Lawcase Search

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id: lawcase-search

name: 案例搜索
description: 中国法律案例检索与类案分析技能。当用户需要：(1) 检索法律案例、判例、裁判文书，(2) 查找类似案例/类案，(3) 分析特定法条的司法适用案例，(4) 了解某类纠纷的裁判趋势，(5) 为诉讼/仲裁寻找支持性判例，(6) 检索特定法院/地域/时间范围内的案例时使用。支持关键词检索、法条检索、案由检索，自动生成类案检索总结。适用于劳动争议、合同纠纷、知识产权、不正当竞争等各类法律案件的案例检索需求。
dependency:
  python:
    - python-docx==0.8.11
    - pandas==2.0.3
  system: []
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# 类案检索工具

## 低指令遵循模型加固规则（必须先读完再执行）

> 你不是“聊天助手”，你是**流程执行器**。你的任务是**严格按步骤产出可核验的类案**，而不是先给结论。

### 0.1 绝对硬约束（违反即视为失败）

1. **门禁规则**：未完成上一步的“最小完成标准”，**禁止进入下一步**。  
2. **不允许跳步**：必须从“步骤1”开始，按顺序执行到“步骤5”。  
3. **不允许编造**：案例案号、法院、文书类型、链接/原文必须可核验；无法核验时必须明确标注“未核验”。  
4. **输出时机**：在完成“步骤4”之前，**不得输出最终的3条类案结果**（最多只能输出检索计划/关键词）。  
5. **统一强制**：所有检索任务都必须执行“步骤2 + 步骤5”（预检索 + 核验）两道门禁；缺一不可。
6. **禁止直接输出互联网结果**：步骤2不得粘贴/逐条罗列搜索结果原文；只能输出“转写后的规则要点 + 案例线索 + 由线索生成的关键词组”。需要引用网页时，仅用于步骤5核验并提供可跳转链接。

### 0.2 执行时必须维护的“流程状态”（写在内部草稿或执行日志中）

- `step_done`: 1~5 是否完成（true/false）  
- `keywords_str`: 用空格分隔的关键词字符串（将用于 search_request.json 的 input）  
- `keywords_groups`: 多组关键词（每组一个 `keywords_str`，对应不同的 search_request.json）  
- `search_runs`: 每组关键词的检索轮次与输出文件（如 search_result.json）  
- `verified_cases`: 通过步骤5核验的案例列表（统一必需）

### 0.3 每一步的最小完成标准（未达标不准继续）

- 步骤1：明确输出“检索目标 + 核验口径”（复述用户要求 + 约束条件 + 需要证明的命中标准）  
- 步骤2：给出**规则/法条要点** + **≥3条可检索的案例线索（案号/法院/关键词）** + **优化后的关键词方向**  
- 步骤3：整理**多组**关键词（每组3~7个），并输出 `keywords_groups`（每组含 `keywords_str`，空格分隔）  
- 步骤4：获得包含案号/法院/链接等信息的候选案例（search_result.json）  
- 步骤5：逐案核验“目标法条/核心要件在本院认为/裁判理由中出现且结论符合用户要求”，按要求生成报告

## 步骤1: 明确检索目标与核验口径（统一流程）

**你要先把“要找什么、如何算命中”说清楚**，否则后续关键词与核验都会跑偏。

### 步骤1.1 法律逻辑推演（新增）
- 若涉及新法/修订法：分析生效时间、过渡条款、溯及力规则
- 若用户要求"支持某观点"：判断是否需要找反例、例外情形、或特殊时间窗口案例
- 输出 `implicit_conditions`：由法律逻辑推导出的隐含筛选条件

### 步骤1.2 必须输出（写在对话中，不要省略）
- 法院观点，用户希望法院如何认定/支持/驳回（用1句话复述）
- 限制条件，如时间范围/地域/法院层级/案由/当事人身份等（如有）
- 相关法规
  - 若用户明确指定：写成“《XX法》第X条/第X款 ……”  
  - 若用户未指定：写“待步骤2确定（根据争议焦点定位主要规则/要件）”
- 本次核验要证明什么（例如：**本院认为**中明确适用某条并作出“构成/支持”结论；或对关键要件进行说理并得出与用户一致的结论）

