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/elements-complaint-generator

@f45a1c1

Use when converting 律师已写好的常规起诉状(md/docx)或对话描述为最高法 67 类官方要素式示范文本形态的 Word 候选文书(法〔2025〕82 号,2025-07-14 全国推广),覆盖民事/商事/行政/知产案由的起诉状、答辩状和相关申请书。不要用于:扫描件直接识别、自由格式文书起草,或代替律师完成法律内容与法院提交要求复核。

Use this Skill: https://skilld.dev/gh/cat-xierluo/legal-skills/elements-complaint-generator

This session only. Nothing lands on disk.

referencesextraction-prompt-template.md

≈835 tokens on demand. Your agent reads this file only when SKILL.md points to it.

Agent 要素抽取提示词模板

Agent 在会话内执行"常规起诉状 → elements.json"时按本模板组织工作。 占位符 {{案由key}} / {{案件目录}} 按实际情况填充。

抽取工作提示(Agent 自用)

你在为「要素式起诉状生成」执行要素抽取。工作步骤:

1. 案由识别:读用户材料(起诉状正文/口述),对照 references/case-routing.md
   确定案由编号与 case-type key({{案由key}})。识别依据是争议法律关系本身,
   不是标题措辞;拿不准时列出 2-3 个候选案由让用户选。

2. 读 Schema:references/common-elements.md(通用块)+
   references/case-types/{{案由key}}.md §一(案由特定块)。

3. 逐块抽取,产出 elements.json 写到 {{案件目录}}/elements.json:
   - 通用块:当事人(原告/被告/代理人,注意主体类型)、调解意愿、具状人/日期
   - 案由特定块:诉讼请求(勾选项用选项原文,如"有财产"/"无债务")、
     保全、事实与理由

4. 抽取纪律:
   - 材料没有的字段留空值("" / false / 空数组),禁止编造或推断
   - 日期统一 YYYY-MM-DD;金额保留原文数字
   - 枚举字段只能填 Schema 列出的选项原文(勾选类:如"原告"/"被告"/"其他")
   - 布尔勾选:材料明确主张才 true;未提及一律 false 并列入待确认
   - 长文本(事实与理由各节)允许整理为通顺书面语,但不得添加材料中没有的事实

5. 输出后向用户呈报复核清单:
   - 已抽取的关键字段值(当事人/金额/勾选项)
   - 留空的字段及原因(材料未提及)
   - 需要用户补齐才能渲染的字段(如身份证号、电话缺失时提示)

6. 用户确认后执行渲染(fill_template.py),不要在用户确认前渲染。

通用级案由的抽取差异(66 个非精调编号)

  • reference = references/skeletons/<树名>.md(骨架即字段清单)
  • elements 用通用级 Schema:
    • 当事人.自然人1 / 自然人2(顺序语义,勿用原告/被告——法人原告案由会错位;双方均自然人时两键等价)
    • 填空.{"<编号标题前缀>": str}(骨架"标题后空段"型字段,如"1. 医疗费")
    • 标签.{"<全文唯一标签>": str}(骨架中标签列唯一出现者)
    • 调解/具状块同通用 Schema(模板含才填)
  • 骨架中"勾选"类型字段通用级暂不渲染——在复核清单中提示用户"勾选项需人工在 Word 中打勾,或申请该案由精调"

常见抽取错位提示(结合历史回归教训)

陷阱 正确做法
抚养费承担主体与直接抚养方混淆 "子女由原告抚养"→归属=原告;"被告支付抚养费"→承担主体=被告(两者通常相反)
财产"归谁"主语跨句 逐项对应:房屋/汽车/存款各自找最近的"归 X 所有"
勾选枚举自由发挥 只用模板选项原文(无财产/有财产、无此问题/有此问题…)
案由按标题字面匹配 按法律关系(如"欠钱不还"可能是民间借贷也可能买卖欠款——看合同性质)

Source: SKILL.md on GitHub

1 warning3d3 checks · Risk SAFE
  • Gen Agent Trust Hub3d

    A comprehensive legal document generator that converts complaint drafts into standardized Word files using OOXML templates and layout verification. The skill is professionally designed with clear boundaries between AI-driven extraction and code-driven document generation.

  • Socket3d

    1 alert: gptAnomaly

  • Snyk3d

    Risk: LOW · No issues

Signed by skilld at f45a1c1. This ties the file your Agent reads to that commit on GitHub. It does not review the instructions.

Last checked against GitHub 20 hours ago.

Activeupdated last week
homepage
https://github.com/cat-xierluo/legal-skills
author
杨卫薪律师(微信ywxlaw)
version
0.16.0

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