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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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因果关系识别参考

一、显式因果连接词

以下关键词/句式直接表达因果关系,对应高置信度:

类别 连接词/句式
直接因果 因此、所以、导致、造成、引发、使得
条件触发 若…则…、如果…将…、一旦…就…
推理递进 进而、从而、继而、以致
背景原因 由于、鉴于、基于、因为、缘于
结果表达 结果是、后果为、风险在于、可能面临

二、三种隐含因果模式

模式一:并列暗示型

文本特征: 两个风险并列出现,暗示共同原因或连锁关系。

识别规则:

  • 并列出现的风险,检查是否存在共因或因果关系
  • 关注"同时""此外""另外"等并列连接词后的内容

示例:

  • 原文:"该合同存在条款模糊问题,同时缺少争议解决条款。"
  • 隐含因果:条款模糊 → 争议解决条款缺失可能未被注意
  • 默认置信度:低

模式二:背景预设型

文本特征: 将因果关系嵌入背景描述中。

识别规则:

  • 将"鉴于/由于/在…背景下/考虑到"后的内容识别为上游节点
  • 背景描述中的状态变化往往是下游风险的触发条件

示例:

  • 原文:"鉴于近期监管趋严,该业务模式的合规风险需重新评估。"
  • 隐含因果:监管趋严 → 合规风险上升
  • 默认置信度:中

模式三:专业常识型

文本特征: 省略了法律专业人士默认了解的因果链。

识别规则:

  • 补全法律专业常识中的标准因果链
  • 常见省略链条:违约 → 违约金 → 损害赔偿 → 合同解除权
  • 合同解除 → 恢复原状/返还 → 损害赔偿

示例:

  • 原文:"该行为构成违约。"
  • 隐含因果:违约 → 违约金 → 损害赔偿 → 合同解除权
  • 默认置信度:高(法律常识链)

三、置信度标记系统

置信度 标记 图中表现 处理方式
高 ●●● 粗箭头 ==> 或普通箭头 --> 自动纳入
中 ●●○ 虚线 -.-> 标记"待确认"
低 ●○○ 虚线 -.-> 标记"待确认"

图中表现规则: 边标签不再显示数值权重和置信度符号。强传导关系用粗箭头表达,中传导用普通箭头,弱传导和待确认关系统一用虚线 + "待确认" 标签。数值权重(0.9/0.6/0.3)和置信度标记(●●●/●●○/●○○)仅在附录中完整标注。

置信度判定规则

  1. 显式连接词引导 → 高置信度
  2. 背景预设型 → 中置信度
  3. 并列暗示型 → 低置信度
  4. 专业常识型 → 根据常识链的通用性判断
    • 通用法律常识(如违约→赔偿)→ 高
    • 行业特定常识 → 中
    • 推测性关联 → 低

输出格式

在附录因果关系列表中,每条隐含因果需标注:

[隐含因果] A → B
  模式:背景预设型
  置信度:●●○(中)
  依据:原文"鉴于…"
  建议:待业务方确认

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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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