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Legal Text Format

ASecurity

将法律文本(法律条文或法律案例)转换为规范的 Markdown 格式,删除推广冗余信息。本技能应在用户需要处理法律条文(如民法典、刑法等)、整理法律案例(如最高法典型案例、裁判文书等)、或从粘贴文本中格式化法律文档时使用。注意:本技能只负责格式化和内容清理,不包含内容抓取能力。内容获取应由其他 skill(如 wechat-article-fetch)完成,AI 会自动判断技能协作顺序。内置 archive 机制,所有结果自包含存储在 skill 目录内。

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  • Added September 25, 2026
toolsgit

Security analysis

A100/100

Pro scans all 14 files and shows the line behind each finding

Scanned September 25, 2026

npx -y skills add CSlawyer1985/legal-skillhub --skill legal-text-format --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

Are you the author of Legal Text Format?

Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.

Security grade badge for Legal Text Format
[![Security: A — Skills Directory](https://www.skillsdirectory.com/api/skills/cslawyer1985-legal-text-format/badge)](https://www.skillsdirectory.com/skills/cslawyer1985-legal-text-format)

More formats (shields.io, HTML) on the badges page. Keep it an A: scan every change in CI with Pro.

Download with Pro
SKILL.md
---
name: legal-text-format
homepage: https://github.com/cat-xierluo/legal-skills
author: 杨卫薪律师(微信ywxlaw)
version: "1.2.1"
license: CC-BY-NC
description: 将法律文本(法律条文或法律案例)转换为规范的 Markdown 格式,删除推广冗余信息。本技能应在用户需要处理法律条文(如民法典、刑法等)、整理法律案例(如最高法典型案例、裁判文书等)、或从粘贴文本中格式化法律文档时使用。注意:本技能只负责格式化和内容清理,不包含内容抓取能力。内容获取应由其他 skill(如 wechat-article-fetch)完成,AI 会自动判断技能协作顺序。内置 archive 机制,所有结果自包含存储在 skill 目录内。
---

# 法律文本格式化工具

## 概述

将法律文本(法律条文或法律案例)转换为规范的 Markdown 格式,删除推广冗余信息,自动识别文本类型并应用相应的格式化规则。

**核心职责**:只负责格式化和内容清理,不包含内容抓取能力。

## 与其他技能的协作

### 典型工作流程

**场景:用户请求格式化网页上的法律文本**

```
用户请求 → AI 判断来源 → 抓取类 skill 获取内容 → legal-text-format 格式化
```

示例流程:

1. 用户提供微信公众号链接 → AI 使用 `wechat-article-fetch` 抓取 → AI 调用 `legal-text-format` 格式化
2. 用户提供普通网页链接 → AI 使用其他工具抓取 → AI 调用 `legal-text-format` 格式化
3. 用户直接粘贴文本 → AI 直接调用 `legal-text-format` 格式化

**技能职责边界**:

- `wechat-article-fetch` / 其他抓取工具:负责从各种来源获取原始文本内容
- `legal-text-format`:负责对已获取的文本进行格式化和清理

## 核心原则

**内容完整性保证**:除格式调整和去除推广内容外,所有法律案例和法条的实质内容必须完整保留,不得有任何遗漏!

## 工作流程

### 步骤 1:分析文本类型

使用 LLM 分析输入文本:

- 判断是法律条文还是法律案例
- 识别文本结构特征(章节、条款、案号等)
- 确定适合的格式化策略
- 提取主题用于文件命名

**分析提示词参考**:

```text
分析以下文本,判断其类型:
- 如果是法律条文:识别章、节、条的结构
- 如果是法律案例:识别案例标题、案号、案情、裁判结果、典型意义等
- 提取主题用于文件命名
```

### 步骤 2:保存原始内容

将输入的原始内容保存为本地 Markdown 文件:

