litigation-analysis

$npx mdskill add cat-xierluo/legal-skills/litigation-analysis

Analyze judgments to support appeal or retrial decisions.

  • Extracts core facts and legal logic from dense judgment texts.
  • Integrates supplementary documents like complaints and defense statements.
  • Generates layered outputs ranging from internal briefs to client summaries.
  • Delivers structured reports on case outcomes and strategic next steps.

SKILL.md

.github/skills/litigation-analysisView on GitHub ↗
---
name: litigation-analysis
homepage: https://github.com/cat-xierluo/legal-skills
author: 杨卫薪律师(微信ywxlaw)
version: "1.3.0"
license: CC-BY-NC-SA-4.0
description: 诉讼分析工具 - 判决书深度分析,生成上诉/再审决策支持
---

# litigation-analysis

**版本**: 1.3.0
**最后更新**: 2026-02-07
**说明**: 诉讼分析工具,支持起诉状、判决书和庭审笔录全流程分析

## 功能概述

本技能支持三种诉讼文档分析场景:

### 场景一:起诉状与证据分析(诉讼起点)

针对案件初期的起诉状和证据材料,进行快速评估和策略制定:

- **内部版**:诉讼请求分析、事实主张梳理、证据评估、风险识别
- **客户版**:案件情况说明、预期风险、补充证据建议

**核心目标**:快速评估案件基础,识别风险和证据缺口,制定初步策略

### 场景二:判决书分析(核心功能)

针对上级律师或客户发来的判决书(一审/二审),智能分析案件情况,生成三层递进输出:

- **内部版**:面向主办律师,全面深入,专业论证,快速掌握核心要点
- **研究版**:面向律师/研究人员,基于内部版识别法律问题,生成研究课题
- **客户版**:面向非法律专业人士,基于内部版简化呈现,通俗易懂

**核心目标**:理解判决发生了什么,决定是否上诉/再审,帮助赢得客户/案子

### 场景三:庭审笔录分析

针对庭审结束后的笔录文字稿(可能来自录音转写、人工记录或法院系统导出),生成结构化的庭审复盘分析报告:

- **争议焦点归纳**:法庭归纳的核心争议焦点
- **证据质证情况**:双方证据及质证意见
- **法官提问分析**:法官关键提问及可能透露的倾向
- **时限事项整理**:法官要求与时限安排
- **策略建议**:下一步诉讼策略和行动计划

**核心目标**:庭审复盘、团队沟通、策略调整、时限管理

## 核心定位

### 主要处理对象

**判决书**(一审判决、二审判决)- 结构化深度抽取
- 这是本技能的核心处理对象
- 通常 100-500 行,信息密集
- 需要完整的事实认定链条、法律逻辑分析、判决结果解读

### 辅助参考文件

当客户或上级律师同时提供其他文件时,可作为辅助参考:

- **起诉状**:了解原告主张和诉讼请求
- **上诉状**:了解上诉理由和新证据
- **答辩状**:了解对方抗辩和反驳证据
- **庭审笔录**:了解庭审过程和质证情况(详见 [庭审笔录处理](references/hearing-transcript-extraction.md))

> 注意:起诉状、上诉状、答辩状等不是主要处理对象,仅作为辅助参考,帮助理解判决书内容。庭审笔录可独立处理生成庭审复盘分析报告。

## 核心特性

- **双场景支持**:判决书分析(核心)+ 庭审笔录分析
- **辅助参考整合**:可同时处理起诉状、上诉状、答辩状等辅助文件
- **结构化深度抽取**:针对判决书/庭审笔录的规范结构进行完整抽取
- **递进输出体系**:判决书三层输出(内部版→研究版→客户版),庭审笔录单层输出(复盘分析报告)
- **决策支持导向**:为上诉/再审决策或庭审策略调整提供专业支持

## 架构设计

### 通用处理框架

**适用范围**: 所有诉讼案件

**核心能力**:
- 判决书结构化深度抽取(事实认定、法律适用、判决结果)
- 辅助文件常规分析(起诉状、上诉状、答辩状)
- 争议焦点识别与法院认定分析
- 上诉/再审策略建议
- 胜诉可能性评估

### 专用领域扩展

**现有领域**:
- **知识产权与不正当竞争** (参见 `references/domains/01-ip-case-dimensions.md`)
  - 专利权纠纷:技术特征对比、创造性评估
  - 商标权纠纷:近似性判断、混淆可能性
  - 著作权纠纷:实质性相似、独创性
  - 商业秘密:秘密性、保密措施
  - 不正当竞争:虚假宣传、商业诋毁
  - 特许经营:信息披露、欺诈认定

**未来可扩展领域**:
- 劳动法、公司法、合同法、侵权法等

## 使用方式

### 基于文件

```
/litigation-analysis @判决书路径.md
```

### 同时提供辅助文件

```
/litigation-analysis @判决书路径.md
同时提供:起诉状、答辩状等辅助文件
```

### 直接粘贴

```
/litigation-analysis
[粘贴判决书内容]
```

## 输出结构

**生成顺序**: 内部版 → 研究版 → 客户版(按依赖关系递进)

```
[案件编号]/
├── [案件编号] 深度分析报告内部版.md  ← 判决书深度分析
├── [案件编号] 研究课题清单.md        ← 识别的法律问题
└── [案件编号] 案件概览客户版.md      ← 简化呈现
```

