/multi-document-summarization

name: multi-document-summarization
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  当需要对多份相关文档进行综合分析、提取共同观点、识别冲突并生成统一概览时触发此技能。
  典型触发场景包括但不限于：
  - 用户上传多份判决书、裁定书，要求总结类案裁判要旨
  - 用户提供多个合同文本，要求归纳条款异同和关键差异
  - 用户提供多份法律法规、司法解释，要求梳理规范演变和适用要点
  - 用户提供多个证据材料、调查笔录，要求整合事实脉络
  - 用户提供多篇学术论文、研究报告，要求提炼研究共识和分歧
  - 用户要求对比多份法律意见书的观点差异
  本技能的核心价值：不是简单压缩单篇文档，而是构建跨文档的关联分析，识别共性与差异，生成新的综合性洞见。

多源文档归纳

概述表格

| 项目 | 内容 | |------|------| | **能力编号** | 19 | | **能力名称** | 多源文档归纳 | | **能力类型** | 综合归纳 | | **核心功能** | 对多份相关文档进行交叉分析，提取共性、识别冲突、生成综合结论 | | **输入** | 多份主题相关的文本、PDF、Word 文档或网页链接 | | **输出** | 综合摘要（段落或要点格式）、对比分析表、冲突点清单、跨文档洞见 | | **关联能力** | 法律文档摘要（单篇摘要）、法律文档格式化（统一输出格式）、类案检索与分析（判决对比） | | **关键原则** | 跨文档关联、一致性整合、冲突性标注、洞见生成 |

法律声明

> **重要提示：** > 1. 多文档归纳依赖各来源文档的准确性和可靠性，来源质量参差不齐可能导致归纳结论偏差。 > 2. 归纳结论反映的是输入文档的整体面貌，不代表对客观事实的独立判断。 > 3. 涉及法律争议时，不同文档可能代表对立立场，归纳时应保持中立，客观呈现各方观点。 > 4. 当文档之间存在事实冲突时，归纳仅负责标识冲突点，不做事实真伪判断。

一、核心概念

1.1 单文档摘要 vs 多文档归纳

| 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、模式提取 | | **典型价值** | 快速了解一篇文书 | 把握一组文档的全貌、趋势和争议 |

1.2 多文档分析的四个层次

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
    基于跨文档的对比分析，生成新的综合性结论

1.3 文档关系类型

| 关系类型 | 特征 | 分析重点 | 示例 | |----------|------|----------|------| | **平行关系** | 多份文档处理同一主题的不同方面 | 整合各方面信息，形成全景视图 | 多篇关于同一法律问题的学术论文 | | **时间序列** | 文档按时间先后排列 | 梳理演变脉络，识别趋势变化 | 同一法规的不同版本、同一案件的系列判决 | | **对立关系** | 文档代表不同立场的观点 | 客观呈现各方观点，标注冲突点 | 原被告双方的意见书、不同学者的争议观点 | | **层级关系** | 文档之间存在包含或引用关系 | 梳理层级结构，识别核心与衍生 | 法律、司法解释、指导性案例的层级体系 | | **补充关系** | 文档之间相互补充，覆盖不同侧面 | 整合互补信息，填补单篇盲区 | 主合同与补充协议、起诉书与证据清单 |

二、完整工作流程

阶段一：准备与输入

步骤 1：接收并整理文档

1. **确认文档数量和来源**：列出全部文档清单，标注来源和类型 2. **统一格式**：将 PDF、Word、网页等转换为可处理的文本 3. **建立文档档案**：为每份文档编号，便于后续引用

### 文档清单

| 编号 | 文档名称 | 类型 | 来源 | 日期 | 字数/页数 |
|------|----------|------|------|------|----------|
| D1 | [...] | [判决书/合同/法规/论文] | [...] | [...] | [...] |
| D2 | [...] | [...] | [...] | [...] | [...] |

