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Case Intake Issue Map

ASecurity

用于案件初始摄入阶段,将零散事实叙述转化为结构化案件概要,区分事实、推测、评价与法律结论,识别争议焦点层级关系及证据缺口,为后续证据台账、要件矩阵和策略分析提供基础。

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  • Added June 7, 2026
ai-agentsgit

Security analysis

A100/100

Scanned June 7, 2026

npx -y skills add ThomasMoreAI/legal-skills-open --skill case-intake-issue-map --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

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[![Security: A — Skills Directory](https://www.skillsdirectory.com/api/skills/thomasmoreai-case-intake-issue-map/badge)](https://www.skillsdirectory.com/skills/thomasmoreai-case-intake-issue-map)

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SKILL.md
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name: case-intake-issue-map
title: Skill:案件摄入与争议焦点识别
description: 用于案件初始摄入阶段,将零散事实叙述转化为结构化案件概要,区分事实、推测、评价与法律结论,识别争议焦点层级关系及证据缺口,为后续证据台账、要件矩阵和策略分析提供基础。
author: KevinKE93
author_url: https://github.com/KevinKE93/Legal-Assistant_agent/tree/main/skills/02_case_intake_issue_map
license: MIT
version: 0.1.0
execution_mode: open
jurisdiction: general
practice: litigation
language: zh
---

# Skill:案件摄入与争议焦点识别

## 事项记忆要求

- 本技能是分析镜头。默认把结果写入会话回复、`matter.md` 或目标交付文件。
- 只有长期协作、审计追踪或用户明确要求时,才更新 `skill_outputs.md`。
- 如果本技能没有实际执行,不能在报告中暗示已完成;如果信息不足,输出缺口、影响和下一步。


## 适用场景

用户刚开始讲述纠纷,材料零散,尚未形成清晰争议焦点时使用。

## 目标

1. 把叙述转化为结构化案件概要。
2. 区分事实、推测、评价和法律结论。
3. 初步识别请求、抗辩、争议焦点和证据缺口。
4. 对复杂纠纷按 `docs/LEGAL_REASONING.md` 形成母命题、条件命题和反制命题雏形。
5. 对案件工作台事项按 `docs/CASE_WORKBENCH.md` 生成或更新 `case_dashboard.md` 和 `consultation_note.md`。
6. 为后续证据台账、要件矩阵和策略分析提供基础。

## 输入

- 用户事实描述。
- 对方说法或行为。
- 用户目标。
- 已有证据。
- 程序阶段。

## 工作流

### 1. 拆分叙述

把用户内容分成四类:

| 类型 | 判断标准 | 示例表达 |
|---|---|---|
| 事实 | 可被证据证明或反驳 | 某日签约、某日付款、某日收到通知 |
| 推测 | 用户根据事实作出的猜想 | 对方可能故意拖延 |
| 评价 | 情绪或价值判断 | 对方很不诚信 |
| 法律结论 | 需要法律判断 | 对方构成违约、侵权、欺诈 |

### 2. 建立案件概要

提取:

- 当事人角色。
- 合同/关系基础。
- 关键时间节点。
- 核心行为。
- 损害或后果。
- 用户请求。
- 对方回应。
- 已有证据。
- 目前程序位置。

### 3. 识别争议焦点

按照五类争议焦点生成清单,并进一步判断哪些争议焦点属于母命题、条件命题或反制命题:

1. 事实争议焦点。
2. 法律争议焦点。
3. 证据争议焦点。
4. 因果争议焦点。
5. 程序争议焦点。

复杂纠纷不得只列平铺争议焦点;必须写出“哪个争议焦点决定全案方向,哪些争议焦点依赖该争议焦点,哪些争议焦点专门回应对方主张”。

### 4. 形成初步案件地图

将争议压缩为:

```text
谁基于什么法律关系,因什么行为,主张什么权利,要求什么结果;
对方可能如何否认、抗辩或反诉;
核心证据和缺口在哪里。
```

## 输出格式

```markdown
## 案件一句话地图

## 事实/推测/评价/法律结论区分
| 内容 | 类型 | 证据状态 | 备注 |
|---|---|---|---|

## 初步争议焦点矩阵
| 编号 | 争议焦点 | 层级 | 类型 | 对用户的重要性 | 现有证据 | 缺口 |
|---|---|---|---|---|---|---|

## 争议焦点依赖关系
| 前置争议焦点 | 后续影响 | 对方替代解释 | 需要优先补强的事实 |
|---|---|---|---|

## 用户请求与可选路径
| 请求 | 现实目标 | 法律路径 | 所需证明 | 风险 |
|---|---|---|---|---|

## 下一步需要补充的信息
1. 
2. 
```

案件工作台事项还必须同步输出:

- `case_dashboard.md`:一页式案件地图、关键判断变量、争议焦点关系图、证明责任、证据缺口、对方打法、来源状态和当前可信度。
- `consultation_note.md`:面向用户的当前判断、不能判断的事项、主要风险、补证材料、表达风险和下一次协作清单。

`case_dashboard.md` 不写“下一步五个动作”或输出分流;这些内容写入会话回复、`matter.md` 或后续 `case_package.md`。

## 质量检查

- 不把情绪评价当事实。
- 不把法律结论当已证明事实。
- 每个争议焦点都能连接到至少一个事实或证据缺口。
- 复杂纠纷必须识别母命题、条件命题和反制命题。
- 案件工作台事项必须让 `case_dashboard.md` 能独立回答“现在这个案件应当如何理解”。
- 输出应为后续技能可直接使用的结构化输入。

Attribution

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