# Legal Case Validator Mctmilk

> 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。

- Skill: `whyzsm/legal-case-validator-mctmilk` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add whyzsm/legal-case-validator-mctmilk`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/whyzsm/legal-case-validator-mctmilk/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: whyzsm (https://skillmd.com/u/whyzsm)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/whyzsm/legal-case-validator-mctmilk

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# 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