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Agent Skill · 研究检索

tabular-review-lawvable(表格审查 lawvable)

tabular-review-lawvable 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

tabular-review-lawvable 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 44,123。

总安装 936周安装 39GitHub Stars 302下载 312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
unknown

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:tabular-review-lawvable(表格审查 lawvable)
来源仓库:https://github.com/lawvable/awesome-legal-skills
仓库路径:skills/tabular-review-lawvable
安装命令:
npx skills add https://github.com/lawvable/awesome-legal-skills --skill tabular-review-lawvable
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/lawvable/awesome-legal-skills --skill tabular-review-lawvable

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

tabular-review-lawvable 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中快速定位候选结果。适用于法律相关场景下基于关键词或任务线索的信息提取。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用。

建议确认权限范围和维护状态,避免触发联网或文件读写操作。可结合原始 README 进一步核验具体功能和调用方式。

来源仓库内路径:skills/tabular-review-lawvable

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/lawvable/awesome-legal-skills --skill tabular-…;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

tabular-review-lawvable 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/lawvable/awesome-legal-skills --skill tabular-review-law…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

tabular-review-lawvable 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

tabular-review-lawvable 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。

tabular-review-lawvable 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

tabular-review-lawvable 用的人多吗?

公开数据是累计安装 936 次,近一周安装 39 次,下载 312 次,GitHub 302 星。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。

tabular-review-lawvable 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
tabular-review-lawvable

表格审查 lawvable · 本页

936302权限未标注未明确未通过

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

Tabular Review

Extract structured data from multiple documents into an Excel matrix with citations.

Required Skills

  • pdf - For reading PDF documents
  • docx - For reading Word documents
  • xlsx - For creating the Excel output

Workflow

Step 1: Gather User Requirements

Use AskUserQuestion to collect:

  1. Document folder path - Where are the documents?
  2. Output filename - Name for the Excel file
  3. Columns to extract - What information to pull from each document

Example column definitions:

- Parties: Names of all parties to the agreement
- Effective Date: When the agreement becomes effective
- Term: Duration of the agreement
- Governing Law: Jurisdiction for disputes

Step 2: Discover Documents

Use Glob to find all documents:

Glob(pattern: "**/*.pdf", path: "<folder>")
Glob(pattern: "**/*.docx", path: "<folder>")

Step 3: Process Documents in Parallel

Launch background agents to process documents concurrently. Each agent:

  • Reads assigned documents using pdf or docx skill
  • Extracts values for each column
  • Captures page/paragraph citations
  • Returns structured JSON

Launch agents:

Task(
  prompt: "<agent_prompt>",
  subagent_type: "general-purpose",
  run_in_background: true
)

Agent prompt template:

You are processing documents for a tabular review.

DOCUMENTS TO PROCESS:
<list of document paths>

COLUMNS TO EXTRACT:
<column definitions>

For each document:
1. Read the document using the pdf skill (for .pdf) or docx skill (for .docx)
2. Extract the requested information for each column
3. Note the page number (PDF) or section (DOCX) where you found the information
4. Include a brief quote (30-50 chars) showing the source text

Return your results as JSON:
{
  "results": [
    {
      "document": "<filename>",
      "path": "<absolute_path>",
      "extractions": [
        {
          "column": "<column_name>",
          "value": "<extracted_value>",
          "page": <page_number>,
          "quote": "<brief_context_quote>"
        }
      ]
    }
  ]
}

If you cannot find information for a column, set value to "Not found" and explain in the quote field.

Distribution strategy:

  • For N documents and M agents, each agent processes ceil(N/M) documents
  • Default: 10 agents maximum
  • Adjust based on document count

Step 4: Collect Results

Wait for all background agents to complete:

TaskOutput(task_id: "<agent_id>", block: true)

Aggregate all results into a single array of document extractions.

Step 5: Generate Excel Output

Invoke the xlsx skill to create the output file:

Create an Excel workbook at <output_path>:

SHEET 1: "Document Review"
- Header row: Document | <Column1> | <Column2> | ...
- Data rows: One row per document

For each extraction cell:
- Cell value: The extracted text
- Cell hyperlink: file://<document_path>#page=<N> (for PDFs)
- Cell comment: "Page <N>: '<quote>'"

SHEET 2: "Summary"
- Total documents: <count>
- Documents processed: <count>
- Extraction date: <today>

JSON Schema

Extraction result format:

{
  "document": "Contract_ABC.pdf",
  "path": "/path/to/Contract_ABC.pdf",
  "extractions": [
    {
      "column": "Parties",
      "value": "Acme Corp and Beta Inc",
      "page": 1,
      "quote": "entered into between Acme Corp and Beta Inc"
    },
    {
      "column": "Effective Date",
      "value": "January 15, 2025",
      "page": 1,
      "quote": "effective as of January 15, 2025"
    }
  ]
}

Excel Output Format

Cell with citation:

  • Value: "Acme Corp and Beta Inc"
  • Hyperlink: file:///path/to/Contract_ABC.pdf#page=1
  • Comment: Page 1: "entered into between Acme Corp and Beta Inc"

Color coding (optional):

  • Green: Value found with high confidence
  • Yellow: Value found but uncertain
  • Red: Value not found

Error Handling

ScenarioAction
Document unreadableLog error, mark row as failed, continue
Column not foundSet value to "Not found", explain in comment
Agent timeoutCollect partial results, note incomplete
Missing skillPrompt user to install required skill

Example Usage

User: I want to do a tabular review of my contracts

Claude: [Uses AskUserQuestion]
  - What folder contains your documents?
  - What should I name the output Excel file?
  - What columns do you want to extract?

User: ~/Contracts, review.xlsx, Parties/Date/Term/Governing Law

Claude: [Discovers 15 documents via Glob]
Claude: [Launches 5 background agents, 3 docs each]
Claude: [Collects results via TaskOutput]
Claude: [Creates review.xlsx via xlsx skill]

Output: review.xlsx with 15 rows, 4 columns, hyperlinks and citations

平台分布

Codex

35.75%
按下载量换算112

Claude

28.94%
按下载量换算90

Cursor

18.88%
按下载量换算59

Gemini CLI

8.86%
按下载量换算28

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

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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