人身损害赔偿计算

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当用户需要计算人身损害赔偿、交通事故赔偿、伤残赔偿金、死亡赔偿金、丧葬费、误工费、护理费、营养费、被扶养人生活费，或需要导出赔偿明细表时使用。优先调用 scripts/personal_injury_compensation.py 完成计算；references 仅用于脚本依赖的数据校验、法条引用和缺失数据补录，不能替代脚本手工计算。

Install

openclaw skills install personal-injury-compensation-calculation

人身损害赔偿计算

定位

本 skill 用于依据中国现行人身损害赔偿规则，计算伤害类和死亡类案件的赔偿项目，并输出结构化明细。

核心执行入口是：

scripts/personal_injury_compensation.py

如果当前环境没有 python3，可使用等价命令：

py -3 scripts/personal_injury_compensation.py

强制执行规则

只要需要给出赔偿金额、赔偿明细、合计金额或导出明细表，必须优先执行 scripts/personal_injury_compensation.py。
不得只根据 references/ 下的公式和表格由模型直接口算、心算或手写总额来替代脚本。
references/ 的作用仅限于：
- 供脚本读取本地规则和统计数据
- 在回复中补充法条依据
- 判断哪些统计数据缺失，需要额外查询并写回 statistics_overrides
如果脚本提示统计数据缺失，先补齐数据，再重新执行脚本；不要绕过脚本直接给金额。
如果脚本当前不支持某个场景，必须明确说明“脚本暂不支持该场景的自动计算”，只可给出缺口说明或分项分析，不可伪造最终金额。

适用场景

交通事故人身损害赔偿计算
生命权、身体权、健康权侵权赔偿计算
伤残赔偿金、死亡赔偿金、丧葬费测算
误工费、护理费、营养费、住院伙食补助费计算
被扶养人生活费计算
生成 Markdown 或 JSON 明细
生成 .xlsx 赔偿明细表

工作流程

第一步：收集案件事实

优先确认这些字段；缺失时先追问，再执行脚本：

字段	说明
`case_type`	`injury` 或 `death`
`incident_date`	案件发生时间，`YYYY-MM` 或 `YYYY-MM-DD`
`hearing_date`	一审开庭时间或预计开庭时间，用于确定上一年度统计口径
`victim_age`	受害人年龄
`court_province`	受诉法院所在地省份
`court_city`	受诉法院所在地城市，经济特区/计划单列市必须提供
`wage_caliber`	`private`、`full`、`non_private`
`residency_type`	`urban` 或 `rural`

按案情补充这些字段：

disability_levels
dependents
work_loss_days
lost_income_actual
annual_income_average
industry_average_annual_income
nursing_days
nursing_rate_per_day
nursing_annual_income
nutrition_days
hospital_days
medical_expense
transport_expense
lodging_expense
appraisal_fee
property_loss
assistive_device_expense
mental_damage
auto_mental_damage

第二步：先看脚本示例输入

在 skill 目录下先执行：

python3 scripts/personal_injury_compensation.py --example

Windows 可执行：

py -3 scripts/personal_injury_compensation.py --example

用脚本给出的示例 JSON 作为模板，再填入案件数据。

第三步：编写案件 JSON

最小可运行示例：

{
  "case_type": "injury",
  "incident_date": "2024-06-12",
  "hearing_date": "2025-03-18",
  "victim_age": 35,
  "court_province": "广东省",
  "court_city": "广州市",
  "wage_caliber": "private",
  "residency_type": "urban",
  "disability_levels": [10],
  "work_loss_days": 90,
  "annual_income_average": 120000,
  "nursing_days": 30,
  "nursing_rate_per_day": 150,
  "nutrition_days": 60,
  "hospital_days": 10,
  "medical_expense": 18000,
  "transport_expense": 1200,
  "appraisal_fee": 2500,
  "auto_mental_damage": true,
  "dependents": [
    {
      "age": 10,
      "supporter_count": 2
    }
  ]
}

第四步：执行脚本计算

常用执行用例如下。

直接输出 Markdown 结果：

python3 scripts/personal_injury_compensation.py --input case.json

输出到 Markdown 文件：

python3 scripts/personal_injury_compensation.py \
  --input case.json \
  --output result.md

同时导出 Markdown 和 Excel：

python3 scripts/personal_injury_compensation.py \
  --input case.json \
  --output result.md \
  --xlsx result.xlsx

输出 JSON 结构化结果：

python3 scripts/personal_injury_compensation.py \
  --input case.json \
  --format json

