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Agent Skill · 效率

legal-seven-step-workflow-mctmilk(合法的七步工作流程 mctmilk)

legal-seven-step-workflow-mctmilk 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

legal-seven-step-workflow-mctmilk 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 12,248。

总安装 4,211周安装 172GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,348核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:legal-seven-step-workflow-mctmilk(合法的七步工作流程 mctmilk)
来源仓库:https://github.com/mctmilk/legal-seven-step-workflow-mctmilk
安装命令:
openclaw skills install legal-seven-step-workflow-mctmilk
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install legal-seven-step-workflow-mctmilk

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

完整的人工智能辅助法条拆解七步工作流,每一步都受四条铁律约束,确保分析质量。律师处理任何法条案件时,从头到尾跑完七步,生成完整的法条分析报告。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install legal-seven-step-workflow-mctmilk;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

legal-seven-step-workflow-mctmilk 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install legal-seven-step-workflow-mctmilk。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

legal-seven-step-workflow-mctmilk 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

legal-seven-step-workflow-mctmilk 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

legal-seven-step-workflow-mctmilk 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

legal-seven-step-workflow-mctmilk 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,211 次,近一周安装 172 次,下载 1,348 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

legal-seven-step-workflow-mctmilk 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
legal-seven-step-workflow-mctmilk

合法的七步工作流程 mctmilk · 本页

4,211—权限未标注MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
legal-seven-step-workflow-mctmilk
description
完整的人工智能辅助法条拆解七步工作流,每一步都受四条铁律约束,确保分析质量。律师处理任何法条案件时,从头到尾跑完七步,生成完整的法条分析报告。

4条铁律约束的七步法法律工作流

什么是这个 Skill

这是一个元技能——它不是帮你做一步分析,而是串联七个子技能,完成从拿到法条到输出完整实战分析报告的全流程。

适用于:律师处理案件、法学学生学习、普法教学。


四条铁律(贯穿全程)

⚠️ 铁律一:AI是副驾驶,不是主驾驶 所有AI的分析,都必须经过你自己的专业判断复核。AI不会出庭,不会承担责任,你才会。
⚠️ 铁律二:案例必须验证 AI可能生成看起来真实的案号和裁判要旨,但它们可能根本不存在。逢案必验,去中国裁判文书网、北大法宝交叉验证。
⚠️ 铁律三:时效性警觉 AI训练数据有截止日期。新修订的法条、新出的司法解释,AI未必知道。新法用旧框,后果自负。
⚠️ 铁律四:个案差异 AI给的是一般性框架,你面对的是具体案件。事实细节的精细化适配,永远是人工完成的。

七步完整工作流

开始之前

准备好:

  • 要分析的法条原文(粘贴全文)
  • 涉及的案件类型或场景(简述)

🔵 第一步:结构化拆解(铁律一检验入口)

调用子技能:legal-structural-analysis-mctmilk

拿到法条后,先"拆骨"——看清骨架。

输出物:七维度分析表(规范类型/适用主体/构成要件/法律效果/但书例外/关键概念)

铁律检验:你自己判断——这些要件拆得对吗?有没有漏掉?


🔵 第二步:概念深挖(铁律四检验入口)

调用子技能:legal-concept-deep-dive-mctmilk

从第一步标注的"不确定法律概念"中,选择最重要的1-2个深挖。

输出物:判断要素清单、边界案例、常见误区

铁律检验:这些判断标准,和你手上的案子细节对得上吗?


🔵 第三步:体系定位(铁律一+三检验入口)

调用子技能:legal-system-mapper-mctmilk

找到上下游关联,确认没有用错法条。

输出物:法条关联网络图、竞合分析、诉讼时效和举证责任说明

铁律检验:有没有更新的司法解释覆盖了这个法条?(铁律三)


🔵 第四步:证据映射(铁律一检验核心)

调用子技能:legal-evidence-mapping-mctmilk

把法条翻译成证据清单——这是最核心的实务能力。

输出物:要件-事实-证据六列表

铁律检验:证据薄弱的地方,你准备怎么补强?


🔵 第五步:攻防模拟(铁律一检验深度)

调用子技能:legal-debate-simulation-mctmilk

AI扮演对方律师,攻击你的法条适用。

输出物:攻击清单 + 防御策略建议

铁律检验:这些攻击点,你手上证据能扛住吗?


🔵 第六步:类案验证(铁律二强制执行)

调用子技能:legal-case-validator-mctmilk

用真实案例检验你的分析框架。

输出物:裁判分歧点、高频败诉原因、法官审查重点

铁律检验(必须执行):

⚠️ 去中国裁判文书网、北大法宝、法信核验AI给的案例信息

🔵 第七步:决策固化(铁律四检验终点)

调用子技能:legal-decision-tree-mctmilk

把前六步积累的大量分析,固化成一张可复用的决策流程图。

输出物:法条专属SOP(判断节点/证据要求/切换点)

铁律检验:这张图用到具体案件时,哪里需要调整?


最终交付物清单

完成七步后,你应该手握:

  • [ ] 七维度结构拆解表
  • [ ] 关键概念深挖报告
  • [ ] 法条关联网络图
  • [ ] 证据作战地图(六列表)
  • [ ] 攻防模拟报告(含防御策略)
  • [ ] 类案验证报告(已核验)
  • [ ] 法条适用决策流程图(SOP)

使用示例

用户说:

"帮我用七步法分析《民法典》第1165条"

AI回答:

我们现在开始七步法完整工作流。

第一步,请提供法条原文,或者直接告诉我你想分析哪个法条?


注意事项

  • 这是一个串联型技能,每次处理一个法条,从第一步做到第七步
  • 中途如果用户喊停,记录当前做到哪一步,下次可以继续
  • 如果案件特别复杂,可以对单个步骤重复使用(比如多个模糊概念就多次第二步)
  • 铁律二是底线,第六步的核验绝对不能跳过

平台分布

OpenClaw

76.87%
按下载量换算1,036

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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