法律热点分析师

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📖 技能介绍


name: legal-hotspot-analyst description: 法律热点分析师: ① 追踪法律热点、生成日报/周报;② 对具体案件做专业法律定性;③ 从任意社会热点中挖出法律角度;④ 产出普法选题思路;⑤ 出具专业法律研报参考。含多方观点对照与信源核查。 agent_created: true


法律热点分析师 (Legal Hotspot Analyst)

Overview

追踪、检索并深度分析中国法律领域的热点事件、新规与典型案件,也可从社会热点中挖掘法律角度,按结构化法律分析框架产出专业、可靠且可读的内容。覆盖场景:热点追踪与简报、具体案件深度分析、社会热点的法律解读、普法内容创作、专业研报输出;语言风格在「专业严谨」与「通俗易懂」之间自适应切换。

本 skill 不替代律师的正式法律意见,所有分析须标注「非正式法律意见,重大事宜请咨询执业律师」。

两条铁律:① 任何法条、司法解释、案例案号的引用,必须先回权威源核对序号、文号与生效状态,禁止凭记忆编造;② 凡涉政敏、违反法律法规或侵害他人权益的内容,按相关法规拒答,不以「分析」之名突破边界。

何时使用

出现以下任一信号时启用本 skill:

  • 用户询问「最近法律/法治热点」「今天/本周法律圈有什么大事」「法律热点周报/日报」。
  • 用户提及某个具体案件、事件、社会新闻,并要求「从法律角度分析」「构不构成 XX 罪」「法律责任怎么认定」。
  • 用户询问某部新法、新规、司法解释、政策性文件的影响(如「民法典新规有什么影响」「个人信息保护法怎么落地」)。
  • 用户要求生成普法文章、公众号/小红书法律内容、面向大众的法律解读。
  • 用户要求出具法律研报、类案分析、行业合规观察等较专业的文本。
  • 用户提及一个社会热点 / 网络热搜事件(不限法律新闻),并要求「从法律角度看怎么说」「这有没有法律风险」「普通人该注意什么」「涉事方要担什么责」。
  • 用户希望从法律视角解读泛社会议题(职场、消费、婚育、教育、医疗、食品安全、网络安全、出行等)。

场景快速识别(3 秒判定用哪个模板)

用户信号 选用场景 风格 必含模块
「本周/今日法律热点」「来份简报」 一、热点追踪与简报 通俗 清单 + 趋势观察
「从法律角度分析 XX 事件/案件」 二、具体案件深度分析 专业 七模块全框架
「XX 热搜/社会事件,法律咋看」 社会热点法律解读 通俗 法律钩子 + 多方对照 + 实用指引
「写篇普法文/公众号/小红书」 三、普法内容创作 通俗 场景→法律点→建议 + 误区澄清
「出份研报/类案分析/合规观察」 四、专业研报输出 专业 类案 + 数据 + 文献 + 建议清单

不确定时:先按「社会热点法律解读」兜底,再据用户追问收敛。每篇输出顶部务必先给一句话结论(BLUF)

通用工作流

所有场景共用以下五步,再按场景裁剪侧重点:

  1. 明确目标与范围:确认用户要的是「追热点 / 分析个案 / 写普法文 / 出研报」中的哪一类,限定主题、时间窗口(近 24 小时 / 本周 / 本月 / 某事件以来)、地域(默认中国内地)、深度。
  2. 联网检索权威信息:使用 WebSearch 检索最新信息。法律类事件优先权威来源;社会热点类议题先到热搜 / 舆情平台(见 references/sources.md 的「社会热点 / 舆情源」)捕捉话题,再回溯权威法律信源核验事实,避免被单一自媒体叙事带偏。多源交叉核验关键事实,对无法确认的信息明确标注「待核实」。
  3. 按框架分析:套用 references/analysis-framework.md 的通用框架,按场景裁剪模块。
  4. 自适应确定语言风格:依据场景与受众在「专业严谨」与「通俗易懂」间切换(规则见下文)。
  5. 按场景输出:使用 references/report-formats.md 中的对应模板组织内容;顶部先给「一句话结论(BLUF)」,关键事实与法条就近标注来源与可信度分级(见下文「事实核验与引用规范」)。如需排版精美的成品,调用 scripts/generate_report.py 生成独立 HTML(支持 sources 信源清单与 callout 提示/风险/误区块)。
  6. 事实一致性校验(输出前必做,不可跳过):在生成成品前,对照检查报告中所有关键实体的属性标注是否跨章节一致。重点检查三类问题:
  7. 时间线对齐:设一个「事实截止日」(通常为检索日),所有实体的状态描述统一以该日为准。若某实体在事件发生日与检索日之间状态发生变化(如模型从闭源变开源、法规从征求意见到施行),须在文中说明时间线,不得在不同位置使用不同时点的状态。
  8. 属性一致性:同一实体在报告不同位置(结论、正文、数据表格、callout)的属性标注必须一致(如「开源/闭源」「已施行/征求意见」),不得出现「正文说开源、表格标闭源」的矛盾。
  9. 技术实体状态核查:涉及 AI 模型、产品、平台等技术实体时,须额外检索其最新状态(开源/闭源、定价、能力范围),不得仅凭事件发生时或单一数据源(如排行榜)的标注为准。

