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hugesharks

Element Lawsuit Generator

作者 鸿硕 · GitHub ↗ · v1.4.0 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
69
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当前安装
5
版本数
在 OpenClaw 中安装
/install element-lawsuit-generator
功能描述
要素式文书一键生成 - 上传普通诉讼文书自动识别案由匹配模板输出规范要素式文书。支持11大领域58个案由104份模板,区域定位精确填充,勾选框智能处理。
使用说明 (SKILL.md)

要素式文书一键生成 Skill

概述

本 Skill 能从普通诉讼文书(支持 .txt/.md/.docx/.pdf/图片)自动识别案由、匹配模板、提取要素、填充内容,输出规范的要素式文书。

适用场景:律师需要将已有的诉讼文书(如传统格式起诉状)转换为法院要求的要素式表格格式。

支持范围

  • 11 个领域分类:刑事自诉、婚姻家事、合同纠纷、劳动争议、交通事故、保险纠纷、知识产权、行政纠纷、国家赔偿、公益诉讼、海商海事
  • 58 个案由:覆盖河北省高级人民法院发布的全部要素式文书案由
  • 104 份模板:起诉状、答辩状、申请书、意见陈述书等
  • 输入格式:.txt / .md / .docx / .pdf / 图片(需 OCR)

使用方法

基本用法

请帮我将这份起诉状转换为要素式文书:[上传文件]

指定案由

请将这份文书转换为民间借贷纠纷的要素式起诉状:[上传文件]

从文本生成

请根据以下信息生成民间借贷纠纷要素式起诉状:
原告张三,男,1985年出生...
被告李四,欠款10万元...

工作流程

输入文件 → 解析内容 → 识别案由 → 匹配模板 → 提取要素 → 区域定位填充 → 输出docx
  1. 文件解析 (file_parser.py):支持 txt/md/docx/pdf/图片 OCR,自动检测编码
  2. 案由识别 (case_classifier.py):基于 58 个案由的关键词规则匹配,离线可用
  3. 模板获取 (template_manager.py):优先本地模板,其次从 GitHub 远程下载
  4. 要素提取 (content_extractor.py):自动检测要素式/传统格式,正则+规则提取
  5. 区域定位填充 (template_filler.py):基于段落区域索引的精确 XML 填充
  6. 主流程 (main.py):串联上述步骤,一键生成

核心技术

案由识别

  • 关键词规则匹配(不依赖 LLM),确保离线可用
  • 关键词长度加权 + 优先级 + 出现频次综合评分
  • 低置信度时给出多个候选建议

区域定位填充(v3 核心改进)

  • 段落区域索引:解析模板 XML 构建段落区域映射(原告_自然人/被告_法人/委托诉讼代理人等)
  • 区域内填充:字段填充限定在特定区域内,避免跨区域误填
  • 精确勾选框before_checkbox + □ 精确匹配(如"男□"→"男☑"),避免误勾其他□

勾选框处理

  • (U+25A1) → (U+2611):精确替换
  • 在 XML 的 \x3Cw:t> 元素级别操作,不做字符串级别替换
  • 通过 before_checkbox 参数定位特定□,避免同一行多个□被误勾

双格式输入支持

  • 要素式输入:自动检测勾选框和标签结构,按标签-值对提取
  • 传统叙述式输入:用正则+规则提取当事人、金额、日期等

配置文件

文件 说明
configs/case_keywords.json 58 个案由的关键词映射表
configs/field_mapping.json 通用字段映射规则
references/case_type_index.md 案由索引表(11 大类)

模板来源

模板文件来自 GitHub 仓库:https://github.com/hugesharks/element-lawsuit-templates

模板按 11 个领域分类存放,首次使用时会自动下载到本地缓存。也可指定本地模板目录跳过下载。

安全与隐私

⚠️ 重要提示

  1. 数据脱敏:所有示例数据均已脱敏(电话改 ×××、身份证改 ××× 等)
  2. 本地处理:所有文件解析和模板填充均在本地完成,不上传任何文书内容到外部服务
  3. 模板下载:仅从 GitHub 下载空白模板,不传输任何案件信息
  4. 临时文件:处理完成后自动清理解包的临时 XML 文件
  5. 输出文件:生成的 docx 文件保存在本地,由用户自行管理