### 步骤1门禁标准
- 必须包含以上4项；缺一项不得进入步骤2。

## 步骤2: 使用`search_web`工具预检索（统一必做）

**目的**：通过网络搜索相关信息，理解法条结构、获取案例线索、避免混淆法律与司法解释

### 步骤2输出模板（必须包含以下三块）
1) **规则/法条要点**：若用户指定法条→法律全称 + 条款号 + 关键构成要件/款项结构；若未指定→预检索定位的核心规则/要件（尽量落到具体法条/解释/裁判规则）  
2) **案例线索（≥3条）**：每条至少包含“法院/案号线索/可用于检索的独特关键词”，并**把每条线索转写成可检索的锚点信息 + 至少2组关键词**：
   - 锚点:（尽量补全）
     - 法院： 法院全称/简称（如“江西省金溪县人民法院”/“金溪法院、金溪”）
     - 当事人：（优先“吴某/周某”，**禁止仅用单字姓**）
     - 案由/争议点：（如“彩礼纠纷/返还彩礼/抢票外挂”）
     - 独特短语：1~2个独特短语/行为词（来自线索文本，用于定位，避免空泛）
     - 结论：支持类（予以支持、承担责任、应当赔偿、构成侵权），驳回类（不予支持、驳回诉讼请求、不承担责任、不构成）、维持原判、改判、发回重审等表明诉讼结果的
   - 精确关键词 **精准组**（3词；必须含 ≥1个定位锚点 + ≥1个争议锚点）
     - 关键词: 用空格分隔（将写入 search_request.json 的 `input`）
   - 模糊关键词: **容错组**（2词；用于分词差异/别名缺失的容错召回）
   - **强制落地规则**：上述 精确关键词/模糊关键词 **必须**在步骤3整理为 `keywords_groups` 的 **W* 组**（例如 W1/W2…），并在步骤4与 P* 组**同等优先级**执行；不得只跑 P* 组。
     - 关键词: 用空格分隔（将写入 search_request.json 的 `input`）

   **关键词质量门槛（硬规则）**：每一组 关键词 必须同时满足：
   - 含 ≥1 个**定位锚点**（法院全称/简称/案号片段/当事人之一）
   - 含 ≥1 个**争议锚点**（案由/行为/核心争点词）
   - 禁止仅用“省/市”级泛地域；优先“县/区/市辖区/法院简称”等更细粒度锚点
   - 禁止“单字姓 + 泛案由”这种弱特征组合（如“吴 周 彩礼”）
   - 如用户要求特定判决结果时使用「结论」关键词。
   - 关键词: 用空格分隔（将写入 search_request.json 的 `input`）
3) **关键词优化**：给出将用于步骤3的关键词方向（缩小/扩大范围的理由）

**示例（线索→锚点 + 双关键词组）**：
- 线索：北京市东城区人民法院审理“抢票外挂软件”相关不正当竞争案（仅作示例）
  - 锚点：
    - 法院：北京市东城区人民法院 / 东城法院、东城
    - 当事人：（若线索可得则填）
    - 案由/争议点：抢票外挂 不正当竞争
    - 独特短语: 票务平台 妨碍正常经营
  - 精确关键词: 东城 抢票 不正当竞争
  - 模糊关键词: 抢票软件 不正当竞争
  - 锚点:
    - 法院: 北京市东城区人民法院 / 东城法院、东城
    - 当事人: （若线索可得则填）
    - 案由: 抢票外挂 不正当竞争
    - 独特短语: 票务平台 妨碍正常经营
  - 精确关键词: 东城 抢票 不正当竞争
  - 模糊关键词: 抢票软件 不正当竞争

### 步骤2的详细步骤

#### 2.1 理解法条结构
```
网络搜索: "[法律名称] [条款号] 条文内容"
```

### 2.2 探查典型案例
```
联网搜索: "[法律名称] [条款号] 典型案例 判决 [年份]"
联网搜索: "[具体行为类型] [法律名称] 判决书"
```

### 2.3 获取判决书验证（可选，用于确认案例有效性）
```
网页读取: [判决书链接]
在判决书中搜索完整法条表述，如"《中华人民共和国反不正当竞争法》第十二条"
```

### 2.X 线索补强（当线索不够“可检索”时必须执行）
- 若线索缺少案号/当事人/更细粒度地域/独特短语：必须追加1~2轮联网搜索，目标是补齐至少一项强锚点：
  - **案号片段**（最优先）或
  - **当事人（吴某/周某等）**或
  - **法院简称/县区级地域**或
  - **裁判要旨中的独特表述**（作为「独特表述」）
- 补强完成后，重新生成该线索的「精确关键词」和「模糊关键词」。

