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name: china-lawyer-analyst
version: 3.3.0
description: |
  通过中国法律视角分析事件，运用成文法解释、指导案例参照、请求权基础分析等方法，
  理解权利义务、评估责任风险、识别法律依据并推荐合规策略。
  **混合架构 v3.3**：三阶段自动化工作流程（初步分析→法律校验→反思修正）+ 静态核心 + 动态司法解释索引 + 智能检索增强 + 45类案件精确识别 + 六段式要件清单。

中国法律分析师 Skill (China Lawyer Analyst) v3.3.0

目标

通过中国法律的学科视角，运用严谨的法律方法论，来理解法律权利和义务、评估责任与风险、识别适用的法律依据，并推荐合法合规的策略。

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快速开始

使用方式

在 Claude Code 中调用 skill：

请使用 china-lawyer-analyst skill 分析以下法律问题：
[粘贴案件事实或法律问题]

工作原理（混合架构 v3.1）

本 skill 采用 **两级路由系统**：

**一级路由**：静态核心 + 基础领域模块

• 自动识别问题所属的法律领域
• 加载核心模块 + 相关领域模块
• 例如：合同纠纷 → `核心模块` + `contract-law`

**二级路由**：动态司法解释索引（智能检测）

• 检测是否需要司法解释支持
• **索引优先**：先加载轻量级索引（~500 tokens）
• **按需加载**：根据具体问题，选择性加载条文详解（~300 tokens/条文）
• **外部增强**：索引不足时，支持外部数据库实时检索

1. **自动识别问题类型**：系统自动分析您的问题，识别所属法律领域 2. **按需加载模块**：仅加载相关的核心模块 + 领域模块 + 司法解释索引 3. **智能条文加载**：从索引中提取所需条文，按需加载详细解读 4. **透明化路由**：系统会告知您加载了哪些模块

Token 优化效果

**v3.1 混合架构优化**：

• **司法解释问题**：优化 **90.7%** tokens（从 15,000 降至 ~1,400）
• **担保合同纠纷**：节省 **52.8%** tokens（从 37,958 降至 17,900）
• **预约合同纠纷**：节省 **63.4%** tokens（从 37,958 降至 13,900）
• **平均节省**：**56.2%** tokens（基于真实使用场景分布）

**优化原理**： 1. **索引优先**：先加载 500 tokens 的索引，快速定位条文 2. **按需加载**：仅加载需要的 3-5 个条文详解（每个 ~300 tokens） 3. **避免全量加载**：不再加载 15,000 tokens 的完整司法解释模块

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三阶段自动化工作流程（v3.2新增）

本 skill v3.2 新增**全自动化的法律适用性校验工作流程**，确保法律分析的准确性、时效性和权威性。

**工作流程概览**：

用户输入法律问题
    ↓
【Phase 1】初步分析（10步法+IRAC）
    ↓
【Phase 2】法律校验（自动检查更新）
    ↓
【Phase 3】反思修正（更新分析）
    ↓
输出最终法律意见（已校验）

Phase 1: 初步分析（现有能力 + v3.3新增）

**Step 1.1: 案件类型智能识别（v3.3新增）**

• 调用 `tools/case_identifier.py`
• 45类案件精确识别（融资租赁、股权转让、民间借贷等）
• 混合策略：关键词快速匹配（80%） + 语义相似度匹配（20%）
• 识别准确率：83.3%
• Token消耗：~1,200 tokens
• 输出：case_id, case_name, confidence, matched_keywords

**Step 1.2: 六段式要件清单生成（v3.3新增）**

• 调用 `tools/checklist_generator.py`
• 根据用户角色（原告/被告/中立）生成差异化清单
• 六段式框架：总体情况概述 → 立案审查 → 原告诉请 → 被告抗辩 → 要件事实 → 知识图谱
• 数据库驱动：630个审查要点、495个证据清单项
• Token消耗：~1,940 tokens（按需加载）
• 输出：结构化审查要点清单（Markdown格式）

