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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。
CSlawyer1985/china-lawyer-analyst · ★ 103 · Data & Documents · score 64
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# 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。 --- ## 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 --- ### 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_keywor