Lawd Intake Checklist

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name: 咨询信息采集清单
name_en: lawd-intake-checklist
displayName: 咨询信息采集清单
description_en: "Intake checklist generator that produces a customized information-collection checklist by legal problem type (8 major categories), with must-ask questions ranked by importance plus follow-up hints, and required materials annotated with purpose and sourcing guidance. TRIGGER when preparing a first consultation, collecting information or materials before engagement; outputs the collection framework only, without analyzing the collected content."
argument-hint: "法律问题类型，可选案情描述"
description: "咨询信息采集清单生成器。根据法律问题类型（民事纠纷、劳动争议、婚姻家事等 8 大类型）自动生成定制化信息采集清单，含必问问题（按重要性排序、附追问提示）和必备材料（标注用途与来源指引）。TRIGGER when: 用户说首次咨询准备、咨询前信息采集、咨询中信息补全、委托前材料收集、生成咨询问题清单、案件信息缺口梳理时立即使用；输入为问题类型，可选案情描述。NOT for: 已完整采集后的信息整理、证据分析或事实认定、非中国法律场景不要触发；本技能仅生成采集框架，不分析信息内容。"
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> 脚本化状态：✅ 已实现（v1.4）；脚本入口 `scripts/processors/intake_checklist_generator.py`；支持 8 大法律问题类型 + 合同纠纷 4 个子类（建设工程/买卖/租赁/服务）；输出含问题逻辑关系、材料关联关系、升级提示与法律依据字段。

# 咨询信息采集清单生成器

## 使命

根据法律问题类型，自动生成定制化的信息采集清单，包含必问问题和必备材料，帮助律师高效收集案件所需信息。

## 何时使用

- 首次咨询前准备信息采集框架
- 咨询中发现信息缺口需要补充
- 案件委托前系统化整理所需材料
- 团队协作交接时标准化信息采集流程

## 何时不要使用

- 已完整采集后的信息整理
- 证据分析或事实认定
- 非中国法律场景
- 港澳台及境外法律

## 输入要求

### 必需输入

| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `problem_type` | string | 问题类型（如：民事纠纷、劳动争议、婚姻家事等） |

### 推荐输入

| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `brief_description` | string | 简要案情描述，用于细化清单内容 |
| `detail_level` | string | 清单详细程度：`standard`（标准）或 `detailed`（详细） |
| `focus_areas` | array | 重点关注领域，用于调整问题/材料优先级 |

### 可选输入

| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `client_type` | string | 当事人类型：`individual`（个人）或 `enterprise`（企业） |
| `urgency` | string | 紧急程度：`normal`、`urgent`、`very_urgent` |

### 输入校验规则

| 字段 | 校验规则 | 校验失败处理 |
|------|----------|--------------|
| `problem_type` | 非空字符串 | 提示输入问题类型 |
| `detail_level` | 枚举值 standard/detailed | 使用默认值 standard |
| `client_type` | 枚举值 individual/enterprise | 使用默认值 individual |
| `urgency` | 枚举值 normal/urgent/very_urgent | 使用默认值 normal |

## 输出要求

### 输出结构

```json
{
  "checklist_id": "CL-20260316-001",
  "problem_type": "劳动争议",
  "problem_type_code": "labor_dispute",
  "contract_subtype": null,
  "confidence": "high",
  "generated_at": "2026-03-16T10:10:00",
  "jurisdiction": "中国大陆",
  "questions": [
    {
      "id": "Q001",
      "category": "劳动关系确认",
      "question": "入职时间和离职时间分别是什么？",
      "importance": "必问",
      "order": 1,
      "purpose": "确定劳动关系存续期间，计算工龄",
      "follow_up": "如存在多次入职/离职，需分别说明",
      "depends_on": []
    }
  ],
  "materials": [
    {
      "id": "M001",
      "category": "身份证明",
      "material": "身份证复印件",
      "importance": "必备",
      "order": 1,
      "purpose": "确认当事人身份，立案必需",
      "source_hint": "当事人提供",
      "related_to": []
    }
  ],
  "collection_tips": [
    "建议优先采集「必问」问题和「必备」材料",
    "部分材料可能需要从用人单位调取，建议提前沟通"
  ],
  "upgrade_alert": [],
  "legal_basis": ["《劳动法》", "《劳动合同法》", "《劳动争议调解仲裁法》"],
  "disclaimer": "本清单仅供参考，具体案件需根据实际情况调整。"
}
```

字段说明：
- `contract_subtype`：合同纠纷时识别到的子类名称（建设工程合同/买卖合同/租赁合同/服务合同），未识别为 `null`
- `depends_on`：该问题逻辑依赖的前置问题 id（前置问题的答案影响本问题的追问方向）
- `related_to`：与该材料存在证明链关联的其他材料 id
- `upgrade_alert`：升级提示列表（低置信度/多类型交叉/特殊领域/合同子类未命中时触发），空列表表示无需升级
- `legal_basis`：该问题类型对应的主要法律依据

