中国并购法律尽调

要解决什么问题

并购法律尽调不是「把 PDF 丢给模型写报告」。交易律师需要的是：每个结论都能回到事实、证据和法律来源；核心事实或法条无法核验时，不能冒充正式交付；数据室覆盖、外部工商/司法查询与内部台账还要能对账。

本 Skill 扮演总控编排：把立项、摄入、规范化、数据室审查、事实台账、外部核验、问题分析、法律有效性门禁和律师审批拆成可检查的阶段（G0–G8），用工作区状态与 validate_workspace.py 做阶段门禁，而不是一次性生成看似完整的报告。

如何工作

• 确定性 vs 判断：建档、哈希链、OCR/MinerU 批量规范化、敏感信息扫描等交给脚本；法律判断与问题定级由模型按 references/ 子文档执行，并受 G7 红队式法律依据核验约束。
• 九阶段流水线：从 scope_items.jsonl 与代表方/基准日等立项参数（G0）到 delivery_manifest.json 与律师批准绑定的输出哈希（G8）；G4 先事实与引文再谈风险，G5 外部结果必须回写 G4 对账，G6 在未过 G7 前不得把重大问题标为 substantiated。
• 交付分层：内部风险底稿、待律师批准稿与正式稿分开；只有交付脚本返回 formal_delivery_allowed: true 且律师对当前哈希批准后才可标为 final。

边界与注意

Skill 不负责签发或执行交易；商用数据库（元典、北大法宝、企查查等）需实测适配器能力，不能把「配置存在」当通过。材料外发与主体查询须分别授权；未经同意不把可识别材料发给外部 OCR 或在线服务。宿主若不能跑 Python/本地脚本，会降级为待人工任务，不会降低法律门禁。