cslawyer1985 柳叶·法律智能检索-策略&流程&工具映射&输出规范
概述
本技能提供法律事务处理的标准RAG（检索增强生成）流程，确保法律问题处理时优先使用最新法律信息，因为法律时刻在变化。
前置要求（用户必读）
本技能需配合北大法宝 MCP 服务使用。
使用者需完成以下准备：
- 申请北大法宝账户：访问
https://mcp.pkulaw.com/docs注册账户 - 申请北大法宝 MCP Token：登录账户后，在应用详情页点击「生成 Token 认证」获取访问令牌
- 配置 MCP：将 Token 填入
~/.workbuddy/mcp.json配置文件（参见下方「北大法宝 MCP 配置说明」）
✅ 北大法宝已开放 MCP 服务，可直接申请使用。 🔍 后期可跟踪新的其他法律 MCP（如法信、裁判文书网、案例库、ChatLaw 等），本技能将适时纳入。
核心原则
RAG优先：所有法律问题必须首先考虑RAG检索，而非仅依赖模型训练数据。
工具名验证：每次调用MCP工具前，建议先用 ToolSearch 验证工具名是否存在，避免因MCP服务器配置变化导致调用失败。
标准工作流程
第一步：问题识别
识别用户法律问题的类型：
问题类型分类
- 法规查询：查找特定法条、法规、司法解释
- 案例分析：查找相似案例、判例、裁判要旨
- 合同审查：合同条款风险分析、条款合规性
- 法律风险分析：行为合法性、合规评估
- 法律文书起草：诉状、合同、法律意见书
IMA知识库作为通用辅助来源：所有法律问题，在北大法宝检索之外，均建议并行检索IMA知识库，作为补充参考。不限于"内部制度"类问题。
北大法宝 MCP 配置说明（用户必读）
本技能依赖 北大法宝 MCP 服务提供权威法律检索能力。使用者需自行申请并配置 Token，请勿将个人 Token 上传至公开平台。
第一步：获取北大法宝 Token
- 百度搜索「北大法宝 MCP」进入官方网站，或直接访问：
https://mcp.pkulaw.com/docs - 进入应用详情页，点击 「生成 Token 认证」
- 配置回调地址（测试环境可填写
*） - 点击 「生成访问令牌」，获取
Access Token - 在 API 请求头中使用：
Authorization: Bearer YOUR_TOKEN
⚠️ 安全提示：Token 仅自己可见，切勿写入代码或上传至公开仓库。
第二步：配置 ~/.workbuddy/mcp.json
将获取的 Token 填入 MCP 配置文件（每个北大法宝工具共用同一 Token）：
{
"mcpServers": {
"pkulaw-search": {
"url": "https://apim-gateway.pkulaw.com/assistant/mcp-pkulaw-search",
"headers": {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer 你的Token"
},
"disabled": false
}
}
}
💡 完整工具列表及 URL 参见北大法宝官方文档，上述为示例配置。
Token 重新生成
若怀疑 Token 泄露，登录北大法宝官网 → 应用详情页 → 重新生成 Token，旧 Token 立即失效。
第二步：RAG检索（必须执行）
所有法律问题，均执行「北大法宝 + IMA知识库」并行检索。
策略说明：北大法宝提供权威公域法律依据，IMA知识库提供个性化补充（个人笔记、历史案例、法律订阅内容）。 两者互相补充，不互斥。
每次调用前，建议先用 ToolSearch 验证工具是否存在。
并行检索：北大法宝（Peking University Law）
中国权威法律数据库，公域法律问题首选。
MCP工具扩展备注（2026-05-03）： 目前检索到的相对权威的开放MCP工具是北大法宝。 后期若法信、裁判文书网、案例库、ChatLaw对个人开放MCP接口， 应评估并考虑将其纳入本策略的MCP工具列表。
工具映射（已验证）：
| 工具名 | 功能 | 适用场景 |
|---|---|---|
mcp__pkulaw-search__ai_pkulaw_search |
综合智能语义检索（推荐首选） | 自然语言提问，自动路由到法规/案例/文章 |
mcp__pkulaw-law-search__search_article |
法规语义检索 | 已知大概方向，精确检索法条 |
mcp__pkulaw-law-search__get_article |
按法规标题+条号获取法条内容 | 已知法规名称和条号，精确获取 |
mcp__pkulaw-mcp-law__get_law_list |
法规列表查询（按标题/正文关键词） | 探索某领域有哪些相关法规 |
mcp__pkulaw-case-search-service__search_case |
司法案例智能语义检索 | 查找相似案例、裁判要旨 |
mcp__pkulaw-mcp-case__get_case_list |
