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openclaw skills install @cat-xierluo/yuandian-law-search元典法条与案例检索
通过元典开放平台 API 检索中国法律法规条文和案例。每次 API 调用消耗 1-50 积分（视接口而定）。所有检索结果会自动归档到本地，方便后续回溯。
数据留存与隐私警示
本技能在提供便利的同时会产生本地留存与外部传输，使用前请知悉：
- 本地归档：每次检索的原始响应与结构化报告会自动写入
archive/（按YD_PROJECT或日期归类），并默认在您运行命令的工作目录生产一份.md副本（便于附卷；当工作目录恰为 skill 根目录时自动跳过）。可用--no-report完全跳过、--no-cwd-report仅跳过工作目录副本。这些文件可能包含案由、当事人、裁判文书正文等敏感内容，请勿将其提交至公开仓库或随意分享。 - 外部传输：检索请求与（如幻觉检测）待查文本会发送至元典开放平台
open.chineselaw.com。提交给hall-detect等接口的文本可能包含案卷事实、合同或客户信息，建议先脱敏再提交。平台侧的留存策略以其服务条款为准。 - 敏感内容最小化：案例文书、企业信息含个人或商业敏感数据，引用与归档时遵循"最小必要"原则，避免大段全文外泄。
所需权限
本技能运行需要以下本地能力，均限定在检索与归档目的内：
- 网络访问：仅访问元典开放平台
open.chineselaw.com（HTTPS），用于检索与归档查重。 - 文件系统读写：读取
scripts/.env（API Key）、scripts/MANIFEST.json；写入archive/与当前工作目录的报告副本（可经--no-report/--no-cwd-report关闭）。 - 环境变量：读取
YD_API_KEY（鉴权）、YD_STRATEGY/YD_PROJECT（检索策略与归类）等；yd-run以干净环境启动 Python，仅保留必要变量。 - 本地代码执行：通过
scripts/yd-run调用 Python 检索脚本；不安装第三方运行时、不执行自动更新。
前置要求（每次调用前自动检测）
每次使用本技能前，必须先执行以下检测流程，确认 API Key 已就绪：
检测步骤
- 检测
.env文件：检查scripts/.env是否存在 - 检测 API Key：读取文件中
YD_API_KEY的值，确认非空且不是占位符your-api-key-here - 若检测失败，向用户提示以下引导信息并终止：
⚠️ 元典 API Key 未配置。请按以下步骤获取并配置：
1. 注册/登录：访问 https://open.chineselaw.com ，使用手机号注册
2. 创建 API Key：登录后在个人中心创建 Key
3. 配置密钥：将 Key 填入以下文件
scripts/.env
─────────────
YD_API_KEY=sk-你的密钥(此处替换为真实 Key)
# YD_STRATEGY=balanced
─────────────
每次调用消耗 10 积分，需在平台充值。
配置完成后重新发起检索即可。
- 若检测通过，继续执行用户请求的检索命令
检测命令
# 检测 .env 文件和 API Key
if [ -f "scripts/.env" ]; then
KEY=$(grep '^YD_API_KEY=' scripts/.env | cut -d'=' -f2-)
if [ -n "$KEY" ] && [ "$KEY" != "your-api-key-here" ]; then
echo "API Key 已就绪"
else
echo "API Key 未配置"
fi
else
echo ".env 文件不存在"
fi
# 读取检索策略
STRATEGY=$(grep '^YD_STRATEGY=' scripts/.env 2>/dev/null | cut -d'=' -f2)
echo "当前策略：${STRATEGY:-balanced}"
网络环境与推荐调用入口
默认使用 scripts/yd-run 执行检索，而不是直接调用底层 yd_search.py。yd-run 会以干净环境启动 Python：清除 Codex/代理相关环境变量，保留 HOME、PATH、语言环境、YD_API_KEY、YD_STRATEGY，并继续读取 scripts/.env 和 archive/ 缓存。
scripts/yd-run search "正当防卫的限度" --sxx 现行有效