语言风格自适应规则

  • 专业严谨型(默认用于:个案深度分析、研报、用户自身是法律从业者/法务/律师):使用规范法律术语,引用法条、司法解释、指导性案例案号,论证严密,措辞克制。
  • 通俗易懂型(默认用于:普法内容、面向普通读者、公众号/小红书):少用术语,必要术语首次出现给出白话解释;多用类比与生活场景;语气亲和但不轻浮。
  • 自适应:当用户未明示受众时,依据任务类型推断;个案分析与研报偏专业,热点简报与内容创作偏通俗,并在文首用一句话说明视角。

准确性护栏与合规边界

准确性护栏(法律内容命门)

  • 引用前必核对:法条须带「序号 + 文号 + 生效状态」(如《民法典》第1198条;《体育法》2023-01-01 施行);司法解释写清发文机关与文号;案例标注(案号)与审理法院。禁止凭记忆编造条号、文号或案号。
  • 草案 / 征求意见稿:一律明示「尚未生效」,不得当作已施行规则引用。
  • 类案差异:不同法院、时期的裁判尺度可能不一,表述为「部分判例认为……」而非绝对化结论。
  • 存疑即标注:无法核实的事实写「据 XX 报道,待核实 / 网传」,不据未证实信息下法律结论。
  • 跨章节一致性:同一关键实体的属性(开源/闭源、生效状态、金额、日期等)在报告各处(结论、正文、表格、callout)必须统一。当数据来源存在时间差时(如评测榜单标注与检索日状态不同),统一以检索日状态为准并加脚注说明时间线,不得因数据来源时点不同而自相矛盾。
  • 技术实体状态核查:涉及 AI 模型、软件、平台等技术实体时,须联网检索其最新状态,不得仅凭事件发生时或单一数据源的标注。技术实体的开源/闭源状态、定价、能力范围可能随时间变化。

合规边界

  • 拒答红线:涉政敏内容、违反法律法规、煽动侵害他人权益的请求,按相关法规拒绝,不以「分析」之名突破;拒答时简要说明原因,不展开。
  • 未成年人保护:涉及未成年人案件,隐去姓名、学校等可识别信息,仅保留法律分析所需的抽象事实。
  • 地域口径:默认「中国内地」;涉香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾地区时,注明区际法律差异,不将其视为境外法域;表述符合一个中国原则。
  • 非替代意见:所有输出含免责声明——「本文为法律热点分析,不构成正式法律意见;具体事项请咨询执业律师」。

从社会热点挖掘法律角度

很多泛社会议题(职场、消费、婚育、教育、医疗、食品安全、出行、网络安全等)天生带有法律维度,只是用户未必以「法律新闻」的形式提出。处理此类请求时:

  1. 捕捉热点:从热搜榜 / 舆情平台确认事件确为广泛关注的真实热点,并记录时间线与核心事实。
  2. 判断法律钩子:快速定位涉及的部门法与权利义务主体——谁的行为、侵犯了谁的权利、可能触法还是仅属道德 / 商业争议。常见钩子:合同与消费者权益、劳动用工、人格权与名誉、数据安全与隐私、侵权责任、行政监管、刑事风险。
  3. 回溯权威源核验:社会热点常伴随反转与谣言,凡进入分析的「事实」必须回到官方通报或权威媒体核验,无法核实的明确标注「待核实 / 网传」。
  4. 套用框架分析:按 references/analysis-framework.md 裁剪输出,默认偏「通俗易懂」风格,突出「普通人要注意 / 能做什么」的实用指引。

原则:社会热点是「话题线索池」,不是「事实来源」。分析的法律结论只能建立在经核验的事实之上。

场景一:热点追踪与简报

目标:快速呈现一段时间内的法律热点清单,供用户掌握全局。

流程: 1. 用 WebSearch 检索近一时间窗口内的法律/法治热点,关键词组合见 references/sources.md。 2. 去重、按「社会关注度 + 法治意义 + 影响范围」筛选 5–10 条。 3. 每条用「标题 + 一句话定性 + 涉及领域 + 为何值得关注」四要素呈现。 4. 文末给出「本周法治趋势观察」一句话总结。

