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@7ee9ab5
by Jee Czh-xx/legal-assistant-skills173 stars
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法律风险结构化分析与可视化。基于法律分析文本,执行五步风险抽取模型, 生成四层可视化输出(雷达图数据、风险矩阵、影响路径图、决策树)。 适用于:(1) 用户提供法律分析报告要求风险可视化, (2) 要求风险结构分析或风险传导分析, (3) 要求生成风险决策建议或风险评估报告, (4) 提到"风险雷达图""风险矩阵""影响路径图""决策树"等关键词。

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法律风险可视化分析报告

分析对象: [场景描述] 分析日期: [YYYY-MM-DD] 风险维度: [适用维度列表]


一、风险概览

本节为决策者提供一页式风险总览,帮助快速把握整体风险态势。

一句话总结: [用一句话概括最核心的风险发现和建议行动,例如:"本次分析发现 X 项较高风险,核心问题集中在[领域],建议优先[行动]。"]

风险状态总览

风险维度 风险等级 状态 核心发现
[维度名] [1-5] 🟢较低 / 🟡中等 / 🔴较高 [一句话说明]
... ... ... ...

🟢较低(1-2级)= 常规关注 | 🟡中等(3级)= 需主动管理 | 🔴较高(4-5级)= 需紧急应对

风险雷达图

风险雷达图

图例说明: 绿色区域(1-2级)= 安全范围 | 黄色区域(3级)= 关注范围 | 红色区域(4-5级)= 警戒范围。数值越靠外,风险越高。

核心建议(前三项)

  1. [最紧急的行动] — [一句话说明为什么要做、做了之后预期效果]
  2. [次紧急的行动] — [同上]
  3. [第三优先的行动] — [同上]

二、核心发现与建议

本节以叙事方式说明主要风险发现,帮助法律人和决策者理解风险全貌。

发现一:[风险主题名称]

[用 2-3 段自然语言描述这一风险发现。包含:]

  • 发现了什么问题
  • 问题为什么重要
  • 如果不处理,可能的演化方向
  • 建议的应对方向

发现二:[风险主题名称]

[同上格式]

发现三:[风险主题名称]

[同上格式,根据实际发现数量增减]


三、风险全景图

本节通过四张可视化图表,从不同角度展示风险全貌。

3.1 风险矩阵:哪些风险最需要优先处理?

气泡越靠右上方,风险优先级越高;气泡越大,综合风险指数越高。

风险矩阵

图例说明: 横轴 = 发生可能性 | 纵轴 = 影响严重性 | 气泡大小 = 风险指数 | 右上角红色区域 = 高优先级

3.2 影响路径图:风险之间如何传导?

从左侧的风险源头出发,沿箭头方向传导,最终影响右侧的业务结果。粗线表示强传导关系。

graph TD
    %% [影响路径图 Mermaid 代码]
    %% 节点仅包含简短描述,不显示类型标签
    %% 使用 subgraph 分组(风险源头/中间环节/风险后果/业务影响)
    %% 强传导用 ==>,中传导用 -->,待确认用 -.->|"待确认"|

图例说明: 🔴 红色 = 风险源头 | 🔵 蓝色 = 中间环节 | 🟠 橙色 = 风险后果 | 🟣 紫色 = 业务影响 | 粗线 = 强传导关系 | 虚线 = 待确认关系

影响路径图

3.3 决策树:我们应该怎么做?

按照图中的是非问题逐一判断,即可确定对应的行动方案。绿色=无需行动,黄色=建议行动,红色=紧急行动。

graph TD
    %% [决策树 Mermaid 代码]
    %% 菱形节点使用是非问题形式
    %% 分支标签只用"是"/"否"
    %% 行动节点使用交通灯色

决策树

3.4 风险雷达图:各维度风险水平如何?

已在第一节展示。多边形越向外扩张,表示该维度风险越高。


四、风险情景分析

本节将每条关键风险路径转化为具体场景推演,帮助理解"如果不干预,会发生什么"。

情景一:[情景名称,如"验收争议升级为合同解除"]

路径: [起点] → [中间环节] → ... → [终点]

阶段 内容
起因(事实) [描述触发风险的客观事实或条件]
法律问题 [这一事实引发了什么法律问题?]
可能后果 [如果不干预,最终可能导致什么后果?]
应对窗口 [当前处于哪个阶段?还有多少干预空间?]
建议行动 [具体应该做什么?]

情景二:[情景名称]

[同上格式,根据关键路径数量增减]


五、行动方案

按紧急程度排序,每项行动标注负责部门和建议时限。

优先级 行动内容 负责部门 建议时限 预期效果
🔴 紧急 [具体行动] [法务/合规/业务/管理层] [如:7天内] [消除/降低哪项风险]
🟡 重要 [具体行动] [部门] [如:1个月内] [预期效果]
🟢 常规 [具体行动] [部门] [如:3个月内] [预期效果]
... ... ... ... ...

附录:分析方法与计算详情

本附录供法律专业人员参考,包含完整的计算模型和分析过程。

附录 A:风险节点清单

编号 名称 类型 发生可能性(P) 影响严重性(I) 可干预程度(C) 可补救程度(R) 风险指数(NRS) 时间窗口
N1 [名称] [事实/法律判断/风险结果/商业影响] [0-1] [0-1] [0-1] [0-1] [计算值] [⚡/S/M/L]
... ... ... ... ... ... ... ... ...

附录 B:风险指数计算过程

计算公式: NRS = P × I × (1-C) × (1-R)

[逐个展示每个节点的计算:]

  • N1:NRS = [P] × [I] × (1-[C]) × (1-[R]) = [计算过程] = [结果]
  • ...

附录 C:因果关系与传导结构

显式因果:

关系 传导类型 边权重 文本依据
[Nx] → [Ny] [强/中/弱] [0.9/0.6/0.3] [原文引用]
... ... ... ...

隐含因果:

关系 模式 置信度 边权重 依据
[Nx] → [Ny] [并列暗示/背景预设/专业常识] [●●●/●●○/●○○] [权重值] [分析说明]
... ... ... ... ...

附录 D:传导风险值计算

计算公式: PCR = NRS_起点 × ∏(边权重_i)

路径 [编号]: [节点序列]

PCR = NRS_[起点] × [边权重1] × [边权重2] × ... = [计算过程] = [结果]

[列出所有路径的 PCR 并标注最大值为关键路径]

附录 E:雷达图维度映射

映射公式:等级 = ceil(PCR × 4) + 1,上限 5

维度 对应叶节点 传导风险值最大值 等级(1-5) 等级标签
[维度名] [节点列表] [PCR 值] [等级] [极低/低/中/高/极高]
... ... ... ... ...

附录 F:关键节点识别

类型 节点 说明
根源节点 [编号] [入度为 0]
放大节点 [编号] [高出度的分叉点]
可控节点 [编号] [可干预程度 > 0.3,优先干预目标]

本报告基于法律风险可视化方法论生成。报告中的待确认关系(虚线标注)需经人工审核确认。附录中的计算详情供专业人员复核使用。

Source: SKILL.md on GitHub

No alerts6mo3 checks · Risk SAFE
  • Gen Agent Trust Hub6mo

    The skill provides a specialized framework for legal risk analysis and visualization. It extracts structured risk data from legal text and generates professional visualizations (radar charts, matrices, and flowcharts) using Matplotlib and the Mermaid CLI. No security risks, data exfiltration, or malicious patterns were identified in the workflow or scripts.

  • Socket6mo

    No alerts

  • Snyk6mo

    Risk: LOW · No issues

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