/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_levelsdependentswork_loss_dayslost_income_actualannual_income_averageindustry_average_annual_incomenursing_daysnursing_rate_per_daynursing_annual_incomenutrition_dayshospital_daysmedical_expensetransport_expenselodging_expenseappraisal_feeproperty_lossassistive_device_expensemental_damageauto_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.mdreferences/provincial_avg_wage.mdreferences/disposable_income.mdreferences/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”
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install personal-injury-compensation-calculation - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/personal-injury-compensation-calculation触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
人身损害赔偿计算 是什么?
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,... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 86 次。
如何安装 人身损害赔偿计算?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install personal-injury-compensation-calculation」即可一键安装,无需额外配置。
人身损害赔偿计算 是免费的吗?
是的,人身损害赔偿计算 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
人身损害赔偿计算 支持哪些平台?
人身损害赔偿计算 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 人身损害赔偿计算?
由 Delilegal(@coolalam)开发并维护,当前版本 v1.0.0。