识别冲突、生成综合结论。 适用情形：用户提供多份判决书要求总结类案裁判要旨/提供多个合同文本要求归纳异同/提供多份法规要求梳理规范演变。 核心：四层次分析（单篇理解→共性提取→差异对比→洞见生成），不是简单压缩单篇文档。 注意：跨文档对比时保持中立，冲突点仅标识不做真伪判断。
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基于 SOC 职业分类
| name | multi-document-summarization |
| description | 多源文档归纳——对多份相关文档（判决书/合同/法规/学术论文）进行交叉分析，提取共性、识别冲突、生成综合结论。 适用情形：用户提供多份判决书要求总结类案裁判要旨/提供多个合同文本要求归纳异同/提供多份法规要求梳理规范演变。 核心：四层次分析（单篇理解→共性提取→差异对比→洞见生成），不是简单压缩单篇文档。 注意：跨文档对比时保持中立，冲突点仅标识不做真伪判断。 |
| argument-hint | [多份文档] → 综合摘要 + 对比分析表 + 冲突点清单 |
| legal_frame | cn-mainland |
| last_reviewed | "2026-06-13T00:00:00.000Z" |
| version | 1.0.0 |
| risk_level | low |
| references | [{"name":"multi-document-summarization","source":"THUYRan/Legal-Skills-Chinese"}] |
| trigger_phrases | ["多文档摘要","综合摘要","多文件总结","信息整合","综合概括"] |
| 维度 | 单文档摘要 | 多文档归纳 |
|---|---|---|
| 处理对象 | 一份文档 | 多份相关文档 |
| 核心任务 | 压缩信息、提取要点 | 交叉对比、整合关联 |
| 输出性质 | 对原文的忠实缩写 | 跨文档的新知识结构 |
| 关键能力 | 信息筛选 | 一致性识别、冲突发现 |
Level 1: 单篇理解
分别理解每篇文档的核心内容
Level 2: 共性提取
识别多篇文档共同涉及的主题、观点、事实
Level 3: 差异对比
识别文档之间的观点冲突、事实矛盾、表述差异
Level 4: 洞见生成
基于跨文档对比分析，生成新的综合性结论
| 关系类型 | 分析重点 |
|---|---|
| 平行关系 | 整合各方面信息，形成全景视图 |
| 时间序列 | 梳理演变脉络，识别趋势变化 |
| 对立关系 | 客观呈现各方观点，标注冲突点 |
| 层级关系 | 梳理层级结构，识别核心与衍生 |
| 补充关系 | 整合互补信息，填补单篇盲区 |
步骤1：整理文档清单
| 编号 | 文档名称 | 类型 | 来源 | 日期 | 字数 |
|------|---------|------|------|------|------|
| D1 | 判决书A | 判决书 | 某法院 | 2024 | 3000字 |
| D2 | 判决书B | 判决书 | 某法院 | 2023 | 2500字 |
步骤2：对每份文档生成摘要
调用 legal-document-summarization
步骤3：提取共性
识别全部文档共同涉及的主题、观点、事实
步骤4：识别差异点
- 观点冲突
- 事实矛盾
- 表述差异
步骤5：标注冲突点
对每个冲突点，客观呈现各方立场
步骤6：生成跨文档洞见
- 趋势判断
- 规律识别
- 结构性结论
## 多源文档综合分析
### 文档清单
[表格]
### 共性提取
#### 共同主题
- [主题1]
- [主题2]
#### 共同观点
- [观点1]
### 差异对比
| 维度 | 文档A | 文档B | 差异性质 |
|------|-------|-------|---------|
| [差异点] | [立场A] | [立场B] | [冲突/矛盾/不同] |
### 冲突点清单
1. [冲突点1]：客观呈现双方立场，不做真伪判断
2. [冲突点2]：...
### 跨文档洞见
1. [洞见1]
2. [洞见2]
### 趋势分析（适用于时间序列）
[梳理演变脉络]
本skill方法论来自 THUYRan/Legal-Skills-Chinese/multi-document-summarization， THUYRan原版9500字，GCL精简至约180行。
刑事判决书生成——接收案件事实描述，调用8个原子能力，生成格式规范、论证严密的完整刑事判决书。 适用情形：用户要求"起草判决书"/"生成裁判文书"/"根据案卷写文书"。 核心流程：事实提取→概念理解→争议识别→法条检索→案例检索→演绎推理→格式适用→术语规范。 注意：本skill是刑事一审判决书专用模板，GCL不涉及实际司法文书输出，此skill仅作框架参考。
法律文书格式适用——起草格式规范的民事/刑事判决书，或识别文书类型并套用对应格式。 适用情形：起草判决书/生成裁判文书/写民事判决书/写刑事判决书。 核心：识别民事vs刑事→按七段式顺序起草→在需要处调用对应原子技能。 这是GCL各场景的文书输出层，与judgment-document-generation互补（后者专注刑事+8步流程，前者覆盖民刑+分段落格式规范）。
法律文书摘要——对判决书、裁定书、调解书、仲裁裁决书、行政处罚决定书进行结构化摘要。 适用情形：用户要求做摘要/提炼要点/生成裁判要旨/提取案件信息。 核心：六要素框架（案件信息+事实背景+争议焦点+法律依据+结论结果+说理过程），忠实原文，区分文书类型。 禁用：不得添加原文未载明的事实/观点/结论，不得出现主观评价性措辞。
中国法律域分类体系。将法律问题归类到正确的业务域（投资/金融/数据/劳动/合同/知识产权等），触发正确的scene skill。触发词：法律领域、法律分类、归类、属于什么法域。
工时计费与诉讼预算控制——管理律师工时、专家费用、调查费用，编制与监控诉讼预算。 适用情形：提到"工作小时"/"专家费用"/"办案成本"/"工时单"/"费用单"/"预算"/"成本控制"。 核心：四种计费模式（计时/固定/风险代理/混合）+三阶段预算管理（编制/执行/决算）。 与其他skill关系：调用 case-lifecycle-planning（获取时间节点）+ legal-document-formatting（出具正式账单）。
案件全周期规划——规划案件准备时间线、生成诉讼路线图和关键时间一览表。 适用情形：提到"案件准备"/"案件准备规划"/"案件准备时间线"/"排开庭"等关键词。 核心：为案件命名→上传传票/仲裁通知书→补充关键时间节点→生成本案诉讼路线图+关键时间一览表。 注意：不处理案件向律师分配，不处理一般性编程任务。