### 预检索产出
- 法条的款项结构
- 3-5个案例线索（案号、法院）
- **多组案例线索关键词组**（每条线索→至少1组 `keywords_str`，可扩展为多组）
- 优化后的检索关键词

## 步骤3: 整理多组关键词，用于后续案例检索（关键词组矩阵）
你必须把关键词整理成**多组**，并分成两类：
- **P类（prompt关键词组）**：直接围绕用户请求/法条/要件生成 **1~3组**
- **W类（web预检索关键词组）**：把步骤2“案例线索”逐条转写为关键词组，至少 **3组**（优先来自不同线索/不同法院/不同表述）

### 关键词组规则（每组都要满足）
- **对 web 来源线索**：每条线索必须至少产出 **2组**（`precision/robust`），并分别进入 `keywords_groups`（W*）
- 每组 **3个**关键词，**空格分隔**，但是`rebust`组不多于**2**个关键词。
- 必须覆盖：①核心争议点/行为；②法律领域或法条名称（如适用）；③地域/法院层级（如有）
- 同一类关键词必须多组：通过同义词、行为细化、法条/要件替换等产生差异（避免只做“一组关键词就去检索”）
- **禁止**：把整句用户请求原样作为 input；禁止只输出1组关键词；禁止在本步骤粘贴互联网搜索结果原文。

### 输出格式
- 步骤3必须输出（写在对话中，不要省略）
- 每组关键字组都需要包含：
  - **编号**：例如 P1/P2/W1/W2
  - **关键词列表**：用空格分隔，例如“小区内 酒驾 北京”

### 输出样例
- **P类（prompt关键词组）**
  - P1: 小区道路 危险驾驶罪 公共性
  - P2: 开放式小区 醉酒驾驶 构成犯罪
  - P3: 封闭式小区 醉酒驾驶 不构成犯罪
- **W类（web预检索关键词组）**
  - W1: 博乐垦区 小区道路 危险驾驶罪
  - W2: 贵溪 小区内 醉酒驾驶
  - W3: 白银区 小区门口 危险驾驶罪
  - W4: 小区道路 公共性 危险驾驶罪
  - W5: 开放式小区 危险驾驶罪

### P/W组覆盖门禁（硬规则）
- 若步骤2产生了任何案例线索（web线索）→ `keywords_groups` **必须同时包含**：
  - 至少 **1组** P*（prompt来源）
  - 至少 **2组** W*（web来源，来自每条线索的 precision/robust）
- 若只生成 P* 而未生成/未执行 W* → 视为步骤3/4未完成（失败）。

## 步骤4: 执行案例数据库检索
### 4.1 输入文件生成
将步骤3生成的每个P组和每个W组的**关键词列表**视为一个单独的“词汇池”，每个关键词组都请依据下方的**字段定义表**执行分拣，确保每个关键词**只出现在一个**最准确的字段中。

#### 可检索字段表
**为了保证检索成功率，必须仅使用以下类型的字段，除CheckFullText外，你必须完全确定keywords_str中的某个关键词可分拣到某个请求字段时才做分拣，否则应放到CheckFullText字段中。**

| 字段名称 (Key) | 字段显示名称 | 分拣策略 (Extraction Strategy) |
| --- | --- | --- |
| **Court** | 审理法院 | **提取**法院名称填入此处（从池中移除）。 |
| **Party** | 当事人 | **提取**人名或公司名填入此处（从池中移除）。 |
| **LastInstanceDate** | **提取**审理时间范围。字典类型，格式为 `{"Start":"2024-1-1","End":"2024-10-3"}` |
| **Judge** | 审理法官 | **提取**法官姓名填入此处（从池中移除）。 |
| **AgentLawyer** | 代理律师 | 替代 `AgentLawyerDic`。**提取**律师姓名填入此处（从池中移除）。 |
| **AgentLawOffice** | 代理律所 | 替代 `AgentLawOfficeDic`。**提取**律所名称填入此处（从池中移除）。 |
| **CaseFlag** | 案件字号 | **提取**案号（如“(2023)京01民终123号”）填入此处（从池中移除）。 |
| **Title** | 标题 | **提取**确定的案件标题填入此处（从池中移除）。 |
| **Category** | 案由 | 仅填**标准案由**（如“劳动争议”）。若不确定，保留在全文中。 |
| **DocumentAttr** | 文书类型 | 仅填**标准类型**（如“判决书”）。若不确定，保留在全文中。 |
| **CaseGist** | 裁判要点 | 仅提取明确的核心裁判摘要。若不确定，保留在全文中。|
| **PlaintiffClaims** | 诉讼请求 | 特定范围检索。仅当需限定查找“原告主张了什么”时提取；否则保留在全文中。|
| **DefenseViewpoint** | 辩方观点 | 特定范围检索。仅当需限定查找“被告抗辩了什么”时提取；否则保留在全文中。|
| **ControversialFocus** | 争议焦点 | 特定范围检索。仅当需限定查找“争议焦点”段落时提取；否则保留在全文中。|
| **Identified** | 本院认为 | 特定范围检索。仅当需限定查找“法院说理/认定”段落时提取；否则保留在全文中。|
| **Ascertain** | 本院查明 | 特定范围检索。仅当需限定查找“法院查明事实”段落时提取；否则保留在全文中。|
| **TrialAfter** | 审理经过  | 特定范围检索。仅当需限定查找程序性描述时提取；否则保留在全文中。|
| **RefereeBasis** | 裁判依据 | 仅提取明确的核心裁判摘要。若不确定，保留在全文中。|
| **RefereeResult** | 裁判结果 | 仅提取明确的裁判结果。若不确定，保留在全文中。|
| **CheckFullText** | **全文** | **(必填)** 仅填入**无法映射**到上述特定字段的剩余关键词（法律要点、案情描述、动词）。**已提取的词不应重复填入此处。** |