步骤 2：识别文档间关系

分析多份文档之间的关系类型（平行/时间序列/对立/层级/补充），确定归纳的分析框架：

• **平行关系** → 采用"主题聚合"框架
• **时间序列** → 采用"演变脉络"框架
• **对立关系** → 采用"观点对比"框架
• **层级关系** → 采用"层级梳理"框架
• **补充关系** → 采用"全景整合"框架

阶段二：单篇理解与标注

步骤 3：逐篇提取核心信息

对每份文档进行单篇理解，提取以下要素：

| 提取要素 | 内容 | 标注方式 | |----------|------|----------| | **核心主题** | 文档围绕什么核心问题展开 | 一句话概括 | | **主要观点** | 文档的核心主张或结论 | 3-5条要点 | | **关键事实** | 支撑观点的重要事实 | 客观陈述 | | **依据/证据** | 观点的支撑材料 | 法条、数据、案例等 | | **立场/角度** | 文档的立场（中立/支持/反对/某方代理） | 明确标注 |

步骤 4：建立文档信息卡片

为每份文档建立标准化信息卡片：

### D1 信息卡片

- **文档名称：** [...]
- **核心主题：** [...]
- **主要观点：**
  1. [...]
  2. [...]
- **关键事实：**
  - [...]
- **依据/证据：** [...]
- **立场：** [中立/原告方/被告方/学者A观点/行政机关]
- **可信度/权威性：** [高/中/低，简要说明理由]

阶段三：交叉分析与归纳

步骤 5：提取跨文档共性

识别多篇文档共同涉及的主题、观点、事实：

• 哪些观点在多篇文档中被共同提及？
• 哪些事实被多份文档交叉证实？
• 哪些法律依据被普遍引用？
• 是否存在被广泛接受的结论或共识？

**输出格式：**

### 跨文档共识

| 共识主题 | 涉及文档 | 共识内容 | 共识强度 |
|----------|----------|----------|----------|
| [...] | D1, D2, D3 | [...] | 强（3/3一致） |

步骤 6：识别文档间冲突

识别文档之间存在差异、矛盾或对立的内容：

• **观点冲突**：对同一问题持相反立场
• **事实矛盾**：对同一事实的陈述不一致
• **法律适用分歧**：对同一法条的理解或适用不同
• **结论差异**：基于相同或类似事实得出不同结论

**冲突标注要求：**

• 客观陈述冲突双方的观点，不做真伪判断
• 分析冲突的可能原因（信息不对称、立场不同、适用标准不同等）
• 标注冲突的重要程度（核心冲突 / 次要分歧）

**输出格式：**

### 文档间冲突点

| 冲突编号 | 冲突主题 | 文档A观点 | 文档B观点 | 冲突类型 | 重要程度 |
|----------|----------|-----------|-----------|----------|----------|
| C-01 | [...] | D1: [...] | D2: [...] | [观点/事实/法律适用] | [核心/次要] |

步骤 7：生成跨文档洞见

在共性和差异分析的基础上，生成新的综合性结论：

• **趋势判断**：文档整体呈现什么趋势或方向？
• **模式识别**：是否存在重复出现的模式或结构？
• **盲区识别**：多篇文档共同遗漏了什么重要信息？
• **关联发现**：不同文档的信息组合后是否产生新的理解？