- 文件位置:`archive/{YYYYMMDD_HHMMSS}_{主题}/`
- 文件命名:`{YYYYMMDD}_{主题}_raw.md`
- 目的:提供溯源依据,便于内容比对验证

**归档目录结构示例**:

```text
archive/20250122_153400_个人信息保护检察公益诉讼典型案例/
├── 20250122_个人信息保护检察公益诉讼典型案例_raw.md      # 原始内容
├── 20250122_个人信息保护检察公益诉讼典型案例_formatted.md # 格式化后的内容(步骤4生成)
└── meta.json                                              # 元信息(可选)
```

### 步骤 3:格式化文本

**重要**:一次性处理完整文本,不进行分段。

**格式化提示词**(参考 [examples.md](references/examples.md) 中的详细示例):

```text
请将以下法律文本格式化为规范的 Markdown 格式。

# 法律条文格式化规则
- 章前面添加二级 markdown 格式(##)
- 不同条文之间添加空行
- 每一条条文内部换行时不应有多余空行
- "第X条"进行加粗(**第X条**)
- 如果一段文字的最后没有句号或分号,则删除后方的回车
- 保持所有条文内容完整,不得遗漏任何条款

# 法律案例格式化规则
- 把英文标点符号替换成中文标点符号(包括括号、逗号、句号、冒号、分号等)
- 案例序号或名称前添加二级 markdown 格式(##),序号后要紧跟案例名称
- 每个案例的章节前添加三级 markdown 格式(###)
- 每个案例的章节内部不应有大于1个的空行(连续换行数不超过2个)
- 清理多余的连续空行,保持段落间适当的分隔
- 把数字格式调整为半角
- 内容范围限定:
  - 仅保留从第一个案例到最后一个案例的内容
  - 删除前面的文章介绍、作者信息、引言、目录等
  - 删除底部的宣传推广内容、二维码、公众号介绍、相关文章推荐等
  - 保留标准:只保留案例标题、案号、基本案情、裁判结果、典型意义等法律案例本身的内容
- 保持所有案例实质内容完整,包括案情、裁判、意义等所有部分

# 参考示例
详见 references/examples.md 文件,其中包含4个完整的格式化示例。
```

#### 法律条文格式化规则摘要

- 章前面添加二级 markdown 格式(`##`)
- 不同条文之间添加空行
- 每一条条文内部换行时不应有多余空行
- "第X条"进行加粗(`**第X条**`)
- 如果一段文字的最后没有句号或分号,则删除后方的回车
- 保持所有条文内容完整,不得遗漏任何条款

#### 法律案例格式化规则摘要

- 把英文标点符号替换成中文标点符号
- 案例序号或名称前添加二级 markdown 格式(`##`),序号后要紧跟案例名称
- 每个案例的章节前添加三级 markdown 格式(`###`)
- 每个案例的章节内部不应有大于1个的空行(连续换行数不超过2个)
- 清理多余的连续空行,保持段落间适当的分隔
- 把数字格式调整为半角
- **内容范围限定**:
  - **仅保留**从第一个案例到最后一个案例的内容
  - **删除前面**的文章介绍、作者信息、引言、目录等
  - **删除底部**的宣传推广内容、二维码、公众号介绍、相关文章推荐等
  - **保留标准**:只保留案例标题、案号、基本案情、裁判结果、典型意义等法律案例本身的内容
- 保持所有案例实质内容完整,包括案情、裁判、意义等所有部分

### 步骤 4:保存

保存格式化后的文档:

- 文件位置:`archive/{YYYYMMDD_HHMMSS}_{主题}/`
- 文件命名:`{YYYYMMDD}_{主题}_formatted.md`
- 与 `raw.md` 保存在同一归档目录下

## 参考文档

### 格式化示例

详细的格式化示例和对比请参见 [examples.md](references/examples.md),包含:

- 4个完整的法律案例格式化示例
- 每个示例包含原始文本和格式化后的对比
- 格式化要点总结(标点符号处理、标题层级、空行处理、内容范围等)