* **禁止**构造 JSON 对象或 Dictionary 结构填入字段。所有字段值必须是**扁平的字符串**。
* **禁止**使用 `LastInstanceCourt`, `JudgeDic`, `PartyDic`, `AgentDic` 等字典类型字段。

使用`create_file`工具将以上逐个keywords_str分拣后的请求字段生成 `search_request.json` 文件，确保每个 P组和每个W组都出现在`search_request.json`文件中

#### 文件格式样例

```json
[{
     "group_id": "P1",
     "parameters": {
            "input": "{\"Court\":\"北京\", \"CheckFullText\":\"小区内 醉驾 危险驾驶罪\",\"LastInstanceDate\":{\"Start\":\"2020-1-1\",\"End\":\"2020-3-1\"}"
     }
},{
     "group_id": "W1",
     "parameters": {
            "input": "{\"Court\":\"上海\", \"CheckFullText\":\"新城 封闭式小区 醉驾\", \"Party\":\"周\"}"
     }
},...]
```
### 4.2 检索案例
调用 `scripts/case_search.py` 脚本，检索相关案例，并返回这些案例数据。脚本包含两个参数：
- input：输入的 search_request.json 文件的路径
- output：生成的 search_result.json 文件的路径。文件的内容会在脚本运行中直接输出，所以你不需要阅读这个文件。

#### 脚本样例
```bash
python scripts/case_search.py --input search_request.json --output search_result.json 

```

## 步骤5: 核验（统一必做，步骤5绝对禁止进行联网搜索）
根据步骤4.2的中脚本的输出，按照以下规则筛选和核验所有案例：
- 遵循步骤 1 生成的 `constraints_json` 对步骤4.2检索到的所有案例做有效性过滤
- **若有 `target_rule`（用户指定或步骤2已定位到具体条款）**：确认每个案例中“本院认为/裁判理由”核心说理段落中引用的法律条文与用户要求一致。
- **若用户未指定且步骤2也无法落到具体条款**：确认每个案例中“本院认为/裁判理由”中检索**核心要件/关键词**（由步骤2归纳，如“根本违约/合同解除”“未缴社保/被迫解除/经济补偿”等）确认院确有针对该争议点进行说理，并作出与用户要求一致的结论。
- **注意！只能使用步骤4.2返回的数据，如果数据丢失，可以在`search_result.json`文件中重新加载一次，禁止直接使用步骤2网络搜索返回的数据**

将经过核验后的案例信息生成一份类案检索报告，输出在对话中，**不要生成文件产物**

**报告格式参考**：生成报告时请参考以下结构：
- 检索目的
- 类案列表（每个案例必须包含：案件名称、案号、审理法院、争议焦点、本院认为、原文链接）
- 声明：仅供参考，不应被视为任何意义上的法律意见或法律依据。

## 关键词提取技巧

**劳动争议**：劳动合同、社会保险、经济补偿金、工伤、违法解除、竞业限制

**合同纠纷**：表见代理、违约责任、合同效力、善意相对人、无权代理

**知识产权**：外观设计专利、侵权判定、现有设计、独创性

**反不正当竞争**：互联网不正当竞争、流量劫持、恶意不兼容、数据抓取、广告屏蔽