若遇到 nodename nor servname provided, or not known 或其他网络错误，先执行无积分消耗的网络检查：
scripts/yd-run --network-check
注意：yd-run 只能避免 Codex 进程环境变量、代理变量和 PATH 漂移造成的影响；如果 Codex 本身以网络沙箱启动，或系统代理/VPN 接管 DNS，子进程仍会受到系统级网络策略影响。终端 Codex 应使用 --sandbox danger-full-access --ask-for-approval never 启动。
检索机制感知主流程（案件检索默认）
当用户描述事实结构、争议焦点、诉讼立场，或问"类似案件怎么判""能不能主张 XX""对方抗辩怎么办"时，先完成案件检索主流程，再调用接口（DEC-006）。简单法条/案号/纯概念检索（detail / case-detail / 单条 search）不启动本流程，直接看下方接口速查。
- 轻量案件研判 → 产出检索简报（争点、要件、决定性事实、待补事实、必须排除的近邻案型、已有报告来源）。
- 派生检索命题 → 每个命题只验证一项判断，区分规范 / 事实结构 / 裁判规则 / 反向；每个 decisive 争点至少 1 条正向 + 1 条反向。
- 派生查询矩阵 → 一争点一查询、单一接口；案例关键词只放 4-6 个高信息密度词，不构造后端无法表达的长 AND。
- 小样本试检 → 1-2 条命题先验证接口与表达是否有效。
- 对位复核 → 按 HIGH / MEDIUM / LOW / MISMATCH 复核；只有诊断出偏差原因（接口误选 / 表达不适配 / 近邻混入）后才扩展查询或换接口。
- 正式检索 → 结论—依据—查询可追溯报告。
信息不足时按"最小必要"补问（最多 1 轮，只问会改变检索路径的最关键问题），不空跑查询；事实不足但不影响查询方向的，标注假设继续。
完整字段定义、接口路由规则、近邻案型排除清单、前置门禁判定与机器可读导出骨架见：references/07-research-middleware.md。
下方「接口速查」是执行第 3 步查询矩阵时"按机制选接口"的依据，不是检索的起点。
接口速查
本技能共 35 个接口，分为四层。选择规则：
- 用户问"XX法怎么规定的" → 先用
search语义检索 - 用户问"关于XX的法律条文" → 用
keyword关键词检索 - 用户问"民法典第XX条" → 用
detail精确获取 - 用户给出明确案由/关键词并要求精确筛选案例 → 用
case关键词检索（默认普通案例） - 用户描述事实结构、争议焦点或问"类似案件怎么判" → 优先用
case-semantic语义检索 - 用户要求更深入了解某案例 → 提醒用户将消耗积分，确认后用
case-detail - 用户要求企业背景调查 → 先用
enterprise-search定位，再用enterprise-base/enterprise-summary获取详情 - 用户要求查询企业分项信息（涉诉、商标、专利等） → 用
enterprise-list --type TYPE - 用户要求检测文本中法规/案例是否准确 → 用
hall-detect
核心接口（默认使用）： search · keyword · detail · case · case-semantic
扩展接口（需确认）： regulation · regulation-detail · case-detail · case --authority-only
附属接口（仅限明确要求）： enterprise · enterprise-detail · enterprise-search · enterprise-base · enterprise-summary · enterprise-list
专项接口（仅限明确要求）： hall-detect
调用策略
读取 scripts/.env 中的 YD_STRATEGY 配置（默认 balanced）。三种策略决定了 AI 的接口使用、确认流程和补充检索行为。
用户的明确指令始终优先于策略默认行为。
通用规则（所有策略共享）
每次 API 调用消耗 1-50 积分（视接口而定）。以下规则不受策略影响：
- 必须调用 API：需要引用具体法条文号 / 需要确认时效性 / 用户明确要求检索 / 案例检索 / AI 对自身记忆不确定
- 可以不调用：纯概念性问题 / 对话中已检索过相同内容 / 用户未要求查找 / 用户明确说不需要查
- 积分消耗模式：大部分接口每次 5-10 积分，幻觉检测 50 积分，轻量企业检索 1 积分。法条检索通常一次足够。案例检索是两阶段消耗（摘要 10 + 详情 每个 10）
