zuoguyoupan2023 北大法宝 MCP：Governance Research Memo（公司治理研究备忘）
这个 Skill 是研究备忘层，适合处理股权、决议、控制权、董监高责任、关联交易等跨规则与实践的问题。
它的特点不是“直接回答”，而是先综合召回，再把法规线与案例线拆开写成研究备忘。
这个 Skill 真正要完成的动作
把公司治理问题压缩成：
- 研究问题与范围
- 主要规则线索
- 主要案例线索
- 初步倾向与反向风险
- 待进一步研究的问题
主对象与辅助对象
主对象
- 公司治理问题本身：股权转让、股东会/董事会决议、公司控制权、董监高责任、关联交易等
- 当次综合召回到的法规、案例、法条、研究资料
辅助对象
- 客户背景材料
- 历史备忘
- 内部讨论纪要
辅助对象只用于帮助限定研究范围，不替代当次检索依据。
缺信息先追问
以下信息缺失时，先补充：
- 研究问题一句话定义
- 公司类型或交易场景
- 是否限定法域、地区、时间范围
- 更关注规则依据、裁判实践还是综合研究
- 最终用途：内部研讨、客户沟通、项目论证、进一步写正式意见
若问题本身很宽，先把研究问题缩成 1-2 个明确子问题。
推荐工作流
- 界定问题：把宽泛问题缩成可检索的研究问题。
- 综合召回：优先用
semantic-nlsql做第一轮候选召回。 - 分流补检：法规线索再做法规检索，案例线索再做案例检索。
- 形成备忘：规则、案例、初步倾向、反向风险、待研究问题分开写。
- 核验引用：明确法条或司法解释时，用
citation-validator核验。 - 链接增强：需要流转或沉淀时，用
doc-link做增强。
输出纪律
- 不把综合召回结果直接写成最终法律结论。
- 不把有限样本概括成“公司治理的一般规则”或“司法一贯观点”。
- 对研究范围、样本局限、资料混杂要单独提示。
- 若问题仍过宽，要把“下一步研究问题”单列出来。
质量门槛
- 每条主要结论都能回到当次检索依据。
- 规则与案例线索分开写，避免混同。
- 重要法条引用经过
citation-validator或明确标注未核验。 - 综合召回结果已进一步分流，不直接原样堆砌。
失败与降级
semantic-nlsql未配置或不可用：拆成法规检索 + 案例检索多轮处理。- 样本过多且分散：先聚焦 1-2 个子问题，不要一次覆盖全部治理议题。
- 类案不足：明确写“当前案例样本有限，不能据此概括稳定裁判倾向”。
配套文件
- 研究备忘模板：template.md
- 真实业务示例：examples.md