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类案检索验证

提供一个提示词模板,围绕用户指定的法条分析司法实践:典型适用场景、裁判分歧、指导性案例、高频败诉原因、法官审查重点与实务建议;并强调AI生成的案号与裁判要旨可能不存在,须自行到裁判文书网、北大法宝、法信等数据库交叉验证。

mctmilk
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最近更新 2026-07-16 22:09:39
分类:知识依赖:内部调用大模型应用场景:法律文档 / 研究 / 报告撰写

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add legal-case-validator-mctmilk
Metadata
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legal-case-validator-mctmilk
description
用真实案例验证法条分析结果,分析司法实践中的裁判分歧、高频败诉原因和法官审查重点。AI生成的分析必须用真实案例验证。当用户想检验法条分析是否符合司法实践时使用。

类案检索与验证 (Legal Case Validator)

触发场景

  • 用户说"这个法条在实践中怎么用"、"类案检索"、"验证分析"
  • 用户担心AI分析不符合司法实践
  • 用户想知道法官在审理这类案件时的关注重点

核心提示词

请针对【法条编号】,帮我分析该条在司法实践中的适用情况:

1. 典型适用场景:该条最常见的3类案件类型是什么?
2. 裁判分歧:实务中对该条的适用是否存在裁判分歧?主要分歧点是什么?
3. 指导性案例:是否有最高法指导性案例涉及该条?裁判要旨是什么?
4. 高频败诉原因:当事人援引该条但败诉的最常见原因是什么?(至少3个)
5. 法官审查重点:法官在审查该条适用时,最关注哪几个点?
6. 实务操作建议:基于以上分析,在实务中运用该条应注意的要点清单

⚠️ 重要铁律

AI生成的案例信息,务必去以下数据库交叉验证:

  • 中国裁判文书网
  • 北大法宝
  • 法信

AI可能生成看起来真实的案号和裁判要旨,但它们可能根本不存在。逢案必验,是底线。

输出要求

  1. 典型案件类型:3类最常见场景
  2. 裁判分歧点:说明分歧原因和各自裁判观点
  3. 高频败诉原因:至少3个,要具体
  4. 法官审查重点:给用户实务操作建议

注意事项

  • 这一步是验证,不是替代判例研究
  • AI可以提供分析框架,但真实案例必须自己去数据库核实
  • 如果找到裁判分歧,这也是庭前准备的重要方向