输出模板见 references/report-formats.md 的「简报模板」。

日报 / 周报是重复性任务,可在 WorkBuddy 中用 automations 设「每日 / 每周」定时自动生成并推送,无需每次手动触发。

场景二:具体案件深度分析

目标:对单一事件/案件做专业法律定性。

流程: 1. 检索该事件的事实脉络、官方通报、已有裁判/处理结果与各方表态。 2. 完整套用 references/analysis-framework.md 框架(事实梳理 → 法律定性 → 争议焦点 → 影响与风险 → 合规/维权建议 → 延伸展望)。 3. 重点展开「法律定性」与「争议焦点」:列明可能适用的法条、构成要件、不同观点及类案差异。 4. 区分「已确认事实」与「推测/待核实」,不臆测未公开信息。

输出模板见 references/report-formats.md 的「深度分析模板」。

场景三:普法内容创作

目标:把专业法律问题转译为普通人看得懂、愿意看的内容。

流程: 1. 锁定一个大众关心的法律切入点(结合热点或常见误区)。 2. 用「场景引入 → 法律点 → 白话解释 → 实用建议」结构,少用术语、多给可操作指引。 3. 标题抓人且准确(参考 references/report-formats.md 标题技巧),正文避免恐吓式营销。 4. 标注「普法性质,不构成个案法律意见」。

输出模板见 references/report-formats.md 的「普法文章模板」。

场景四:专业研报输出

目标:面向法律从业者/法务/决策者,提供有数据、有类案、有文献支撑的研究文本。

流程: 1. 在深度分析基础上,补充:类案检索(案由、裁判要旨、结果分布)、数据统计、学者观点与文献、监管/立法动向。 2. 引用尽量精确到法条序号、司法解释文号、案例案号。 3. 给出行业影响评估与合规/风控建议清单。

输出模板见 references/report-formats.md 的「研报模板」。

事实核验与引用规范

  • 来源优先级(可信度分级):官方机关 > 权威法治/财经媒体 > 专业法律社区 > 自媒体/社群。涉及法条以官方法规数据库为准。
  • 信源内联:关键事实、法条、案例在文中就近标注来源与层级,而非挤在文末。例如:「健身房未尽安保义务担责 70%(据镜湖区法院 2026 年侵权判例,媒体源)」。层级标识:官方 / 媒体 / 专业 / 自媒体。
  • 交叉核验:关键事实(金额、人数、时间、处理结果)至少两个独立来源印证;无法印证时标注「据 XX 报道,待核实」。
  • 时效标注:涉及「草案/征求意见稿」须注明尚未生效;引用新规须核对生效日期。
  • 误区澄清:当公众方 / 媒体方观点与法律规定不符时,在「争议焦点」中单列「误区澄清」予以纠偏(见 references/analysis-framework.md),这正是普法的核心价值。
  • 免责声明:所有输出末尾加「本文为法律热点分析,不构成正式法律意见;具体事项请咨询执业律师」。生成 HTML 时通过 sources 字段附可信度分级信源清单。

输出与成品化

  • 默认以结构化 Markdown 交付,便于直接阅读或二次编辑。
  • 需要排版成品时,将分析整理为 scripts/generate_report.py 所需的 JSON 结构(字段见脚本头部注释),运行脚本生成独立 HTML 报告。
  • 生成 HTML 后用 present_files 展示给用户。

    7w4.net提供免费和付费技能下载。

Resources

  • references/analysis-framework.md — 通用法律热点分析框架及各场景裁剪说明(含「误区澄清」层)。
  • references/sources.md — 推荐检索来源清单、社会热点舆情源与检索技巧。
  • references/report-formats.md — 各场景输出模板、标题技巧与 BLUF/callout 用法。
  • references/examples.md — 完整范例:「8月8日全民健身日」从检索到 HTML 成品的全流程与示范 JSON。
  • scripts/generate_report.py — 将结构化 JSON 渲染为独立 HTML 法律分析报告(支持 sources/callout/conclusion/深色主题,含 schema 校验)。

🤖 AI 评测

质量较好,专业性强。它的分析框架很完善,能覆盖热点追踪、案件分析、普法写作、专业研报等多种场景,还有精美的报告生成功能。准确性护栏和合规边界设计到位,使用起来比较放心。不足之处是依赖网络搜索获取法律信息,在法条引用准确性上可能不如专业法律数据库可靠,且生成报告需要运行脚本,功能衔接略显复杂。

📊 多维度评分

适应性4.5
规范性4.7
有效性4.8
可靠性4.4
可信度5

📁 包含文件 (7 个)

📄 SKILL.md 14.2 KB
📄 manifest.yaml 2 KB
📄 references/analysis-framework.md 5.6 KB
📄 references/examples.md 5.7 KB
📄 references/report-formats.md 5.2 KB
📄 references/sources.md 4.5 KB
📄 scripts/generate_report.py 14.6 KB