- 接口分层：核心（search·keyword·detail·case·case-semantic）、扩展（regulation·regulation-detail·case-detail·case --authority-only）、附属（enterprise·enterprise-detail·enterprise-search·enterprise-base·enterprise-summary·enterprise-list）、专项（hall-detect）
均衡策略（balanced，默认）
即当前"正确性优先"策略，不改变现有行为。
- 核心接口：直接使用，无需确认
- 扩展接口：调用前告知用户将消耗积分，等待确认
- 附属接口：仅当用户明确要求时使用
- case-detail：先展示摘要，由用户主动选择感兴趣的案例后再调用
- 补充检索：不主动运行语义+关键词双检索，选择最合适的一种
- 积分报告：每次检索后说明消耗和累计
省钱策略（economical）
在 balanced 基础上进一步收紧，最大限度减少积分消耗。
- 核心接口：直接使用，但应先检查归档缓存是否有类似结果
- 扩展接口：需用户二次确认（第一次只展示摘要和积分提醒，等用户再次确认后才调用）
- 附属接口：仅当用户明确要求时使用，同样需确认
- case-detail：仅当用户指定具体案例编号时才调用，不主动提供"是否查看详情"选项
- 补充检索：不运行补充检索，一次只用一种模式
- 积分报告：每次检索后详细报告，并提醒可用的节约手段
激进策略（aggressive）
不考虑积分消耗，最大化检索精度和覆盖面。
- 所有接口：直接使用，无需确认
- case-detail：自动获取最相关的 2-3 个案例的完整判决书，不需用户逐一选择
- 补充检索：对同一问题同时运行语义+关键词双检索，合并去重后展示
- 积分报告：简要说明消耗即可，不强调节约
- 额外行为：法条检索后发现相关法规（如司法解释），主动追加 regulation 检索；用户需求模糊时，宁可多查也不漏查
接口策略速查
部分接口在通用规则之上有特殊行为约束（按积分成本或权限敏感度划分）：
| 接口 | 积分 | balanced | economical | aggressive |
|---|---|---|---|---|
| hall-detect | 50 | 用户明确要求时才使用，需确认"检测需要 50 积分" | 二次确认（第一次仅展示积分提醒，等用户再次确认才调用） | 可主动对用户引用的法条/案例做幻觉核验 |
| enterprise-search | 1 | 直接使用，无需确认 | 优先检查缓存，未命中时直接使用（仅 1 积分） | 直接使用 |
| enterprise-base / enterprise-summary | 10 | 用户明确要求时使用，告知积分消耗 | 需二次确认 | 直接使用 |
| enterprise-list | 5-10/次 | 用户指定类型时调用，提醒多种类型会累积积分 | 每次只查一种类型，展示全部可用类型让用户选择 | 企业尽调场景可一次性查询多个相关类型（如涉诉+行政处罚+失信） |
关键词扩展与典型工作流
AI 在执行检索前应主动扩展关键词（上位概念 / 并列概念 / 程序-实体关联）， 并在多场景下遵循典型工作流与积分反馈原则。详见：
references/01-keyword-expansion.md— 关键词扩展三原则、--expand参数、分阶段检索示例、策略兼容性references/02-typical-workflows.md— 法条 / 案例 / 关键词精确 / 企业尽调 / 幻觉检测 / 企业风险排查六大场景 + AI 向用户反馈的 8 条原则（含 per-call 报告落盘与禁止复制到目标目录的硬规则）
检索模式选择
每个领域有语义检索和关键词检索两种模式。
| 语义检索 | 关键词检索 | |
|---|---|---|
| 子命令 | search（法条）/ case-semantic（案例） | keyword（法条）/ case（案例） |
| 输入 | 自然语言问题或描述 | 精确关键词组合 |
| 匹配 | 语义相似度，概念关联 | 字面匹配，AND/OR 逻辑 |
| 返回量 | 默认 45 条 | 默认 10 条 |
用语义检索：用户提出法律问题 / 描述场景 / 不确定关键词 / 需要广覆盖 → 不确定时默认用
用关键词检索：用户给出明确关键词 / 需要 AND/OR 逻辑 / 需按日期、效力级别、法院等精确筛选 / 语义检索结果不够聚焦
案例检索红线：综合案件和类案对标的第一轮优先 case-semantic；case 只放 4-6 个高信息密度关键词，避免长事实结构默认 AND 导致零命中。