### 准确性要求

- **不改变原文含义**:格式调整不得改变法律文本的原意
- **保留关键信息**:案号、法院名称、当事人等关键信息必须保留
- **序号保持**:案例序号、条文序号不得修改

## 输出文档结构

### 归档目录组织

所有格式化结果按时间戳归档存储:

```text
archive/
├── {YYYYMMDD_HHMMSS}_{文档主题}/
│   ├── {YYYYMMDD}_{主题}_raw.md        # 原始抓取内容
│   ├── {YYYYMMDD}_{主题}_formatted.md  # 格式化后的内容
│   └── meta.json                       # 元信息(可选)
```

**命名规则**:

- **目录名**:`{YYYYMMDD_HHMMSS}_{主题}`(例:`20250122_153400_个人信息保护典型案例`)
- **文件名**:
  - 原始文件:`{YYYYMMDD}_{主题}_raw.md`(例:`20250122_个人信息保护典型案例_raw.md`)
  - 格式化文件:`{YYYYMMDD}_{主题}_formatted.md`(例:`20250122_个人信息保护典型案例_formatted.md`)
- **主题限制**:从文本中提取的核心主题,限制30字以内
- **日期格式**:`YYYYMMDD`(例:20250122)

### formatted.md 内容结构

```markdown
# {文档标题}

## 元信息
- **原文链接**:{从原始文件的 `> 原文链接:` 行提取,无则省略此行}
- **处理时间**:{时间戳}
- **文本类型**:{法律条文/法律案例}

---

{格式化后的正文内容}
```

**原文链接提取规则**:当输入来自 `wechat-article-fetch` 时,原始 Markdown 文件头部包含 `> 原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx`,必须提取该 URL 写入元信息的"原文链接"字段。

## 质量标准

- **标点符号统一**:所有标点符号使用中文标点
- **数字格式统一**:数字使用半角字符
- **层级结构清晰**:正确使用二级、三级标题
- **空行规范**:段落间空行适当,不过多也不缺失
- **内容完整性**:保留所有法律相关内容,去除无关推广信息

## 适用场景

- 整理法律条文汇编
- 规范化法律案例集
- 准备法律学习材料
- 建立法律文本知识库
- 清理从网页抓取的法律文本

## 输入要求

本技能接受以下类型的输入:

1. **已抓取的文本内容**:由其他 skill(如 wechat-article-fetch)获取的文本
2. **用户粘贴的文本**:用户直接提供的文本内容
3. **本地文件**:已保存的 Markdown/文本文件

**不接受**:网页链接(链接应由专门的抓取类 skill 处理)

### 来自 wechat-article-fetch 的自动调用

当 `wechat-article-fetch` 检测到法律内容且本技能已安装时,会自动链式调用本技能。此时输入为已保存的 Markdown 文件路径。处理流程不变:

1. 读取指定路径的 Markdown 文件内容作为输入
2. 按步骤 1-4 执行(分析类型、保存原始、格式化、验证)
3. 结果保存到本技能的 `archive/` 目录
4. 文件路径记录在 formatted.md 元信息的"来源"字段中

Files in this skill

  • CHANGELOG.md2.8 KB
  • LICENSE.txt12.3 KB
  • SKILL.md9.4 KB
  • references/examples.md8.3 KB
  • scripts/final_fix.py6.8 KB
  • scripts/fix_case_headers.py4.6 KB
  • scripts/fix_case_headers2.py4.5 KB
  • scripts/fix_nanjing_cases.py2.3 KB
  • scripts/fix_remaining.py9.3 KB
  • scripts/fix_targeted.py8 KB
  • scripts/format_legal_cases.py13.9 KB
  • scripts/format_step2.py10.8 KB
  • scripts/format_step2_v2.py15.6 KB
  • scripts/postprocess_step2.py4.1 KB

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