法律周报(公众号精选)
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_9c629284/legal-weekly-briefing。
技能介绍
要解决的问题
律师关注法院公众号时,真正有价值的文章往往散落在大量文体活动、征稿启事和重复转载里。legal-weekly-briefing 的目标是把近 7 天的法院公众号文章、AI+法律动态整理成可阅读、可检索、可入库的周报,而不是做一篇泛资讯摘要。
如何工作
技能执行时先做通道检测:优先微信读书搜一搜,补充腾讯元宝反查,缺失时明确降级到 WebSearch,并告知用户路径变化。核心流程包括:
- 拉取指定公众号近 7 天文章,并用
WebSearch补 3 条 AI+法律动态; - Agent 精修候选:剔除非实务内容、跨期去重、修复低质
abstract、补写律师视角recommend、标注八判据特征; - 用 k-NN 评分引擎按
case_density、norm_anchoring、actionability等维度排序; - 三层交付:精读区 10 条、雷达区补充、
score >= 6.5的法院源条目入库 IMA。
最终输出 Markdown 与固定浅色 HTML 简报,并通过 verify.py 门禁。
适用边界
该技能依赖本地登录态和 IMA OpenAPI 凭证,且只允许使用用户自建个人知识库。摘要和推荐理由仍以 Agent 精修为关键,不适合完全无人值守;微信读书、元宝不可用时内容发现路径会变,需关注来源覆盖和摘要质量。
使用场景
- 律师每周要从法院公众号和 AI+法律动态中挑出可办案使用的文章,并输出带推荐理由的 HTML 简报。
- 法务需要把近 7 天公众号文章去重、过滤文体活动,并只保留案例、裁判规则和规范锚定较强的条目。
- 用户配置自己的执业方向、公众号和自建 IMA 知识库,让周报条目按 taxonomy 自动入分类文件夹。
- 知识运营要把法院公众号内容沉淀为可检索库,先跑演示周报,再配置真实来源并入库。
适合人员
- 每周跟踪法院公众号和 AI+法律动态的律师,需要把文章按实务价值分级并生成简报。
- 管理法律知识库的法务,需要把高分法院源文章自动写入自建 IMA 的分类文件夹。
- 需要监控指定公众号内容并做跨期去重的知识运营,想产出可阅读的 HTML 周报。
- 为律师搭建信息工作流的助理工程师,需要本地运行演示、流水线和验证脚本。