### 置信度说明

| 置信度 | 条件 | 说明 |
|--------|------|------|
| `high` | 问题类型与类型名精确匹配 | 清单针对性强，可直接使用 |
| `medium` | 包含/子类匹配（如"建设工程合同纠纷"含"合同纠纷"）或关键词推断 | 清单可能需要调整，建议人工筛选 |
| `low` | 无法识别，使用通用清单 | 清单通用性强，需大幅调整，同时触发升级提示 |

## 核心工作流程

### Step 1：问题类型识别

1. 匹配问题类型分类（精确匹配=high，包含/子类匹配=medium）
2. 计算置信度
3. 如无法识别，输出通用清单（置信度 low，触发升级提示）
4. 场景细化：合同纠纷时用 `problem_type` + `brief_description` 识别子类（建设工程/买卖/租赁/服务），命中则合并子类专用问题与材料

### Step 2：生成问题清单

1. 加载该类型的问题模板（合同类型合并子类模板）
2. 按重要程度排序
3. 添加问题说明和追问提示
4. 标注问题间的逻辑关系（`depends_on`：前置问题 id，其答案影响本问题追问方向）

### Step 3：生成材料清单

1. 加载该类型的材料模板（合同类型合并子类模板）
2. 按重要程度排序
3. 添加材料用途和来源提示
4. 标注材料间的关联关系（`related_to`：证明链上的关联材料 id）

### Step 4：整合输出

1. 合并问题和材料清单
2. 生成采集建议（通用 + 类型化 + 子类化）和免责声明
3. 输出置信度、升级提示（`upgrade_alert`）与法律依据（`legal_basis`）
4. 输出结构化结果

## 支持的问题类型

| 类型 | 代码 | 典型场景 |
|------|------|----------|
| 民事纠纷 | `civil_dispute` | 侵权、债务、物权纠纷 |
| 劳动争议 | `labor_dispute` | 劳动合同、工资、社保、工伤 |
| 婚姻家事 | `family_law` | 离婚、抚养、继承 |
| 合同纠纷 | `contract_dispute` | 买卖、租赁、服务合同 |
| 交通事故 | `traffic_accident` | 交通事故赔偿 |
| 房产纠纷 | `real_estate` | 房屋买卖、租赁、物业 |
| 知识产权 | `ip_dispute` | 商标、专利、著作权 |
| 公司股权 | `corporate` | 股权转让、股东纠纷 |

## 脚本化计算器

本技能已实现可运行的脚本化生成器，支持以下功能：

### 模块结构

```
scripts/processors/
└── intake_checklist_generator.py  # 主生成器（问题/材料/子类模板均内联于此单文件）
```

### 支持的功能

| 功能 | 说明 | 状态 |
|------|------|------|
| 问题类型识别 | 自动识别8大法律问题类型 | ✅ 已实现 |
| 合同子类识别 | 建设工程/买卖/租赁/服务 4 个子类，brief_description 参与场景细化 | ✅ 已实现（v1.4） |
| 问题清单生成 | 按类型生成必问/可问问题 | ✅ 已实现 |
| 材料清单生成 | 按类型生成必备/可选材料 | ✅ 已实现 |
| 详细程度控制 | 标准/详细两档输出 | ✅ 已实现 |
| 置信度计算 | 精确匹配 high / 包含与推断 medium / 通用 low | ✅ 已实现（v1.4 校准） |
| 问题逻辑关系 | depends_on 标注问题间逻辑依赖 | ✅ 已实现（v1.4） |
| 材料关联关系 | related_to 标注材料间证明链关联 | ✅ 已实现（v1.4） |
| 升级条件提示 | upgrade_alert 字段（低置信度/多类型交叉/特殊领域/子类未命中） | ✅ 已实现（v1.4） |
| 法律依据输出 | legal_basis 字段按类型+子类引用主要法律依据 | ✅ 已实现（v1.4） |
| 结构化输出 | JSON格式标准化输出 | ✅ 已实现 |

### 使用示例

```python
from intake_checklist_generator import process

# 劳动争议清单生成
result = process({
    "problem_type": "劳动争议",
    "detail_level": "standard"
})

print(f"问题类型: {result['problem_type']}")
print(f"置信度: {result['confidence']}")
print(f"问题数量: {len(result['questions'])}")
print(f"材料数量: {len(result['materials'])}")
```

