元典法条与案例检索
先用“涵摄—假设检验”模型把案件事实和诉讼立场转换为法律要件、事实映射、正反命题与检索缺口，再按元典开放平台的向量、关键词和结构化过滤机制调用 API 或 MCP。完整响应只是候选池；Agent 逐条复核形成精选依据，默认在对话中交付，用户明确要求时才生成正式报告。每次 API 调用消耗 1-50 积分（视接口而定）。
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 per-call 结构化底稿会自动写入
archive/（按YD_PROJECT或日期归类），并默认在运行命令的工作目录生成一份.md工作副本（供 Agent 复核，不是正式交付；当工作目录恰为 skill 根目录时自动跳过）。--no-report仅跳过.md报告（archive 与工作目录两份），仍会写 archive JSON；--no-cwd-report仅跳过工作目录副本；--no-archive才会关闭全部本地留存（JSON 与.md都不写，查重仍读已有归档，命中即免请求——但新查询不再入缓存，下次同查询可能重复消耗积分）；--archive-dir（或环境变量YD_ARCHIVE_DIR）可指定归档目录。归档写入失败（如目录不可写）只降级为 stderr 告警，不会吞掉已取得的响应、不会自动重试。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、复制进案件交付目录或随意分享。 - 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：检索请求仅发送到
open.chineselaw.com（HTTPS）；--network-check还会对ydzk.chineselaw.com做 DNS/TLS 连通性检查，不发送案件内容。 - 文件系统读写：可读取
scripts/.env（API Key）；写入archive/（可用--archive-dir/YD_ARCHIVE_DIR重定向）与当前工作目录的报告副本（.md副本可经--no-report/--no-cwd-report跳过；全部留存经--no-archive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。
依赖
系统依赖
| 依赖 | 安装方式 |
|---|---|
| Python 3 | macOS：brew install python<br>Linux：sudo apt-get install python3 |
无需安装第三方 Python 包。
前置要求（实际调用元典前自动检测）
执行元典 API 请求前，必须先执行以下检测流程，确认 API Key 已就绪。仅做轻量案件研判、生成/校验查询计划、查看本地归档或整理既有 MCP 输出时，不要求 API Key；密钥缺失不得阻止交付无 API 检索方案。
检测步骤
- 检测 API Key 来源：优先检查当前环境的
YD_API_KEY；未设置时再检查scripts/.env - 检测 API Key：确认值非空且不是占位符
your-api-key-here - 若检测失败，停止外部 API 调用，保留已经完成的检索方案，并向用户提示：
⚠️ 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
─────────────
调用按接口消耗 1-50 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
# 检测环境变量或 .env，不输出密钥内容
if [ -n "${YD_API_KEY:-}" ]; then
echo "API Key 已就绪（环境变量）"
elif [ -f "scripts/.env" ] && \
grep -qE '^YD_API_KEY=.+$' scripts/.env && \
! grep -q '^YD_API_KEY=your-api-key-here$' scripts/.env; then
echo "API Key 已就绪（scripts/.env）"
else
echo "API Key 未配置"
fi
# 读取检索策略
STRATEGY=$(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，保留必要系统变量及 YD_API_KEY、YD_STRATEGY、YD_PROJECT，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 只能避免进程环境变量、代理变量和 PATH 漂移造成的影响；若运行环境本身禁网，或系统代理/VPN 接管 DNS，仍需在用户已授权的联网环境中执行。
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。
- 形成检索简报 → 明确请求／抗辩路径、争点、决定性事实、待补事实和必须排除的近邻案型。
- 建立涵摄矩阵 → 为每个争点拆出候选大前提、法律要件／例外／后果、法律化事实、证明状态和暂定涵摄；区分法律检索缺口与事实／证据缺口。
- 派生正反命题与查询 → 只有
legal_research缺口才能生成 query；每个决定性争点至少 1 条支持命题 + 1 条反向命题，一查询只承载一个缺口。 - 小样本试检 → 先用少量候选验证接口与表达；向量接口负责发现，关键词、结构化字段和详情接口负责复检／核验。
- 对位复核与策略修正 → Agent 按 HIGH / MEDIUM / LOW / MISMATCH 审查主体、请求权基础、行为链条和决定性事实；后端分数不替代法律相关性。
- 形成精选来源 → 仅将 HIGH/MEDIUM、已核验、已映射命题且说明本案适用理由的材料写入
selected-sources.json；核心依据必须为 HIGH，正式报告最多 12 条，完整召回只归档。 - 按需交付 → 默认在对话中给结论与少量精选依据；用户明确要求正式报告或落盘时，才由
consolidate消费精选清单。
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。
完整涵摄矩阵、接口路由、近邻排除和 research plan 合同见 references/07-research-middleware.md；精选来源、输出模式和报告门禁见 references/08-selected-sources-delivery.md。
案件检索形成机器可读 research-plan.json 后，必须先过统一合同门禁再调用 API/MCP：
