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要素式文书一键生成

要素式文书一键生成——个人提效利器:以前律师对着模板逐项手动填写要素式文书,一份半小时起步;现在上传传统起诉状,自动识别案由、匹配模板、提取要素、填充输出,9类文书58个案由一键搞定。单人执业无需助理团队,文书格式转换从手工活变成秒级自动化。支持11大领域104份模板,区域定位精确填充,勾选框智能处理。
要素式文书一键生成——个人提效利器:以前律师对着模板逐项手动填写要素式文书,一份半小时起步;现在上传传统起诉状,自动识别案由、匹配模板、提取要素、填充输出,9类文书58个案由一键搞定。单人执业无需助理团队,文书格式转换从手工活变成秒级自动化。支持11大领域104份模板,区域定位精确填充,勾选框智能处理。
鸿硕
未分类 community v1.0.0 1 版本 98437.5 Key: 无需
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概述

要素式文书一键生成 Skill

概述

本 Skill 能从普通诉讼文书(支持 .txt/.md/.docx/.pdf/图片)自动识别案由、匹配模板、提取要素、填充内容,输出规范的要素式文书。

适用场景:律师需要将已有的诉讼文书(如传统格式起诉状)转换为法院要求的要素式表格格式。

支持范围

  • 11 个领域分类:刑事自诉、婚姻家事、合同纠纷、劳动争议、交通事故、保险纠纷、知识产权、行政纠纷、国家赔偿、公益诉讼、海商海事
  • 58 个案由:覆盖《最高人民法院 司法部 中华全国律师协会关于印发部分案件起诉状答辩状示范文本的通知》(法〔2025〕82号)文件中的全部要素式文书案由
  • 104 份模板:起诉状、答辩状、申请书、意见陈述书等
  • 输入格式:.txt / .md / .docx / .pdf / 图片(需 OCR)

使用方法

基本用法

请帮我将这份起诉状转换为要素式文书:[上传文件]

指定案由

请将这份文书转换为民间借贷纠纷的要素式起诉状:[上传文件]

从文本生成

请根据以下信息生成民间借贷纠纷要素式起诉状:
原告张三,男,1985年出生...
被告李四,欠款10万元...

工作流程

输入文件 → 解析内容 → 识别案由 → 匹配模板 → 提取要素 → 区域定位填充 → 输出docx
  1. 文件解析 (file_parser.py):支持 txt/md/docx/pdf/图片 OCR,自动检测编码
  2. 案由识别 (case_classifier.py):基于 58 个案由的关键词规则匹配,离线可用
  3. 模板获取 (template_manager.py):优先本地模板,其次从 GitHub 远程下载
  4. 要素提取 (content_extractor.py):自动检测要素式/传统格式,正则+规则提取
  5. 区域定位填充 (template_filler.py):基于段落区域索引的精确 XML 填充
  6. 主流程 (main.py):串联上述步骤,一键生成

核心技术

案由识别

  • 关键词规则匹配(不依赖 LLM),确保离线可用
  • 关键词长度加权 + 优先级 + 出现频次综合评分
  • 低置信度时给出多个候选建议

区域定位填充(v3 核心改进)

  • 段落区域索引:解析模板 XML 构建段落区域映射(原告_自然人/被告_法人/委托诉讼代理人等)
  • 区域内填充:字段填充限定在特定区域内,避免跨区域误填
  • 精确勾选框before_checkbox + □ 精确匹配(如"男□"→"男☑"),避免误勾其他□

勾选框处理

  • (U+25A1) → (U+2611):精确替换
  • 在 XML 的 元素级别操作,不做字符串级别替换
  • 通过 before_checkbox 参数定位特定□,避免同一行多个□被误勾

双格式输入支持

  • 要素式输入:自动检测勾选框和标签结构,按标签-值对提取
  • 传统叙述式输入:用正则+规则提取当事人、金额、日期等

配置文件

文件说明
------------
configs/case_keywords.json58 个案由的关键词映射表
configs/field_mapping.json通用字段映射规则
references/case_type_index.md案由索引表(11 大类)

模板来源

模板文件依据《最高人民法院 司法部 中华全国律师协会关于印发部分案件起诉状答辩状示范文本的通知》(法〔2025〕82号)文件中的示范文本,存放于以下仓库:

  • Gitee(国内优先):https://gitee.com/hugeshark/element-lawsuit-templates
  • GitHub(备选):https://github.com/hugesharks/element-lawsuit-templates

模板按 11 个领域分类存放,首次使用时自动从 Gitee 下载(国内速度快),Gitee 不可用时自动切换 GitHub。下载成功后缓存到本地,后续使用无需重复下载。也可指定本地模板目录跳过下载。

安全与隐私

⚠️ 重要提示

  1. 数据脱敏:所有示例数据均已脱敏(电话改 ×××、身份证改 ××× 等)
  2. 本地处理:所有文件解析和模板填充均在本地完成,不上传任何文书内容到外部服务
  3. 模板下载:仅从 GitHub 下载空白模板,不传输任何案件信息
  4. 临时文件:处理完成后自动清理解包的临时 XML 文件
  5. 输出文件:生成的 docx 文件保存在本地,由用户自行管理

依赖

  • Python 3.8+
  • python-docx(可选,用于 .doc 格式回退)
  • PyMuPDF 或 pdfplumber(可选,用于 PDF 解析)
  • Pillow + pytesseract 或 easyocr(可选,用于图片 OCR)

核心功能(docx 模板填充)仅依赖 Python 标准库,无需额外安装。

文件结构

element-lawsuit-generator/
├── SKILL.md                    # 本文件
├── requirements.txt            # 可选依赖
├── scripts/
│   ├── main.py                 # 主入口
│   ├── file_parser.py          # 文件解析
│   ├── case_classifier.py      # 案由分类器
│   ├── template_manager.py     # 模板管理
│   ├── content_extractor.py    # 内容提取
│   └── template_filler.py      # 模板填充引擎(区域定位 v3)
├── configs/
│   ├── case_keywords.json      # 案由关键词映射
│   └── field_mapping.json      # 字段映射规则
└── references/
    └── case_type_index.md      # 案由索引表

错误处理

场景处理方式
---------------
无法识别案由返回错误信息,建议手动指定案由
低置信度(<0.3)给出多个候选案由,提示用户确认
模板下载失败检查本地缓存,提示检查网络
文件格式不支持提示支持的格式列表
区域定位失败跳过该区域,在警告中提示

版本

  • v3.0 (2025-01) - 区域定位填充引擎,精确勾选框处理
  • v1.0 (2025-01) - 初始版本

版本历史

共 1 个版本

  • v1.0.0 Initial release 当前
    2026-05-27 11:16 安全 安全

安全检测

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查看报告

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安全,无风险
查看报告

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