此外需区分检索法条还是案例："XX的法律依据" → 法条检索；"有没有相关案例" → 案例检索；兼要法条和案例 → 先法条后案例，两次调用。
核心接口用法
1. 法条语义检索（search）
scripts/yd-run search "正当防卫的限度" --sxx 现行有效
2. 法条关键词检索（keyword）
scripts/yd-run keyword "人工智能 监管" \
--effect1 法律 --sxx 现行有效 \
--fbrq-start 2022-01-01 --fbrq-end 2026-03-01
3. 法条详情检索（detail）
scripts/yd-run detail "民法典" --ft-name "第十五条"
4. 案例关键词检索（case）
# 普通案例（默认）
scripts/yd-run case "买卖合同纠纷" --province 广西
# 权威案例（扩展，需确认）
scripts/yd-run case "买卖合同纠纷" --province 广西 --authority-only
5. 案例语义检索（case-semantic）
scripts/yd-run case-semantic "正当防卫的限度" --jarq-start 2020-01-01
扩展接口用法
6. 法规关键词检索（regulation）
scripts/yd-run regulation "数据安全" --effect1 法律 --sxx 现行有效
7. 法规详情（regulation-detail）
scripts/yd-run regulation-detail --name "中华人民共和国数据安全法"
8. 案例详情（case-detail）
scripts/yd-run case-detail --type ptal --ah "（2025）桂09民终192号"
9. 企业检索（enterprise）
scripts/yd-run enterprise "华为" --num 5
10. 企业详情（enterprise-detail）
scripts/yd-run enterprise-detail --credit-code "9144030071526726XG"
幻觉检测
11. 法规/法条/案例幻觉检测（hall-detect）
检测文本中引用的法规、法条、案例是否存在幻觉（是否真实存在、内容是否准确）。每次调用消耗 50 积分。
scripts/yd-run hall-detect "根据《中华人民共和国数据保护法》第35条规定，数据处理者应当..."
返回结果包含：
- 法规检测：每条法规是否真实存在（law_exists），语义比对结论和相似度
- 案例检测：每条案例是否真实存在，基本事实和裁判要点
- 高亮文本：标注了检测结果的原文本
企业全息画像
企业信息类接口（enterprise-search / enterprise-base / enterprise-summary / enterprise-list）的完整用法、--type 可选维度（涉诉、商标、专利、对外投资、股权冻结等 20 类）与积分消耗表见：
references/06-enterprise-portrait.md
通用参数说明
法条检索通用筛选
| 参数 | 说明 | 可选值 |
|---|---|---|
--effect1 | 效力级别（可多次指定） | 宪法、法律、司法解释、行政法规、部门规章、地方性法规 等 |
--sxx | 时效性（可多次指定） | 现行有效、失效、已被修改、部分失效、尚未生效 |
--keep-industry | 保留默认剔除的办案无关条目 | 无需取值（flag） |
默认剔除办案无关条目：
search/keyword/regulation默认过滤effect1 ∈ {行业/团体规范, 地方律协规定, 行政机关工作文件, 党内法规, 军事法规规章}的条目（律协指引、课题公告/答复函、党纪规定、军队规定等——非法律渊源或与一般民商事/刑事办案无关）。footer 提示剔除数量；涉党纪/涉军等特殊案件需要时加--keep-industry保留。archive/原始数据仍完整，仅过滤显示与.md报告。
案例检索通用筛选
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--province / --xzqh-p | 省份筛选 |
--jarq-start / --jarq-end | 结案日期范围 |
--cj | 法院层级：最高/高级/中级/基层 |
--wenshu-type | 案件类型：刑事案件/民事案件/行政案件 |
