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@60b2815

从律师与客户沟通记录中提取有价值的法律问答对,生成结构化知识库内容。本技能应在用户需要整理客户咨询记录、从对话中提取可复用法律知识、创建问答知识库、或准备内容营销素材时使用。支持严格客户信息脱敏处理。

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问题识别与归并规则

本规则用于稳定生成“问题主卡”,避免在不同咨询文本中发生卡片边界漂移。

一、主卡单元定义

主卡的最小单元是“具体法律问题”,而不是:

  • 单次发言
  • 一轮问答
  • 一个自然段
  • 一个法律领域大类

示例:

  • “公司单方调岗是否合法?” -> 一个主卡
  • “如果我不同意调岗,后面被解除怎么办?” -> 与前一问题有关,但属于不同的后续法律问题,应视内容决定是否拆卡
  • “补偿怎么算?” -> 如独立构成新的求解目标,应单独成卡

二、允许进入主卡的问题类型

1. 直接提问

客户明确提出问题,律师给出回应。

2. 追问补充

客户围绕同一问题继续追问、补充情境或缩小范围。

3. 律师主动风险提醒

客户未明确提问,但律师主动提示风险、后果、底线或常见误区。

4. 律师主动操作指引

律师主动给出流程、准备材料、沟通策略、证据保留等操作建议。

5. 隐含问题

客户虽然主要在叙述事实,但其真实意图明显是在寻求法律判断或路径建议。

三、同题归并规则

以下情形原则上合并为一张主卡:

  • 同一法律问题在前后多次出现
  • 后续只是补充事实、追加细节、追问例外情形
  • 律师在前面回答核心结论,后面补充风险或操作建议
  • 客户换了口语表达方式,但实质问的仍是同一问题

归并后必须在“过程痕迹”中体现:

  • 首次提出
  • 补充事实
  • 追问 / 再次提起
  • 补充回答

四、拆卡规则

以下情形必须拆成不同主卡:

  • 虽然发生在同一通话里,但求解目标不同
  • 对应不同法律判断路径或不同操作决策
  • 前一个问题讨论是否合法,后一个问题讨论如何举证、如何补偿、如何起诉
  • 前一个问题围绕实体权利,后一个问题围绕程序、时效、证据或执行

判断标准不是“话题相近”,而是“能否用一套回答稳定覆盖”。如果不能,就应拆卡。

五、默认排除项

以下内容默认不形成主卡:

  • 寒暄和过渡性表达
  • 预约时间、付款、报价、沟通渠道
  • 发材料、补资料、加联系方式
  • 单纯情绪表达,且没有形成法律求解问题
  • 纯背景铺垫,但后续没有承接法律判断

必要时,可将这些内容只作为已有主卡的“适用事实边界”或“过程痕迹”辅助信息,而不是单独建卡。

六、忠实总结规则

1. 长摘要

  • 建议长度:200-400 字
  • 目标是完整总结律师的核心解答
  • 允许压缩口语、归并前后段落
  • 不得引入原文没有的法条、判例或策略

2. 关键要点 bullet

  • 建议 3-6 条
  • 覆盖结论、风险、操作建议、限制条件
  • 不能只写空泛标题,如“注意风险”“保存证据”

3. 适用事实边界

  • 简洁写出该主卡成立所依赖的事实前提
  • 不复述全部案情
  • 不写可识别个人或企业信息

七、完整度与置信度规则

完整度

  • 完整:问题和核心回答都比较完整
  • 基本完整:主要结论清楚,但仍有少量缺口
  • 待补充:问题已可识别,但回答明显残缺或事实前提不足

置信度

  • 正常:问题边界、归并关系和回答方向都较明确
  • 待确认:存在以下任一情形
    • 同题归并边界存疑
    • 客户/律师发言归属偶有混淆
    • 追问是否应拆卡不完全确定
    • 回答只覆盖部分情形,且文本噪声较大

对不确定内容,应优先使用 待确认,而不是强行给出确定表达。

八、双层标签判断规则

知识库标签

先判断其是否适合作为长期知识单元沉淀:

  • 是否高频常见
  • 是否具有可复用标准解释
  • 是否适合作为风险提醒或操作流程
  • 是否主要是时效、证据、程序性问题
  • 是否过于依赖个案事实,导致不宜泛化

内容输出标签

在知识库标签之后,再做粗筛:

  • 是否适合写成长文解释
  • 是否适合做短内容提醒
  • 是否适合做 FAQ
  • 是否带有反常识或传播点
  • 是否暂不建议内容化

如果问题明显个案化、争议点过窄、事实缺口太大,应优先标为 暂不建议内容化。

九、排序规则

主卡默认按“话题归并后排序”,而不是按对话原顺序排序。

建议排序逻辑:

  1. 先按主要法律主题分组
  2. 再按问题的重要程度或复用价值排序
  3. 同一主题内,先放基础判断,再放操作路径、风险提醒、证据/程序问题

这样更利于后续知识库沉淀和内容池筛选。

Source: SKILL.md on GitHub

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  • Gen Agent Trust Hub15d

    The skill is designed to extract structured legal Q&A pairs from local consultation records while applying strict desensitization rules for personal information. It uses local environment files for configuration and maintains state through a local JSON log file. The primary security risk is a low-level exposure to indirect prompt injection, as the skill processes untrusted text documents that could contain embedded instructions.

  • Socket15d

    No alerts

  • Snyk15d

    Risk: LOW · No issues

  • Runlayer7mo

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homepage
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author
杨卫薪律师(微信ywxlaw)
version
1.0.0

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