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Skill:案件摄入与争议焦点识别

用于案件初始摄入阶段,将零散事实叙述转化为结构化案件概要,区分事实、推测、评价与法律结论,识别争议焦点层级关系及证据缺口,为后续证据台账、要件矩阵和策略分析提供基础。

ID: general.litigation.case-intake-issue-map Version: 0.1.0 License: MIT Author: KevinKE93 Language: zh Added: 2026-06-01
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Skill:案件摄入与争议焦点识别

事项记忆要求

  • 本技能是分析镜头。默认把结果写入会话回复、matter.md 或目标交付文件。
  • 只有长期协作、审计追踪或用户明确要求时,才更新 skill_outputs.md
  • 如果本技能没有实际执行,不能在报告中暗示已完成;如果信息不足,输出缺口、影响和下一步。

适用场景

用户刚开始讲述纠纷,材料零散,尚未形成清晰争议焦点时使用。

目标

  1. 把叙述转化为结构化案件概要。
  2. 区分事实、推测、评价和法律结论。
  3. 初步识别请求、抗辩、争议焦点和证据缺口。
  4. 对复杂纠纷按 docs/LEGAL_REASONING.md 形成母命题、条件命题和反制命题雏形。
  5. 对案件工作台事项按 docs/CASE_WORKBENCH.md 生成或更新 case_dashboard.mdconsultation_note.md
  6. 为后续证据台账、要件矩阵和策略分析提供基础。

输入

  • 用户事实描述。
  • 对方说法或行为。
  • 用户目标。
  • 已有证据。
  • 程序阶段。

工作流

1. 拆分叙述

把用户内容分成四类:

类型 判断标准 示例表达
事实 可被证据证明或反驳 某日签约、某日付款、某日收到通知
推测 用户根据事实作出的猜想 对方可能故意拖延
评价 情绪或价值判断 对方很不诚信
法律结论 需要法律判断 对方构成违约、侵权、欺诈

2. 建立案件概要

提取:

  • 当事人角色。
  • 合同/关系基础。
  • 关键时间节点。
  • 核心行为。
  • 损害或后果。
  • 用户请求。
  • 对方回应。
  • 已有证据。
  • 目前程序位置。

3. 识别争议焦点

按照五类争议焦点生成清单,并进一步判断哪些争议焦点属于母命题、条件命题或反制命题:

  1. 事实争议焦点。
  2. 法律争议焦点。
  3. 证据争议焦点。
  4. 因果争议焦点。
  5. 程序争议焦点。

复杂纠纷不得只列平铺争议焦点;必须写出“哪个争议焦点决定全案方向,哪些争议焦点依赖该争议焦点,哪些争议焦点专门回应对方主张”。

4. 形成初步案件地图

将争议压缩为:

谁基于什么法律关系,因什么行为,主张什么权利,要求什么结果;
对方可能如何否认、抗辩或反诉;
核心证据和缺口在哪里。

输出格式

## 案件一句话地图

## 事实/推测/评价/法律结论区分
| 内容 | 类型 | 证据状态 | 备注 |
|---|---|---|---|

## 初步争议焦点矩阵
| 编号 | 争议焦点 | 层级 | 类型 | 对用户的重要性 | 现有证据 | 缺口 |
|---|---|---|---|---|---|---|

## 争议焦点依赖关系
| 前置争议焦点 | 后续影响 | 对方替代解释 | 需要优先补强的事实 |
|---|---|---|---|

## 用户请求与可选路径
| 请求 | 现实目标 | 法律路径 | 所需证明 | 风险 |
|---|---|---|---|---|

## 下一步需要补充的信息
1. 
2. 

案件工作台事项还必须同步输出:

  • case_dashboard.md:一页式案件地图、关键判断变量、争议焦点关系图、证明责任、证据缺口、对方打法、来源状态和当前可信度。
  • consultation_note.md:面向用户的当前判断、不能判断的事项、主要风险、补证材料、表达风险和下一次协作清单。

case_dashboard.md 不写“下一步五个动作”或输出分流;这些内容写入会话回复、matter.md 或后续 case_package.md

质量检查

  • 不把情绪评价当事实。
  • 不把法律结论当已证明事实。
  • 每个争议焦点都能连接到至少一个事实或证据缺口。
  • 复杂纠纷必须识别母命题、条件命题和反制命题。
  • 案件工作台事项必须让 case_dashboard.md 能独立回答“现在这个案件应当如何理解”。
  • 输出应为后续技能可直接使用的结构化输入。

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