Reference 文档索引
工作流指南
接口清单与 API 端点文档
endpoints/MANIFEST.json 记录全部已适配接口的元数据（端点、子命令、分层、分类），以及平台接口排查历史。下次排查新增接口时，更新该文件的 check_history 即可。
历史检索记录
每次 API 调用的完整结果会自动归档到 archive/ 目录。当用户提到"之前查过什么"时，AI 可以直接从归档中提取历史结果，无需重新调用 API。
按检索目的归类（YD_PROJECT）：每个研究任务开始时，AI/用户设 YD_PROJECT 环境变量（如 export YD_PROJECT=0713-商标在先使用权，或行内 YD_PROJECT=0713-商标案 scripts/yd-run search ...），该任务的所有检索自动归到 archive/<YD_PROJECT>/ 一个文件夹下，便于追溯。未设时按日期 archive/YYYYMMDD/ 兜底，不再平铺根目录。缓存查重全局生效——同一问题在不同 project 下会命中已有归档，不重复消耗积分。
archive/<project>/<ts>_<query>.json 是机器可读版（response/query/fingerprint/source_urls 全字段），同名 .md 是人类可读版（结构化报告），两者一一对应。同一份报告的副本会同步写入用户运行命令时的工作目录（<CWD>/<ts>_<query>.md），便于附卷；当 CWD 恰为 skill 根目录时自动跳过（避免污染 skill 目录）。
浏览历史记录：
scripts/yd-run archive-list
scripts/yd-run archive-list --keyword "正当防卫"
如果用户说"之前查正当防卫的时候看到一个案例"，AI 应先用 archive-list --keyword "正当防卫" 找到对应的归档文件，然后直接读取其中的 response 字段返回给用户。这不需要消耗积分。
调试
scripts/yd-run raw /open/law_vector_search "正当防卫" --extra '{"fatiao_filter":{"sxx":["现行有效"]}}'
法律检索报告（consolidate）
多次检索之后，把 per-call 报告汇总成一份完整的法律检索报告。这是律师/客户看的交付物，per-call 报告是数据底稿。
7 节"结论先行"标准结构
核心原则：用户最想知道的是最终结论（能不能做、怎么做、风险在哪），法条和案例只是用来核实结论的支撑材料。所以结构应是 结论先行 → 分析支撑 → 检索底稿垫后。
模板文件位于 templates/legal-research-report.md；scripts/yd-run consolidate 会按同一结构自动生成报告。
- 案情简介 — 当事人、争议焦点、当前阶段（最少必要）
- 检索目的与问题 — 本次检索要回答的法律问题（1-3 个核心 Q）
- 检索结论 ⭐ — 最先读到的内容：
- 3.1 一句话定性（"能做/不能做" + 法律依据）
- 3.2 核心论点的判例支撑速查（用表格/列表，让用户 30 秒内 get 到）
- 3.3 风险点（诚实告知，不要只说好的）
- 3.4 后续行动（具体可执行的步骤）
- 分析与判断 — 抗辩应对、法条适用、诉讼请求结构、赔偿酌定、证据准备
- 检索思路与方法 — 关键词组合、筛选条件、检索顺序（备查）
- 检索结果 — 按 endpoint 分组：6.1 法律依据 / 6.2 司法案例 / 6.3 行政法规 / 6.4 其他（核实材料）
- 检索明细 — 表格，链接到每条 per-call 报告（末尾，使用可回溯本地链接）
检索报告质量要求
- 结论区必须能独立阅读：3.1-3.4 应让律师、客户或法官先得到答案，再决定是否看底稿
- 核心依据用表格速查：不要让读者从几十条法条/案例中自行拼结论
- 方法区保留检索痕迹：写清关键词、筛选条件、平台、时间、纳入规则
- 结果区只放支撑材料：法条、案例、法规按类型分组，不替代第四节分析
- 风险必须明示：包括不利类案、法律适用分歧、地域差异、时效或证据缺口
- 无法确认的信息标注待补充：不要把检索不到或材料未提及的事实写成确定结论
节号从 1 重新编号（案情=1，结论=3，结果=6，明细=7），不沿用 1-6 顺序编号；体现"结论在第 3 节"的视觉位置。
反例（曾出现过的旧版结构）：
- 案情 → 目的 → 思路 → 检索结果 → 分析 → 结论
- 用户反馈：检索结果（法条案例）全是"核实材料"，要翻到最后才看到结论 → 太累
- 新版：结论放到第 3 节，用户看完 3.1-3.4 就能得到 80% 答案