依赖

  • Python 3.8+
  • python-docx(可选,用于 .doc 格式回退)
  • PyMuPDF 或 pdfplumber(可选,用于 PDF 解析)
  • Pillow + pytesseract 或 easyocr(可选,用于图片 OCR)

核心功能(docx 模板填充)仅依赖 Python 标准库,无需额外安装。

文件结构

element-lawsuit-generator/
├── SKILL.md                    # 本文件
├── requirements.txt            # 可选依赖
├── scripts/
│   ├── main.py                 # 主入口
│   ├── file_parser.py          # 文件解析
│   ├── case_classifier.py      # 案由分类器
│   ├── template_manager.py     # 模板管理
│   ├── content_extractor.py    # 内容提取
│   └── template_filler.py      # 模板填充引擎(区域定位 v3)
├── configs/
│   ├── case_keywords.json      # 案由关键词映射
│   └── field_mapping.json      # 字段映射规则
└── references/
    └── case_type_index.md      # 案由索引表

错误处理

场景 处理方式
无法识别案由 返回错误信息,建议手动指定案由
低置信度(\x3C0.3) 给出多个候选案由,提示用户确认
模板下载失败 检查本地缓存,提示检查网络
文件格式不支持 提示支持的格式列表
区域定位失败 跳过该区域,在警告中提示

版本

  • v3.0 (2025-01) - 区域定位填充引擎,精确勾选框处理
  • v1.0 (2025-01) - 初始版本
安全使用建议
Use trusted local templates for confidential cases when possible. Before installing, be comfortable with the skill reading the documents you provide, writing generated DOCX files locally, caching templates, and contacting Gitee/GitHub for blank templates if no local or cached template is available. Avoid running included test/debug scripts on real case files in shared environments.
能力标签
requires-walletrequires-sensitive-credentials
能力评估
Purpose & Capability
The file parsing, OCR, case classification, template lookup, DOCX filling, and output generation all fit the stated purpose of converting litigation documents into structured legal templates.
Instruction Scope
SKILL.md discloses local processing and remote blank-template downloads, but the manifest and README could more explicitly state file read/write, OCR/subprocess, cache, and network behavior.
Install Mechanism
The artifact uses ordinary Python document-processing dependencies and scripts; static scan and dependency registry checks were clean, and no hidden installer or obfuscated setup behavior was found.
Credentials
Access to user-provided legal files and generated local outputs is proportionate, while automatic remote template retrieval and developer test/debug paths need careful handling for confidential matters.
Persistence & Privilege
No autostart persistence, privilege escalation, credential/session access, background workers, destructive behavior, or unrelated system modification was identified.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install element-lawsuit-generator
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /element-lawsuit-generator 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.4.0
v1.4.0: 全部9种文书类型+64个案由批量测试通过。新增传统格式当事人提取支持所有角色名(答辩人/自诉人/被告人/赔偿请求人/赔偿义务机关/第三人),自然人法人自动判断,签名提取支持所有文书类型标签,文书类型三级识别(标题匹配→关键词评分→案由category推断),批量测试脚本(64个案由×9种文书类型全部通过)。
v1.3.0
支持9种文书类型:民事起诉状/答辩状、刑事自诉状/答辩状、行政起诉状/答辩状、国家赔偿申请书/答辩状、第三人意见陈述书。6大类实测通过。
v1.2.0
修复:诉讼请求/事实与理由区域字段填充,之前只填了当事人信息
v1.1.0
模板下载改为Gitee优先GitHub备选,解决国内用户访问不稳定问题
v1.0.0
v1.0.0 初始发布:支持11大领域58个案由104份模板,区域定位精确填充,勾选框智能处理
元数据
Slug element-lawsuit-generator
版本 1.4.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 5
常见问题

Element Lawsuit Generator 是什么?

要素式文书一键生成 - 上传普通诉讼文书自动识别案由匹配模板输出规范要素式文书。支持11大领域58个案由104份模板,区域定位精确填充,勾选框智能处理。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 69 次。

如何安装 Element Lawsuit Generator?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install element-lawsuit-generator」即可一键安装,无需额外配置。

Element Lawsuit Generator 是免费的吗?

是的,Element Lawsuit Generator 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Element Lawsuit Generator 支持哪些平台?

Element Lawsuit Generator 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 Element Lawsuit Generator?

由 鸿硕(@hugesharks)开发并维护,当前版本 v1.4.0。

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