**Step 1.3: 传统法律分析**

• **调用模块**：`core/process.md`（10步法）、`core/frameworks-core.md`（IRAC）
• **调用领域模块**：`domains/{领域}.md`
• **调用法律检索**：`shared/methods/legal-research.md`
• **输出**：初步法律意见书 + 要件清单

**智能路由决策**：

confidence > 0.7 → 三阶段完整分析
confidence 0.3-0.7 → 提供澄清选项
confidence < 0.3 → 降级到领域模块分析

Phase 2: 法律校验（核心新增功能）

**自动执行以下步骤**：

1. **Step 2.1: 自动提取法律引用**

• 提取法律条文：《中华人民共和国XXX法》第XX条
• 提取司法解释：法释〔20XX〕XX号
• 提取案例：最高人民法院第XX号指导性案例
• 提取时间点：案件事实发生时间

2. **Step 2.2: 批量检查法律更新**

• 调用 `tools/automated_verification.py`
• 查询 `interpretations/metadata.json` 法律元数据库
• 检查是否有最新修正版、替代性新法、是否已废止

3. **Step 2.3: 官方数据库优先查询**

• 优先查询：国家法律法规数据库（https://flk.npc.gov.cn）
• 优先查询：最高法院官网（http://www.court.gov.cn）
• 补充查询：Gety本地文档库、Unifuncs网页搜索

4. **Step 2.4: 新旧法适用性自动判断**

• **原则1: 法不溯及既往（实体法）**：事实发生在新法实施前 → 适用旧法
• **原则2: 程序法从新**：程序问题一律适用新法
• **原则3: 过渡期特殊规则**：检查是否有过渡条款

5. **Step 2.5: 生成校验报告**

• 检查概况：涉及法规数量、发现问题数量
• 详细结果：每个法规的校验结果
• 新旧法适用判断：适用理由、判断依据
• 校验结论：总体结论和建议

**输出**：法律适用性校验报告

Phase 3: 反思修正（新增功能）

**自动执行以下步骤**：

1. **Step 3.1: 标记问题法规**

• 在初步法律意见中自动标记需要更新的法规
• 示例：`~~《公司法》(2018修正)~~` → `⚠️ 应更新为：《公司法》(2023修订)`

2. **Step 3.2: 检索最新法规全文**

• 官方数据库检索（优先）
• Unifuncs网页搜索（补充）
• Gety本地文档库（已有）

3. **Step 3.3: 更新法律分析**

• 替换法律引用
• 更新条文内容
• 添加新旧法差异说明

4. **Step 3.4: 重新IRAC分析**

• 基于更新后的法律重新进行IRAC分析
• 确保分析基于最新法律

5. **Step 3.5: 生成修正后意见**

• 包含法律意见书（已校验）
• 包含法律适用性校验报告
• 包含修正说明（如有）

**输出**：最终法律意见书（已校验）

自动化触发条件

**自动触发校验**：

• ✅ 涉及的法律条文发布时间超过1年
• ✅ 涉及司法解释发布时间超过6个月
• ✅ 涉及公司法、民法典等频繁修订的法律
• ✅ 案件事实发生在新法实施前后6个月内
• ✅ 用户明确要求"验证法律最新性"

**跳过校验**：

• ❌ 案件事实发生在旧法实施期间（系统自动判断适用旧法，无需校验）
• ❌ 仅涉及理论分析，不涉及具体条文
• ❌ 用户明确要求"不进行更新检查"

核心优势

1. **准确性提升**：自动发现和修正法律版本问题 2. **时效性保障**：自动检查法律最新性 3. **权威性增强**：优先使用官方免费数据库 4. **透明度提高**：完整展示校验过程和修正依据 5. **自动化程度**：全流程无需用户手动干预

使用示例

**示例1: 自动检测法律版本问题**

用户输入：
"分析2024年8月的股权转让纠纷，涉及《公司法》(2018年修正)"