末尾附"本次检索明细"表格，链接到每条 per-call 报告。
调用方式
scripts/yd-run consolidate \
--title "张某买卖合同违约金调整" \
--project "case-2024-zhangsan" \
--case "案情：..." \
--strategy "检索思路：..." \
--analysis "分析与判断：..." \
--conclusion "一句话结论：..." \
--risks "主要风险：..." \
--next-actions "后续行动：..." \
--include "违约金,高空抛物"
--case/--strategy/--analysis必填：AI 显式传本次任务的案情/思路/判断--include必填：逗号分隔的查询子串，明确指定"本次任务范围"（不取最近 N 条）- 匹配规则：CWD 中所有符合
<8位时间戳>_<6位时间戳>_<查询>.md命名的 .md 文件，文件名包含任一子串即被纳入
- 匹配规则：CWD 中所有符合
--project可选：项目子目录名。默认从--titleslugify（如 "张某买卖合同违约金调整" → "张某买卖合同违约金调整"）。用于archive/<project>/归类--title/--purpose/--conclusion/--risks/--next-actions/--output可选--purpose不传则基于检索词自动生成--conclusion强烈建议传入；不传会在 3.1 保留补写提示--risks/--next-actions不传会保留补写提示--output默认同时写 CWD 和archive/<project>/；指定则只写到指定路径
项目子目录组织
consolidate 会把这次任务的所有文件归类到 archive/<project>/ 子目录：
archive/
case-2024-zhangsan/
20260610_192031_货款逾期违约金_司法实践.json ← 从 archive/ 根目录移入
20260610_192031_货款逾期违约金_司法实践.md ← 从 CWD 复制
20260610_192032_逾期付款_违约金_调整.json
20260610_192032_逾期付款_违约金_调整.md
20260610_192058_法律检索报告.md ← 主交付物
- .md 复制（CWD 保留工作副本）：用户的工作目录不被破坏
- .json 移动（archive 根目录已清理）：避免根目录重复积累，扁平区只放"in-flight 暂存"
- 重复运行 consolidate 同一项目：idempotent，文件已在子目录则跳过
与 per-call 报告的关系
多次 yd-run 检索（自动写 per-call .md 到 archive + CWD）
↓
AI 汇总判断后调 consolidate --project "case-x"
↓
创建 archive/case-x/，.md 复制进来，.json 移进来，法律检索报告写进去
↓
CWD 也有法律检索报告副本，per-call .md 仍在 CWD（工作副本）
↓
报告末尾的"检索明细表"链接回 archive/case-x/ 里的副本
per-call .md 是数据底稿，可独立查看；session 报告是主交付物，附案情/思路/判断；项目子目录是组织容器。
目标目录归档规范（强制）
目标目录（通常是案件文件夹 02 - 案件分析 / 03 - 法律研究 等）与 AI 进程的 CWD 是不同的两个位置。
目标目录只允许出现：整合后的法律检索报告 + 外部素材 + 基于整合报告再生成的下游文件；
禁止 per-call 检索记录、检索明细 JSON、AI 进程 CWD 的工作副本。
完整规则（标准工作流 4 步、反例、验证清单 4 条）见：
references/03-report-consolidation.md
MCP 协同工作流（v1.6.0+）
元典官方 MCP（https://open.chineselaw.com/mcp-config）已发布，3 个 servers：yuandian-law（法律法规）、yuandian-case（案例文书）、yuandian-company（企业信息）。本 skill 的价值现在转向"归档 + 法律检索报告生成"——数据接入由 MCP 负责，本 skill 负责沉淀。
完整工作流（元典 MCP 接入配置、Agent 三步法、ingest 子命令、模式选型表）见：
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