**内部版核心**:
- 📋 核心要点速览:2-3分钟快速掌握案件全貌
- 事实与证据:完整的事实认定链条
- 争议焦点与法院认定:逐一对应分析
- 判决结果详解:判决主文、诉讼费用、上诉权利
- 法律分析与策略建议:上诉/再审可行性评估
- 裁判要点与实务启示:关键裁判规则、实务启示

## 参考文档

### 核心处理文档

- [起诉状与证据分析](references/complaint-evidence-extraction.md) - 诉讼起点的快速评估
  - 识别特征、抽取规范、处理流程、输出侧重
- [一审判决书处理](references/judgment-first-instance-extraction.md) - 一审判决的完整处理流程
  - 识别特征、抽取规范、处理流程、输出侧重
- [二审判决书处理](references/judgment-second-instance-extraction.md) - 二审判决的完整处理流程
  - 识别特征、抽取规范、对比分析、输出侧重

### 庭审笔录处理文档

- [庭审笔录处理](references/hearing-transcript-extraction.md) - 庭审笔录的完整处理流程
  - 识别特征、抽取规范、处理流程、输出格式
  - 生成庭审复盘分析报告,包含争议焦点、证据质证、法官提问、策略建议等

### 输出文档

- [客户版模板](templates/template-client.md) - 非法律专业人士通俗呈现
- [研究版模板](templates/template-research.md) - 研究课题清单生成
- [内部版模板](templates/template-internal.md) - 专业深度分析报告

### 领域扩展

- [领域扩展指南](references/domains/) - IP/不正当竞争等专用分析维度

---

诉讼分析工具 - 聚焦判决书,支持上诉/再审决策

More from cat-xierluo/legal-skills

SkillDescription
clawhub-sync将本地开发的 Skills 批量同步到 ClawHub 平台。支持智能 .gitignore 过滤、白名单控制、增量同步、单个 skill 同步。本技能应在用户需要将本地 skills 发布到 ClawHub、批量同步技能、检查发布状态时使用。
code2patent从已开发代码项目中提取技术实现证据,围绕候选专利方案生成技术交底书,并以“权利要求布局卡 → 发明专利初稿”两步法继续生成接近可申报版的中国发明专利起草材料。触发场景包括:读取代码仓库后撰写技术交底书、将人工总结的专利方案映射到具体实现、从代码中挖掘可专利技术方案、为专利代理师准备权利要求布局和发明专利初稿。
course-generator从多个文献内容中系统化提取并生成结构化课程。支持 1-100+ 个文献文件,智能识别内容类型(转录/文献/混合),自动进行主题识别、课程大纲生成、总览与章节内容撰写。采用可选模块架构,适应不同类型内容(理论/实践/案例/历史等)。本技能应在用户需要将多个文献整理为系统化课程、生成学习材料、处理转录内容、或从复杂文稿中提取结构化内容时使用。
court-sms本技能应在用户收到法院短信(文书送达、立案通知、开庭提醒等)时使用,自动提取案号、当事人、下载链接,下载文书并归档到对应案件目录。
de-ai-polish检测并去除文章中的AI化表述模式,用于写作润色、文本优化、去AI腔。
douyin-batch-download抖音视频批量下载工具 - 基于 F2 框架实现高效、增量的视频下载功能。支持单个/批量博主下载,自动 Cookie 管理,差量更新机制。本技能应在用户需要批量下载特定博主视频、服务器部署自动化下载、或定期更新视频库时使用。
funasr-transcribe使用本地 FunASR 服务将音频或视频文件转录为带时间戳的 Markdown 文件,支持 mp4、mov、mp3、wav、m4a 等常见格式。本技能应在用户需要语音转文字、会议记录、视频字幕、播客转录时使用。
git-batch-commit智能 Git 批量提交工具。当用户说 "git 提交"、"git commit"、"批量提交"、"拆分提交"、"整理提交" 时使用,或者当用户暂存了多个不同类型的文件需要分开提交时使用。自动将混合的文件修改按类型分类(依赖管理、文档更新、license 文件、配置、源代码等),并创建多个清晰聚焦的提交,使用标准化的提交信息格式。帮助保持清晰的 Git 历史,确保每个提交都有单一、明确的目的。使用英文前缀(docs:、feat:、fix: 等)加中文内容,支持 GitHub 彩色标签显示。
github-star-managerGitHub Star 项目管理工具,支持从内容自动发现并 Star 项目,同步追踪更新,生成可视化 Dashboard
legal-proposal-generator根据案件材料或沟通记录生成各类法律服务文档(诉讼方案、咨询报告、非诉方案、建议书、沟通报告、案件分析摘要等)。本技能应在用户需要将案件材料、咨询记录或沟通内容整理为专业法律文档时使用。