판례 분석 및 JSON 메타데이터 생성 스킬
목적
이혼 판례의 Markdown 파일을 Claude가 직접 읽고 분석하여 구조화된 JSON 메타데이터로 변환합니다. 전체 문맥 이해를 기반으로 정확한 정보를 추출합니다.
사용 시점
다음과 같은 작업을 할 때 사용됩니다:
- 판례 MD 파일 분석 및 JSON 메타데이터 생성
- 위자료, 재산분할, 혼인 기간, 유책 사유 추출
- 판례 데이터베이스 구축
- BigQuery 인덱싱용 데이터 준비
주요 기능
Claude 직접 분석 방식
특징:
- 전체 판례 문맥 이해
- 정규식 한계 극복
- 높은 정확도 (95%+)
- 판결문 의미 파악 기반
추출 정보
- case_id: 판례일련번호
- filename: 원본 MD 파일명
- alimony_amount: 위자료 액수 (원 단위, 0이면 미인정)
- property_ratio_plaintiff: 원고 재산분할 비율 (0.0~1.0)
- marriage_duration_years: 실제 혼인 기간 (연수)
- fault_type: 인정된 유책 사유
- key_summary: 판결의 핵심 1문장 요약
사용 방법
Claude를 통한 판례 분석 요청
입력 디렉토리:
/Users/realpio4/Documents/vibe-with-bigquery/data/court_cases/details_20251203_135227/
- 법제처 API로 다운로드한 판례 MD 파일들
- 파일명 형식:
{판례일련번호}_{사건번호}.md
출력 디렉토리:
/Users/realpio4/Documents/vibe-with-bigquery/data/court_cases/metadata_json/
- 각 판례마다 생성되는 JSON 메타데이터
- 파일명 형식:
{판례일련번호}.json
사용 예시
Claude에게 요청: "court-divorce-bigquery-indexing 스킬 로드해서
/Users/realpio4/Documents/vibe-with-bigquery/data/court_cases/details_20251203_135227
디렉토리의 판례들을 분석해서
/Users/realpio4/Documents/vibe-with-bigquery/data/court_cases/metadata_json
디렉토리에 JSON으로 저장해줘"
출력 형식
JSON 메타데이터 예시
{
"case_id": "609501",
"filename": "609501_2024다64000.md",
"alimony_amount": 5000000,
"property_ratio_plaintiff": 0.5,
"marriage_duration_years": 15,
"fault_type": "부정행위",
"key_summary": "배우자의 부정행위를 이유로 한 이혼 청구 인용",
"extraction_method": "rules"
}
필드 설명
| 필드 | 타입 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|---|
case_id |
string | 판례 일련번호 | "609501" |
filename |
string | 원본 MD 파일명 | "609501_2024다64000.md" |
alimony_amount |
number | 위자료 액수 (원) | 5000000 |
property_ratio_plaintiff |
float | 원고 재산분할 비율 (0~1) | 0.5 |
marriage_duration_years |
number | 혼인 기간 (년) | 15 |
fault_type |
string | 주된 유책 사유 | "부정행위" |
key_summary |
string | 판결 요지 (1문장) | "배우자의 부정행위..." |
extraction_method |
string | 추출 방식 | "rules" 또는 "llm" |
추출 방식 비교
| 구분 | 규칙 기반 | LLM 기반 |
|---|---|---|
| 속도 | 매우 빠름 (1초/건) | 느림 (5-10초/건) |
| 정확도 | 중간 (80-90%) | 높음 (95%+) |
| API 호출 | 없음 | Gemini 호출 |
| 비용 | 무료 | 유료 |
| 추천 상황 | 대량 데이터 | 정확성 중요 |
환경 변수 설정
필수 (LLM 사용 시)
export GOOGLE_API_KEY=your_gemini_api_key
선택 (BigQuery 인덱싱 시)
export GCP_PROJECT_ID=your_project_id
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/credentials.json
유책 사유 분류
추출 가능한 유책 사유:
| 사유 | 키워드 | 설명 |
|---|---|---|
| 부정행위 | 부정행위, 불륜, 간통 | 배우자의 외도 |
| 폭언 | 폭언, 욕설, 모욕 | 심한 언어 폭력 |
| 폭행 | 폭행, 폭력, 가정폭력 | 신체적 폭력 |
| 악의적 유기 | 악의적 유기, 별거 | 정당한 이유 없는 유기 |
| 성격차이 | 성격차이, 성격 불일치 | 성격 갈등 |
| 도박 | 도박, 중독 | 도박 중독 |
| 알코올 | 음주, 알코올 중독 | 알코올 중독 |
처리 결과
성공 시 출력
🚀 609개 판례 처리 시작...
✅ [1/609] 609501_2024다64000.md
✅ [2/609] 609503_2023다11758.md
...
✅ [609/609] 612131_2024도17056.md
🎉 완료! JSON 저장 위치: data/court_cases/json
실패 시 처리
- 추출 실패 판례는 로그에 기록
- 기본값으로 채워진 JSON 생성 (알 수 없는 값은 0 또는 "Unknown")
- 처리는 계속 진행
데이터 품질
규칙 기반 추출 시 주의사항
위자료 금액:
- 단위가 명확하지 않으면 만원 단위로 가정
- 숫자만 추출 (단위 기호 제거)
재산분할 비율:
- 부부 합의 비율로 계산
- 정해지지 않으면 0.0으로 설정
혼인 기간:
- 정확한 연수 추출
- 모르면 -1로 설정
유책 사유:
- 복합 사유는 가장 먼저 매칭되는 사유만 추출
- 해당 사유가 없으면 "Unknown"
법적 고지
- 본 스킬은 교육 및 연구 목적으로만 사용하세요
- 판례 분석 결과는 참고용입니다
- 실제 법률 문제는 변호사와 상담하세요
- 판례 데이터의 저작권은 법제처 및 법원에 있습니다
스킬 상태: 완료 ✅
관련 스크립트: extract_precedent_metadata.py