name: legal-verify description: 校验文本内容中的法律引用是否正确：自动抽取文中引用的法规/法条和案例/案号，与权威来源比对语义一致性，核验法规时效性，输出"一致/不一致/未命中"判定及权威原文。当用户要求复核、校验、核查法律引用准确性，询问法律文本是否存在幻觉，或请求AI帮助撰写包含法律引用的法律文书时，视为必须启用本skill metadata: author: legal-verify 项目 version: 1.0.0

法律文本抽取/核验 Skill

在生成或核验正式法律文本时，调用 hall_detect 抽取引用并按权威来源核验，避免法规、法条、案例和案号幻觉。

普通法律概念解释、非正式讨论、没有明确引用核验需求的问答，不必自动调用本 Skill。

触发场景

• 用户要求“复核、核查、核验、法律幻觉检测、verify legal citation、fact-check legal”。
• 即将输出正式法律意见、诉讼文书、合规审查结论，且文本包含法规/法条/案号引用。
• 用户提供 doc / docx 时，先提取纯文本，再调用接口；接口只接收 text。

API Key

• 每次调用前检查 YUANDIAN_API_KEY 是否存在：python -c "import os; print('已配置' if os.environ.get('YUANDIAN_API_KEY') else '未配置')"。
• 若未配置，引导用户在本机自行配置，不要要求用户在对话中粘贴完整 Key。
• 可写入与本 SKILL.md 同目录的 .env，但调用前必须显式加载；仅写入文件不会自动生效。
• .env 不得提交进 git。

接口调用

接口：POST https://open.chineselaw.com/open/hall_detect

请求要求：

• Header: Content-Type: application/json; charset=utf-8
• Header: Accept: application/json
• Header: X-API-Key: ${YUANDIAN_API_KEY}
• Body: { "text": "待核验/抽取的法律文本" }

调用约定：

1. 始终把请求体写入 body.json，避免长中文文本在命令行中转义失败。
2. 请求结果保存为 response.json，同时记录 HTTP_STATUS。
3. 若使用 .env，先加载 YUANDIAN_API_KEY 再请求。
4. 已验证接口使用 X-API-Key 鉴权；若改用 Authorization: Bearer ...，服务端会返回 401 API Key 缺失。
5. 若 HTTP_STATUS 非 2xx 或 response.json 不可解析，不编造法规内容；说明失败并建议检查网络、Key 或配额。

响应字段

成功响应可能没有顶层 success。只要 HTTP_STATUS 为 2xx 且未出现 success === false，并返回 regulations / cases / highlighted_text / request_id 等业务字段，即按成功体处理。

重点字段：

• 顶层：request_id、highlighted_text、chat_model、semantic_compare_error
• regulations[]：name、clause、content、extract_reg_id、think_tank_content、url、validity_status、publish_date、implement_date、document_number、semantic_compare.结论、semantic_compare.语义相似度、semantic_compare.说明、semantic_compare.要点
• cases[]：case_number / 案号、content、name、court、judgment_date、basic_facts、judgment_key_points、judgment_result、think_tank_content、url

若某次响应未出现 law_exists、source_no_specific_clause、think_tank_clause_missing 等可选字段，跳过对应分支，不据此反推。

数据示例

{
  "regulations": [
    {
      "name": "《中华人民共和国民法典》",
      "clause": "第九百七十九条",
      "content": "无因管理费用可依据《中华人民共和国民法典》第九百七十九条请求偿还。",
      "extract_reg_id": "f6e139eb-61d4-4c78-8f98-6eb6b184bed9",
      "think_tank_content": "管理人没有法定的或者约定的义务，为避免他人利益受损失而管理他人事务的，可以请求受益人偿还必要费用……",
      "validity_status": "现行有效",
      "semantic_compare": {
        "结论": "不一致",
        "语义相似度": 40.0,
        "说明": "用户表述遗漏核心构成要件。",
        "要点": ["遗漏无义务", "遗漏为避免他人利益受损失"]
      }
    },
    {
      "name": "《中华人民共和国合同法》",
      "clause": "第五十二条",
      "validity_status": "失效",
      "semantic_compare": { "结论": "不一致", "语义相似度": 30.0 }
    }
  ],
  "cases": [
    {
      "case_number": "（2021）沪0115民初888888号",
      "content": "参考（2021）沪0115民初888888号判决。",
      "name": "",
      "court": "",
      "judgment_date": ""
    }
  ],
  "highlighted_text": "参考<span class=\"missing-ref\">（2021）沪0115民初888888号</span>判决。",
  "chat_model": "glm-5",
  "request_id": "req_1778564620129_96d6df29"
}

判定规则

1. 全局失败：若 JSON 含 success === false，立即中止生成/改写，向用户返回 request_id、error_code、message。
2. 法规时效：validity_status 为“失效”“已被修改”等时，优先标为“时效风险”，不得当作现行有效依据；若同时语义不一致，写为“时效风险 + 语义不一致”。
3. 法规语义：semantic_compare.结论 === "不一致" 时，以 think_tank_content 为准，展示 说明 / 要点 / 语义相似度，并给出建议修订句；think_tank_content 为空时不得臆造条文。
4. 案例核验：若案例缺少 think_tank_content / url，且法院、日期、案情、裁判要点等字段为空，判为“案号未命中或高度可疑”。
5. 高亮文本：highlighted_text 是 HTML，只用于辅助定位；遇到 missing-ref 时转述“该引用未命中”，不要粘贴原始 HTML 当依据。
6. chat_model 仅在用户询问“用什么模型核验”时回答，不参与准确性判定。

输出格式

用户要求复核时，优先用表格：

类型 | 用户原文摘录 | 判定 | 依据 | 权威依据 | 链接 | request_id | extract_reg_id

输出要求：

• 判定 使用：准确 / 时效风险 / 语义不一致 / 时效风险 + 语义不一致 / 未命中。
• 权威依据 只来自 think_tank_content 或权威案情字段；无则写“无”。

  小葱技能有更好的技能skills插件。

• 表格后补充本次 request_id；默认不主动展开 chat_model。
• 错误响应只输出 error_code、message、request_id，不得臆测法规表格内容。

自检模式

当模型即将输出含法律引用的正式文本：

• 可用 think_tank_content 替换或收紧表述。
• 对失效法规标注“已失效/已被修改”，并建议替换为现行依据。
• 删除或改写无法在权威库验证的案号。
• 禁止在无权威正文时编造法条全文，禁止把空权威案例当真实案例引用。

这是一款实用的法律引用核验工具，能帮助检查法律文书中引用的法规和案例是否准确有效。文档清晰易懂，核验规则明确，能识别法规时效性和语义准确性。不过目前只有说明文档，缺少实际使用示例；边界情况如网络异常或大文档处理没有充分说明。总体质量尚可，但补充更多案例和常见问题解答会更加完善。