SZZZ Case Study Lite｜案例分析技能#

作者#

八股仙人，长期关注法律实务、文档自动化与 AI 工作流，分享面向中文法律文本处理的工具和方法。

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把用户已有的本地裁判文书整理为准确、可溯源、可持续增量更新的案例库。

执行协议#

不要自行另写临时代码扫描或统计文件。提取、去重、进度和数量对账均以 scripts/main.py 为准。

运行脚本时，将工作目录设为本 SKILL.md 所在的技能目录。不要假定技能安装在 ~/.claude；以下相对路径适用于任意安装位置。

Step 1：扫描与建库#

用户提供包含 .pdf、 .docx 或 .doc 的文件夹后，运行：

bash

python3 scripts/main.py init "[项目路径]"

PDF 保留页码标记；DOCX 直接提取；DOC 在 macOS 使用 textutil，其他系统优先使用 LibreOffice。转换器不可用或提取为空时，如实报告，不生成空白 raw 文件。

Step 2：去重与纳入范围#

init 自动执行：

• 对民事判决书、民事裁定书按“案号 + 文书类型”去重；
• 纳入执行异议、案外人异议、执行复议等实质争议类执行裁定；
• 纳入典型案例、指导性案例、裁判要旨等参考材料；
• 无标准案号时使用正文相似度辅助去重；
• 把重复、范围排除和提取失败情况写入 law_analysis_results/dedup_report.txt。

Step 3：逐案专家摘要#

初始化后运行：

bash

python3 scripts/main.py focus "[项目路径]"

每批只处理脚本派发的材料。读取 prompts/analyzer-logic.md，穷尽原文中的全部争议焦点，逐份生成摘要。

摘要必须：

• 保存到 law_analysis_results/individual_cases/；
• 使用 案号-文书类型-当事人简称-案由-摘要.md；
• 无法确认的信息写“原文未披露”，不得推测；
• 每批落盘后再次运行 focus，直到脚本明确提示队列清空。

Step 4：三个后续方向#

队列清空并完成数量对账后，先阅读全部单案摘要，提炼三个高频、重要的争议焦点 A、B、C，再向用户提供：

1. 提供具体案情或问题，从案例库检索并在必要时回溯原文；
2. 从 A/B/C 中选择一个，作为 Master Report 的重点专题；
3. 提供自定义报告关键词。

不要默认直接生成 Master Report。

Step 5：Master Report#

用户确认专题后运行：

bash

python3 scripts/main.py report "[专题词]" "[项目路径]"

读取脚本生成的 master_data.json、全部单案摘要及 prompts/master-report-logic.md，生成与 Pro 相同结构、带案号来源的实务报告，并保存为：

text

law_analysis_results/Master_Report.md

增量处理#

既有项目加入新文书后再次运行 init。如果发现唯一的新材料，立即运行：

bash

python3 scripts/main.py focus_incremental "[项目路径]"

持续处理到增量队列清空。汇报时必须分别说明“本轮增量数量”和“全库累计数量”。增量完成后，除三个常规方向外，还应提供“只围绕本轮增量案件提问”的选项；除非用户要求，不扩大到全库。

既有案例库问答#

用户向已提取材料提问时，按问题精度逐层回溯：

1. 宏观统计、趋势和分布：优先读取 Master_Report.md；没有报告时汇总 individual_cases/。
2. 案件比较、裁判规则和法律适用：读取相关单案摘要进行交叉分析。
3. 最相似案件、特定事实、抗辩原话、证据或日期金额：必须读取对应 source_texts/*-raw.md，不能只依赖摘要。

回答采用“结论—原文证据对齐—实务评论”结构，明确说明来自哪份摘要或 raw 原文。摘要与 raw 不一致时以 raw 为准；原文没有披露时明确回答“判决书原文未披露此细节”。

再次运行 init 且没有新材料时，向用户提供：案例库问答、重写 Master Report、结束本轮或明确确认后重置。

功能边界#

Lite 只处理用户已有的本地材料，不调用元典或其他外部案例库，也不写入 Obsidian Vault。需要外部类案检索、动态选案、元典归档或 Obsidian 知识库时，使用 SZZZ Case Study Pro。