法律AI作战手册：烧了1亿token，我构建了50个AI法律技能

装了工具、学了方法，下一步：让AI真正深入法律实战。

一、从2000个法律需求中找到最关键的50个

2025年我进行了30多场法律AI授课，调研近2000位法律人，收集他们在业务中的真实痛点。

需求很多，很杂：

但核心诉求只有一个：把重复、耗时、有固定套路的工作，交给AI处理。

一位红圈所合伙人说：

"我花3小时写一份案情分析报告，其中2小时是在整理格式、核对数据、调整排版。这些时间本该用来想策略。"

这句话提醒了我。

我不是要做50个功能，而是要构建50个标准化的工作流——每个工作流对应一个高频、重复、可标准化的业务场景。

筛选标准很清晰：

最近，社群开营后，前两部分内容已经基本完成，于是我聚焦于第三部分skills的构建。

最终从2000个需求中，筛选出50个最高频的场景，覆盖法律业务全链条：

二、构建过程：从0到1，再从1到50

第一步：从0到1，跑通第一个技能

我没有急着批量生产，而是先死磕一个技能——案源价值评估。

为什么要先做这个？因为它是业务起点，如果案源评估不准，后面全是浪费。

第一个技能迭代了7版。

试用律师说："这可以直接发给合伙人看了。"

从0到1的关键收获：

第二步：从1到50，批量复制但绝不敷衍

第一个技能跑通后，我总结了一个标准化模板：

1. 技能定位：解决什么问题，不解决什么问题 2. 输入格式：需要什么材料，什么格式 3. 处理逻辑：分几步，每步做什么 4. 输出标准：必须包含哪些模块 5. 质量自检：输出后如何验证是否达标

然后，我开始构建剩下的49个技能。

但"批量"不等于"敷衍"。

每个技能都要经过：

AI的优势在这里体现得淋漓尽致——它可以24小时不间断工作。

我睡觉，它在跑测试；我吃饭，它在生成对比版本；我开会，它在整理反馈。如果换成人来做，50个技能的构建周期可能要拉长10倍。

三、法律人构建skills的几个关键体会

1. 标准化是核心

法律业务每个案子都不一样，但这不意味着不能标准化。

我的做法是三层标准化：

比如案源价值评估，四维度评分（事实、证据、法律、程序）是固定的，但每个维度的权重可以根据案件类型调整。民间借贷和股权纠纷的评分标准就不一样。

2. 多轮迭代是常态

50个技能，每个平均迭代10-15轮，总共烧了接近1亿token。

什么概念？

实际可能更多。很多时候一个案例要反复调，输出不满意就重来。

但token烧得值。 每一轮迭代都在逼近"律师真正想要的输出"。

3. 可视化是刚需

律师的工作成果，很大程度上体现在"呈现"上。

所以我在技能输出中强制要求可视化元素：

这些不是花架子。一位试用律师说："客户看到可视化报告，专业信任感立刻上来了。"

4. 自评估是底线

每个技能输出最后都有一个自评环节，从五个维度打分：

低于95分的输出，不会交付给用户。

这个标准逼着我们不断打磨细节——一个标点、一个缩进、一个措辞，都要过一遍。

四、这只是开始，不是终局交付

50个技能做出来了，但说实话，这只是“从无到有”还需要"从有到优"，距离真正成熟还差得远。

为什么这么说？

第一，场景覆盖还不够细。

现在的50个技能是通用版，但法律业务太细分了：

第二，实战检验还不够多。

一个技能要真正成熟，需要在几十个、上百个真实案件中跑过，不断收集反馈、优化细节。

第三，个性化适配还没做。

不同律所、不同团队、不同律师的工作习惯不一样。现在的技能是标准版，还需要根据具体需求做定制。

五、下一步：欢迎加入社群一起迭代

我已经做了一个问卷，列出了50个现有技能和30个待开发场景，社群成员已经开始投票。

我会根据问卷结果，选出最高频的10个场景，结合实战进行迭代。

如果你：

欢迎加入社群进行学习和交流。

写在最后

构建这50个技能的过程，让我对"AI+法律"有了更深的理解。

AI不是魔法，不能代替律师做判断。但好的AI技能，能把律师从重复劳动中解放出来，让他们把精力放在真正需要专业智慧的地方。

50个技能只是起点，不是终点。

真正有价值的，不是这50个技能本身，而是我们共同建立的这套方法论——如何让AI真正深入法律实战。

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