阶段四：输出

步骤 8：格式化输出综合归纳

根据用户需求，选择输出形式：

**形式 A：段落式综合总结**（适合详细说明场景）

• 连贯呈现全部文档的核心内容
• 按主题或逻辑顺序组织
• 自然融入跨文档对比和洞见

**形式 B：要点式摘要**（适合快速浏览）

• 使用项目符号逐条列出关键信息
• 每个要点标注来源文档
• 冲突点单独列示

**形式 C：对比分析表**（适合精细对比）

• 以表格形式并列呈现各文档的对应要素
• 便于逐项比较异同

三、输出格式模板

模板 A：段落式综合总结

# 多文档综合归纳

## 一、文档概览
[说明文档数量、类型、来源和整体关系]

## 二、核心共识
[跨文档的共同主题、观点和事实]

## 三、主要分歧
[文档之间的关键冲突和差异]

## 四、综合结论
[基于跨文档分析生成的洞见]

## 五、信息缺口
[文档共同遗漏或表述不清的内容，建议补充]

模板 B：要点式摘要

# 多文档要点归纳

## 文档清单
- D1: [...]
- D2: [...]

## 核心要点
- [要点1]（D1, D2, D3）
- [要点2]（D1, D2）
- [要点3]（D2, D3）

## 冲突与分歧
- [冲突1]：D1认为...，D2认为...（[冲突类型]）
- [冲突2]：...

## 跨文档洞见
- [洞见1]
- [洞见2]

## 待核实/补充信息
- [...]

模板 C：对比分析表

| 对比维度 | D1 | D2 | D3 | 一致性评价 |
|----------|-----|-----|-----|-----------|
| 核心主题 | [...] | [...] | [...] | [一致/相似/不同] |
| 主要观点 | [...] | [...] | [...] | [...] |
| 关键事实 | [...] | [...] | [...] | [...] |
| 法律依据 | [...] | [...] | [...] | [...] |
| 结论/处理 | [...] | [...] | [...] | [...] |

四、示例

示例 1：类案判决书归纳

**输入：** 3份不正当竞争纠纷判决书（原告均为数据平台，被告均为数据抓取方）

**输出：**

# 多文档综合归纳

## 一、文档概览
本组共3份民事判决书，均为数据平台诉数据抓取方不正当竞争纠纷案，分别由
北京知识产权法院、杭州互联网法院、上海知识产权法院作出（D1-D3）。

## 二、核心共识

1. **数据权益保护共识**：三份判决均认定，平台对合法收集、投入成本整理的数据享有竞争性权益（D1, D2, D3）。
2. **不正当竞争认定标准共识**：均适用《反不正当竞争法》第2条一般条款，以"是否违反诚实信用原则和公认商业道德"作为判断标准（D1, D2, D3）。
3. **损害要件共识**：均要求原告证明被告行为对其造成了实际损害或损害威胁（D1, D2, D3）。

## 三、主要分歧

| 冲突编号 | 冲突主题 | 文档A观点 | 文档B观点 | 冲突类型 | 重要程度 |
|----------|----------|-----------|-----------|----------|----------|
| C-01 | 公开数据抓取是否当然合法 | D1（北京）：公开数据抓取仍需遵守Robots协议和商业道德 | D2（杭州）：公开数据在特定条件下可自由抓取 | 法律适用分歧 | 核心 |
| C-02 | 损害赔偿计算方式 | D1：以原告实际损失计算 | D3（上海）：以被告违法所得计算 | 法律适用分歧 | 核心 |
| C-03 | 技术中立抗辩 | D2：技术中立可作为免责事由 | D1, D3：技术中立不免除不正当竞争责任 | 观点冲突 | 次要 |

## 四、综合结论

1. **裁判趋势**：数据平台对合法收集的数据享有竞争性权益已成为司法共识，但公开数据抓取的合法性边界仍存在分歧。
2. **地域差异**：北京法院对数据保护立场较为严格，杭州法院对公开数据流通持相对开放态度，上海法院居中。
3. **法律适用**：三份判决均以《反不正当竞争法》第2条为主要依据，但具体适用标准存在微妙差异，反映该领域法律规范的不确定性。

## 五、信息缺口
- 三份判决均未涉及数据抓取行为与《个人信息保护法》的交叉适用问题
- 缺乏对"数据的可携带性"与"平台数据权益"平衡的具体分析
- 损害赔偿的计算标准和方法论尚未形成统一裁判规则

示例 2：多份合同条款对比

**输入：** 2份技术服务合同（甲公司与乙公司签订的主合同，以及丙公司与丁公司签订的同类合同）

**输出：**

# 多文档对比分析

## 一、文档概览
- D1：甲公司 vs 乙公司《技术开发合同》（2024年）
- D2：丙公司 vs 丁公司《技术服务合同》（2023年）

## 二、对比分析表

| 对比维度 | D1（甲乙） | D2（丙丁） | 差异评价