## 关键争议点

### 🟡 中风险：问题类型识别模糊

**争议描述**：部分案件类型边界不清，难以准确归类

**处理建议**：
- 提供置信度标注
- 建议人工复核低置信度结果
- 支持手动指定类型

### 🟢 低风险：清单内容过时

**争议描述**：法律法规变化可能导致清单内容过时

**处理建议**：
- 定期更新模板库
- 标注法规版本信息
- 提供更新提示

## 拒绝条件

以下情况应拒绝生成并提示：

| 触发条件 | 拒绝响应 |
|----------|----------|
| 涉及港澳台/境外法律 | 「本技能仅适用于中国大陆法律场景，其他法域请咨询专业律师」 |
| 问题类型完全无法识别 | 「请提供更详细的问题类型描述」 |
| 输入信息严重不足 | 「请至少提供问题类型信息」 |

## 升级条件

以下情况应提示升级人工处理：

| 条件 | 升级提示 |
|------|----------|
| 案件涉及多个类型交叉 | 「案件涉及多类型交叉，建议律师综合判断」 |
| 案情极其复杂 | 「案情复杂，建议律师制定个性化采集方案」 |
| 特殊领域案件 | 「该领域暂无专用模板，建议律师根据经验补充」 |

## 法律依据

| 依据 | 适用范围 |
|------|----------|
| 《民事诉讼法》第119条 | 民事案件起诉条件 |
| 《劳动争议调解仲裁法》 | 劳动争议处理程序 |
| 《民法典》婚姻家庭编 | 婚姻家事案件 |
| 《道路交通安全法》 | 交通事故处理 |
| 《公司法》 | 公司股权纠纷 |

## 免责声明

```
⚠️ 重要声明：
1. 本清单仅供参考，具体案件需根据实际情况调整。
2. 问题类型识别基于关键词匹配，复杂案件建议人工判断。
3. 清单内容定期更新，请以最新版本为准。
4. 本技能不替代律师专业判断，涉及复杂案件建议咨询专业律师。
```

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## 优化记录

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| **版本** | v1.4 |
| **优化日期** | 2026-08-11 |
| **优化器** | legal_skill_optimizer_core v4.0.0-core |
| **法律风险等级** | low |
| **依赖状态** | referenced |
| **脚本化信号** | strong |
| **脚本化状态** | ✅ 已实现（v1.4） |
| **需法律复核** | false |
| **实质性法律变更** | false |

**v1.4 优化内容（0811 真机测试整改 N1-N4）**：

1. **合同子类模板（N1）**：新增建设工程/买卖/租赁/服务 4 个子类专用问题与材料模板；建设工程场景问题由 6 条通用扩充为 16 条、材料由 5 项扩充为 13 项
2. **置信度校准（N1）**：精确匹配=high，包含/子类匹配降为 medium；移除"发货单/收货单"等不适用通用材料项
3. **场景细化（N2，Step 1.4）**：brief_description 参与合同子类识别，实际影响清单内容生成
4. **逻辑关系标注（N2，Step 2.4）**：问题模板支持 depends_on，输出解析为实际问题 id
5. **关联关系标注（N2，Step 3.4）**：材料模板支持 related_to，输出解析为实际材料 id
6. **升级条件输出（N4）**：新增 upgrade_alert 字段，覆盖低置信度/多类型交叉/特殊领域/合同子类未命中四类触发
7. **法律依据输出（N4）**：新增 legal_basis 字段，按问题类型+子类引用主要法律依据
8. **声明修正（N3）**：模块结构声明改为实际单文件实现；功能表与工作流程措辞与实现对齐

**v1.2 优化内容**：

1. **脚本化完全实现**：新增 `intake_checklist_generator.py` 完整实现
2. **问题模板库**：新增 `question_templates.py`，包含8大类型问题模板
3. **材料模板库**：新增 `material_templates.py`，包含各类型材料模板
4. **置信度计算**：实现问题类型识别置信度自动计算
5. **输入校验增强**：新增完整的输入字段校验规则
6. **输出结构优化**：标准化JSON输出格式
7. **协作关系明确**：补充上下游技能协作说明
8. **法律依据补充**：添加主要法律依据引用

## 可选套件上下文（不影响独立使用）

1. 工作目录根存在 `套件运行规则.md` 时必须先读取并执行；不存在时以本技能硬规则为准，不影响独立使用。
2. 工作目录根存在 `办案画像.md` 时，只读取与当前任务有关的诉讼立场、风险偏好和文书风格；不存在时按本技能默认运行，不追问、不报错。
3. 仅当用户明确切换到某案或提供唯一案件路径时，读取 `cases/{案件简称}/案件画像.md`；不得猜测案件，不得跨案带入。
4. 画像只影响表达与偏好，不得覆盖事实、法律依据、必备结构、验证结果或本技能硬规则。
5. 已明确绑定唯一案件且案件管家可用时，成果完成后提交标准案件事件；无案件不建档、不回写，回写失败不得阻塞成果交付。