律师法条维护模拟
将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_3c6cb52e/breeze-lawyer-court
技能介绍
为什么需要这个技能
真实业务里,法律条文不是一次定型的:修订、废止、替代、冲突修复都需要有人持续维护。但维护工作不能直接改动法律本身,只能在模拟环境中走一遍流程,看看策略是否成立。这个技能把「维护律师」的角色放进 Agent,用预定义流程产出可检查的维护词。
它如何工作
- 触发条件:用户说「法律维护」
- 执行流程:
1. 用户描述案例附件
2. Agent 构建维护策略
3. 在模拟法条场景中执行维护
- 输出格式:
– 维护词 - 退出条件:说「结束」
几个值得注意的点:
- 用户输入是自由文本,不是结构化表单;Agent 需要自己做意图识别和案例解析
- 策略构建这一步把「案例描述」转成「维护策略」,中间没有额外工具说明,实现时可能需要自行约定解析规则
- 输出格式固定为前缀加维护词,便于下游做文本处理
适用边界
这是模拟场景,不是真实法律实务。它适合用来验证 Agent 是否能按流程处理维护任务、是否能稳定输出结构化结果,不适合作为正式法律意见。流程步骤是预定义的,不要随意增删;触发词和结束词也是约定好的,不要改成其他说法。
使用场景
- 需要在模拟法条场景中跑一遍维护流程,验证 Agent 能否按步骤产出维护词
- 拿到用户提供的案例附件后,需要 Agent 自动构建一份维护策略
- 需要对法律维护技能做回归测试,检查输出格式是否稳定
- 在模拟环境中执行法条维护,确认退出条件是否能正确触发
适合人员
- LLM 应用工程师,需要验证 Agent 是否能按预设流程执行法律维护任务
- Agent 平台开发者,要为角色扮演类技能设计输出格式与退出机制
- 法务科技公司的产品经理,想确认模拟维护流程能否满足内部演示需求
- NLP 工程师,需要对用户自由文本输入做案例解析并生成维护策略