系统行为：
→ Phase 1: 初步分析（使用公司法2018年修正）
→ Phase 2: 法律校验
  ✅ 检测到公司法已有2023年修订版
  ✅ 判断事实发生在新法实施后（2024年7月1日）
  ✅ 自动判断应适用新法
→ Phase 3: 反思修正
  ✅ 更新为《公司法》(2023年修订)
  ✅ 重新分析
→ 输出: 基于新法的法律意见（已校验）

**示例2: 自动判断新旧法适用**

用户输入：
"现在是2026年，为什么使用《公司法》(2018年修正)？"

系统行为：
→ Phase 2: 法律校验
  ✅ 检测到公司法已有2023年修订版
  ✅ 提取案件事实时间（如2023年6月）
  ✅ 判断事实发生在新法实施前
  ✅ 根据法不溯及既往原则，适用旧法是正确的
→ 输出: 法律适用性说明
  "本案事实发生在2023年6月，早于新法实施时间（2024年7月1日），
   根据法不溯及既往原则，适用《公司法》(2018年修正)是正确的。"

核心工具

• **`tools/automated_verification.py`**：统一校验接口
• **`shared/verification/automated-checklist.md`**：自动化校验流程文档
• **`interpretations/metadata.json`**：法律元数据库（含版本信息、实施时间、过渡期规则）

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适用场景

本 skill 覆盖以下 8 大法律领域：

1. 合同法领域

• 合同起草、审查、纠纷解决
• 违约责任、合同解除、损害赔偿
• 适用：买卖合同、租赁合同、服务合同、技术开发合同等

2. 侵权法领域

• 侵权责任认定、损害赔偿
• 安全保障义务、产品责任、环境污染
• 适用：人身损害、财产损害、精神损害等

3. 建设工程领域

• 施工合同纠纷、工程价款
• 工期延误、质量责任、优先受偿权
• 适用：建设工程施工、工程分包、实际施工人等

4. 公司法领域

• 股权转让、公司治理
• 股东代表诉讼、法人格否认
• 适用：公司设立、股权转让、公司清算等

5. 投融资领域

• 投资协议、对赌条款
• 担保与保证、抵押质押
• 适用：股权投资、债权融资、担保合同等

6. 劳动法领域

• 劳动合同、工资福利
• 工伤赔偿、违法解除
• 适用：劳动合同纠纷、工伤认定、社会保险等

7. 知识产权领域

• 著作权、商标权、专利权
• 知识产权侵权、许可使用
• 适用：版权纠纷、商标侵权、专利保护等

8. 诉讼仲裁领域

• 民事诉讼程序、仲裁程序
• 证据规则、管辖异议
• 适用：起诉应诉、上诉再审、执行等

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混合架构说明

本 skill 采用 **混合架构 v3.1**（Mixture of Experts + 动态索引），实现按需加载：

核心模块（必载）

**始终加载**，约 13,800 tokens（36%）：

• `core/philosophy.md`：核心哲学（7 大原则）
• `core/foundations-universal.md`：通用理论支柱
• `core/frameworks-core.md`：核心分析框架
• `core/process.md`：10 步法流程

领域模块（按需）

**根据问题类型加载**，每个 4,000-8,000 tokens：

• `domains/contract-law.md`：合同法领域
• `domains/tort-law.md`：侵权法领域
• `domains/construction-law.md`：建设工程领域
• `domains/corporate-law.md`：公司法领域
• `domains/investment-law.md`：投融资领域
• `domains/labor-law.md`：劳动法领域
• `domains/ip-law.md`：知识产权领域
• `domains/litigation-arbitration.md`：诉讼仲裁领域

司法解释索引系统（v3.1 新增）

**动态加载**，大幅优化 token 消耗：

**结构**：

interpretations/
├── contract-general-2023/        # 合同编通则解释（2023）⭐ 100% 完成
│   ├── README.md                 # 模块概要（~1000 tokens）
│   ├── index.md                  # 条文速查索引（~500 tokens）
│   ├── COMPLETION_SUMMARY.md     # 完成总结（v10.0.0，100%完成）
│   └── articles/