案例列表查询（按标题/正文关键词） | 探索某纠纷类型有哪些案例 |
mcp__pkulaw-law-recognition__law_recognition |
法规名称识别与标准化 | 用户提到法规但名称不标准时 |
mcp__pkulaw-case-number-recognition__anhao_recognition |
案号识别与标准化 | 用户提供了案号，需要标准化并获取案例信息 |
mcp__pkulaw-fatiao__get_law_item_content |
按法规标题+条号获取法条内容 | 已知法规名称和条号（数字参数） |
mcp__pkulaw-citation-validator__adjust_provisions |
法条引用校验与调整 | 验证法条引用是否准确、有效 |
调用策略：
- 用户用自然语言提问 → 优先用
ai_pkulaw_search（最智能，自动路由） - 用户明确提到法条/法规名称 → 用
get_article或get_law_item_content精确获取 - 用户提到案例或纠纷类型 → 用
search_case或get_case_list - 用户提到案号 → 用
anhao_recognition先识别标准化，再获取案例
并行检索：IMA知识库（通用辅助来源）
用户个人/团队法律知识库，所有法律问题均建议检索，作为北大法宝的补充参考。
IMA知识库内容来源（重要）： IMA知识库的内容来自两个渠道：
- 用户自行上传的文件（合同模板、历史案例、个人法律笔记、团队制度文档等）
- IMA发现中的法律订阅（订阅的法律资讯、法规更新、司法解释动态等，自动同步入知识库） 两者共同构成个性化法律参考库，与北大法宝的公域权威数据互为补充。
工具调用：
- 调用
Skill工具，传入skill: "ima-skill"或skill: "腾讯ima:knowledge-base" - 在IMA知识库中搜索相关法律文档、合同模板、历史案例、订阅资讯
适用场景（不限内部制度）：
- 内部公司规章制度查询（如劳动法场景下的公司规章）
- 历史合同模板检索
- 团队积累的法律知识和备忘录
- 个人法律学习笔记
- IMA发现订阅的法律资讯、法规更新（已同步入知识库）
- 任何希望在个人知识库中补充参考材料的法律问题
IMA知识库扩充建议（2026-05-03）： 建议持续使用 IMA发现 中的法律订阅功能， 将订阅内容同步入IMA知识库，丰富日常法律参考的快速知识库。 例如：劳动法法规更新订阅、司法解释订阅等。
检索失败降级处理（重要）
| 场景 | 处理方式 |
|---|---|
| 北大法宝无结果，IMA有结果 | 以IMA结果为主输出，注明来源为个人知识库 |
| IMA无结果，北大法宝有结果 | 以北大法宝结果为主输出，注明来源为公开法律数据库 |
| 两者均无结果 | 明确告知用户当前无法通过RAG检索到相关信息，建议用户：①提供更具体的关键词 ②确认问题表述是否准确 ③咨询专业律师 |
| MCP工具调用失败 | 用 ToolSearch 重新验证工具名，或提示用户检查MCP服务器连接状态 |
第三步：Legal技能分析
在RAG检索完成后，加载 Legal技能 进行专业分析。根据问题类型选择合适的Legal技能：
| 问题类型 | 推荐技能 | 技能名 |
|---|---|---|
| 综合法律分析 | 柳叶-法律问题框架主策略 | 当前技能（已加载） |
| 合同风险审查 | 合同风险审查 | contract-risk-reviewer |
| 法律概念深度解析（如"合理期限"） | 法律概念深度解析 | legal-concept-deep-dive-mctmilk |
| 劳动/消费者/租赁/交通纠纷 | 法律咨询模板生成 | Legal |
| 诉讼案件分析 | 顶级诉讼律师分析 | 法律 |
| 法条/案例RAG检索 | 柳叶法律检索技能 | 柳叶的法律检索技能 |
分析维度（必须覆盖）：
- 问题识别与法律要点提取
- 管辖权分析（哪个法院/仲裁机构有权处理）
- 法律依据梳理（检索到的法条/案例）
- 风险评估（法律后果、胜诉概率、执行难度）
- 可执行的结论与建议（具体行动步骤）
法律垂直模型深层分析（可选）
对于复杂案件，在RAG检索和Legal技能分析之后，可调用法律垂直模型进行更深入的分析。
垂直模型备注（2026-05-03）： 目前可用 北大法宝 提供的垂直模型能力。 后期若其他法律垂直模型（如法信、ChatLaw等）开放接口， 可评估并选用其他模型。
适用场景：
- 复杂案件的多角度分析
- 法律文书的专业起草（诉状、合同、法律意见书）
- 判例推理与类案比对
- 法律风险的深度评估
第四步：输出格式规范
所有法律问题的回答必须按照以下格式输出：
## 法律依据
（列出检索到的法条/案例，附来源链接）
## 案情分析
（基于事实和法律的推理过程）
## 风险评估
- 法律后果：...