输出 JSON 到文件，便于后续系统消费：

python3 scripts/personal_injury_compensation.py \
  --input case.json \
  --format json \
  --output result.json

Windows PowerShell 若仍使用 GBK 控制台，直接打印到 stdout 可能触发 UnicodeEncodeError。此时优先使用 --output 写文件，或先设置 PYTHONIOENCODING=utf-8 后再执行。

第五步：缺失统计数据时，补 `statistics_overrides` 后重跑

若脚本报错提示本地 references 缺失统计数据，按以下顺序处理：

先看报错缺的是哪一类数据。
只查询权威来源：
- 省/市统计局官网
- 国家统计局官网
- 人社部门官网
将查到的数据写入案件 JSON 的 statistics_overrides。
重新运行脚本。

支持的补录键包括：

键名	用途
`urban_disposable_income`	城镇居民人均可支配收入
`urban_consumption_expenditure`	城镇居民人均消费支出
`rural_consumption_expenditure`	农村居民人均生活消费支出
`rural_net_income`	农村居民人均纯收入
`private_wage`	城镇私营单位就业人员平均工资
`full_wage`	全口径城镇单位就业人员平均工资
`non_private_wage`	城镇非私营单位就业人员平均工资

补录示例：

{
  "case_type": "injury",
  "incident_date": "2024-06-12",
  "hearing_date": "2025-03-18",
  "victim_age": 35,
  "court_province": "广东省",
  "court_city": "深圳市",
  "wage_caliber": "private",
  "residency_type": "urban",
  "disability_levels": [10],
  "statistics_overrides": {
    "urban_disposable_income": {
      "2024": 65000
    },
    "urban_consumption_expenditure": {
      "2024": 42000
    },
    "private_wage": {
      "2024": 81456
    }
  }
}

补录后重新执行：

python3 scripts/personal_injury_compensation.py \
  --input case-with-overrides.json \
  --output result.md \
  --xlsx result.xlsx

references 的正确用法

脚本会读取以下文件：

references/formulas.md
references/provincial_avg_wage.md
references/disposable_income.md
references/law_articles.md

使用原则：

先跑脚本。
只有在脚本提示数据缺失或需要补法条说明时，再查看 references/。
不得看到公式后直接在回答里自行汇总金额，跳过脚本。

输出要求

回复用户时至少包含：

采用的统计口径和年份
各赔偿项目明细
合计金额
法条依据或法条来源说明
关键假设、缺失项和风险提示

如用户要求下载表格或完整测算，优先执行带 --xlsx 的命令。

故障处理

1. 没有 `python3`

改用：

py -3 scripts/personal_injury_compensation.py --help

2. 脚本提示缺少 `--input`

先生成示例，再保存为案件 JSON：

python3 scripts/personal_injury_compensation.py --example

3. 脚本提示统计数据缺失

不要直接手算。先补 statistics_overrides，再重跑脚本。

4. 经济特区或计划单列市案件

如深圳、厦门、珠海、汕头、青岛、大连、宁波等，优先提供对应城市统计口径；本地 references 不足时，应补 statistics_overrides 后再计算。

5. Windows 控制台输出乱码或 `UnicodeEncodeError`

优先改用文件输出：

python3 scripts/personal_injury_compensation.py \
  --input case.json \
  --output result.md

或先设置 UTF-8 再执行：

$env:PYTHONIOENCODING = "utf-8"
py -3 scripts/personal_injury_compensation.py --input case.json

禁止事项

禁止只根据 references 直接心算赔偿金额
禁止在脚本报缺数据时套用其他省份数据
禁止在缺关键输入时伪造伤残等级、误工天数、护理天数或统计基数
禁止输出没有脚本结果支撑的“总赔偿额”

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适用场景

工作流程

第一步：收集案件事实

第二步：先看脚本示例输入

第三步：编写案件 JSON

第四步：执行脚本计算

第五步：缺失统计数据时，补 statistics_overrides 后重跑

references 的正确用法

输出要求

故障处理

1. 没有 python3

2. 脚本提示缺少 --input

3. 脚本提示统计数据缺失

4. 经济特区或计划单列市案件

5. Windows 控制台输出乱码或 UnicodeEncodeError

禁止事项

第五步：缺失统计数据时，补 `statistics_overrides` 后重跑

1. 没有 `python3`

2. 脚本提示缺少 `--input`

5. Windows 控制台输出乱码或 `UnicodeEncodeError`