scripts/validate-research-contract.py --plan research-plan.json
正式报告前还必须运行：
scripts/validate-research-contract.py \
--plan research-plan.json \
--selection selected-sources.json
退出码非 0 时停止调用或报告生成。门禁检查涵摄缺口、命题／查询映射、真实 CLI 字段归属和精选来源合同；它不根据关键词替 Agent 判断实体法律相关性。
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）。三种策略只决定调用预算、确认流程和检索深度，不得改变案件争点、正反命题、近邻排除或接口字段适配原则。
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）
- 正反命题不因省钱省略：每个决定性争点仍须保留支持与反向路径；成本策略只调节每条路径的首次调用数量和是否自动加深
均衡策略（balanced，默认）
正确性优先，同时控制重复调用。
- 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：同一命题首轮只选最合适的一种模式；若对位复核诊断出零命中、低对位或接口误选，再按
fallback_path换表达或接口 - 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：每个正反命题先执行最小查询集、一次只用一种模式；零命中或低对位时仍执行一次有诊断依据的降级路径，不得直接宣称“无相关法条/类案”
- 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）
在已确定争点和授权范围内不限制普通检索积分，最大化精度和覆盖面；仍遵守隐私、明确范围和检索前门禁。
- 普通检索接口：查询矩阵通过门禁后直接使用；
hall-detect涉及待查文本外传，仍须用户明确要求 - 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：对同一命题同时运行语义+关键词双检索，候选合并去重后仍由 Agent 逐条精选，不因调用更多而扩大正文
- 积分报告：简要说明消耗即可，不强调节约
- 额外行为：法条检索后发现与当前命题直接相关的法规（如司法解释），可追加 regulation 检索；歧义会改变检索路径时仍先做一轮最小必要补问，不用宽泛检索代替争点确认
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） | 仍须用户明确要求；可免二次确认，但先提示 50 积分和待查文本将外传 |
| 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
先从检索命题提取稳定字面词。简单法条检索可按上位、并列或程序—实体关系扩展；案件检索的 --expand 只在首轮零命中或低对位、且已诊断为字面覆盖不足时使用，不作为默认广撒网。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 | economical 8 / balanced 12 / aggressive 20 条候选 | 通常 10 条；aggressive 可到 20 条候选 |
用语义检索：需要发现未知规范、裁判用语或事实结构类案 → 作为候选发现入口，不把召回量等同于交付量
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 是全部 35 个已适配接口的权威索引，记录端点、子命令、分层、分类和平台排查历史；详细请求字段与响应结构见同目录 01-35-*.md。日常法律检索优先读取 01-09，企业与专项接口按需读取 10-35。
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
原始端点调试使用 scripts/yd-run raw /open/law_vector_search "正当防卫" --extra '{"fatiao_filter":{"sxx":["现行有效"]}}'。维护脚本或字段映射后运行 python3 scripts/verify-runtime-contracts.py，无网络检查 CLI→payload 映射与查询门禁。
法律检索报告（consolidate）
consolidate 只在用户明确要求正式报告或落盘时使用。它必须读取已经通过校验的 research-plan.json 与 Agent 生成的 selected-sources.json；缺失、空清单、超过 12 条、未核验、无命题映射、LOW/MISMATCH 或决定性命题无去向时失败关闭。
报告保持 7 节结论先行结构，但第六节只渲染精选来源：规范性法源按核心／补充和法律位阶排序，案例单独分组。完整 MCP/API 响应与 per-call 报告只归档并在第七节列调用轨迹，不复制正文。
scripts/yd-run consolidate \
--title "案件主题" \
--project "case-project" \
--case "案情：..." \
--strategy "涵摄缺口、查询路由和复检过程：..." \
--analysis "结合精选依据完成的分析：..." \
--conclusion "附条件的一句话结论：..." \
--research-plan research-plan.json \
--selection selected-sources.json \
--include "可选：仅归档／列示的原始查询子串"
正式报告工作流、项目包、输出结构和失败条件见 references/03-report-consolidation.md；精选清单 schema 与逐条复核规则见 references/08-selected-sources-delivery.md。
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：正式法律检索报告 + 外部素材 + 用户明确要求交接的精选研究包 + 基于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）。MCP 只替换数据接入层，具体工具仍分别对应向量、关键词、结构化字段和详情机制。本 Skill 在调用前完成涵摄式研究计划，在调用后完成 Agent 精选；MCP 返回不能直接成为正式报告正文。
完整工作流（元典 MCP 接入配置、五步法、ingest 归档和精选门禁）见：