- 胜诉/合规概率：高/中/低
- 执行难度：高/中/低
## 可操作建议
1. ...
2. ...
3. ...
## 免责声明
以上内容基于AI检索和分析，不构成正式法律意见，复杂或重大案件建议咨询专业律师。
工具调用优先级总结
法律问题触发
↓
并行执行（不分优先/次要）：
├── 北大法宝 RAG 检索（公域法律依据）
└── IMA 知识库检索（个性化补充参考）
↓
检索失败？→ 执行"降级处理"（见上文）
↓
加载合适的 Legal 技能 进行专业分析
↓
（复杂案件）法律垂直模型深层分析
↓
按"输出格式规范"输出回答
注意事项
- 永远优先RAG：不要仅依赖模型训练数据回答法律问题。法律在持续修订，模型知识有截止日期。
- 工具调用前验证：MCP工具名可能因服务器配置变化而失效，调用前用
ToolSearch验证。 - 结果验证：RAG检索结果需要与用户问题比对，确保相关性和准确性。如果检索结果明显不相关，应告知用户并建议重新表述问题。
- 公私法源不混淆：北大法宝的结果是公开法律依据；IMA知识库的结果是内部资料，两者效力不同，回答时需注明来源性质。
- 动态技能加载：如果现有技能无法满足需求，使用
Skill工具的find-skills命令搜索其他法律技能。 - 免责声明：所有法律分析输出必须附带免责声明，明确AI分析不构成正式法律意见。
更新日志
参见 CHANGELOG.md
免责声明
重要提示：使用本技能前，请务必阅读并理解以下免责声明。
【特别声明】 本技能系由 WorkBuddy 环境产生，鉴于大模型及 Agent 在现阶段的局限性（包括图片示例也由模型自动产生），故难免有错漏之处，该错漏之处非技能发布人所能控制，故请使用者在使用时严加注意和甄别，技能发布者不承担错漏或 AI 幻觉或 AI 本身或第三方 MCP 服务等所导致的任何责任，特此声明。
【非法律意见】 本技能所有输出（包括但不限于法规检索结果、案例分析、合同审查意见、风险评估、可操作建议等）均基于 AI 检索与分析生成，不构成正式法律意见、律师意见或具有法律约束力的专业建议。
【务必咨询专业律师】 涉及重大利益的法律事务（如刑事诉讼、大额合同纠纷、劳动争议仲裁、婚姻财产分割等），用户务必咨询持有执业资格的律师，本技能不可替代专业法律服务。
【无律师-客户关系】 使用本技能不构成律师与客户之间的关系，技能作者/提供者不承担律师法上的勤勉义务与保密义务。
【第三方数据免责】 本技能依赖北大法宝 MCP 等第三方服务提供的法律数据，数据的准确性、完整性、时效性由数据提供方负责。若因第三方数据错误或滞后导致用户损失，技能作者不承担责任。
【AI幻觉风险】 尽管本技能采用 RAG（检索增强生成）机制优先使用最新法律信息，AI 仍可能产生事实错误或"幻觉"，用户务必对关键法条和案例进行独立核实。
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