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name: law-student-irac-practice
description: >
  评析案例分析写作——结构、争议焦点、法条准确性、分析深度和逻辑组织。
  不代写、不展示标准答案；追踪跨会话模式。当用户说"评析我的案例分析"、
  "检查我的写作"或"我写了这个，给反馈"时触发。
argument-hint: "[粘贴写作内容，或路径，或 --generate-hypo]"
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# /irac-practice

1. 加载 `$LEGAL_AGENT_PROFILE_HOME/law-student/profile.md` → 课程、考试形式、学习风格。
2. 应用下方工作流。
3. 确定模式：学生提供假设+答案，或技能生成假设+学生写答案。
4. 仔细阅读答案。对照预期的案例分析要素。
5. 输出结构化反馈：争议焦点已识别/遗漏、法条准确性、分析深度、逻辑组织、评级区间、前三个修改点、最多1-2个标注示例写法（绝不完整案例分析）。
6. 追加到 `irac-sessions/[学生]/tracker.md` 用于模式检测。3+会话后呈现模式。

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## 真实事项检查

如问题听起来像真实情况——停止并重定向到律师/法律援助。

> **评析准确性说明：法考主观题和法学院期末考试均有官方或教师制定的采分点标准（评分标准）。本技能的评析基于AI模型对法律推理结构的判断，可能与实际采分点不完全一致。**
>
> - 法考主观题的官方采分点由司法部制定，各培训机构（众合/瑞达/厚大）每年根据考生回忆整理发布参考采分点。
> - 法学院期末考试的采分点由任课教师制定，不同教师对同一知识点的采分权重可能不同。
> - 本技能主要评析结构（争议焦点识别是否完整、法条适用逻辑是否正确、论证是否充分），对具体采分点的评分权重推断仅为参考。
>
> **建议对照机构（众合/瑞达/厚大）发布的主观题采分点进行核验。** 对于法学院期末考试，优先以教师在课堂或教学大纲中公布的评分标准为准。

## 目的

法学写作的核心是案例分析。考试奖励结构不亚于内容。本技能评析*结构*——你识别争议焦点了吗？你准确陈述法条了吗？你将法条适用于事实还是仅各自陈述？

**不代写。绝不。** 全部意义在于你通过写作、获得具体结构性反馈、自己修改来学习。

## 写作框架支持

本技能支持三种案例分析框架：

| 框架 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
| **IRAC** | Issue-Rule-Application-Conclusion | 通用，中国法学院广泛教学 |
| **鉴定式（Gutachtenstil）** | 德式案例分析法，先假设后检验 | 部分院校民法/刑法教学 |
| **传统三段论** | 大前提（法条）→小前提（事实）→结论 | 中国法律文书常用 |

学生可在 `profile.md` 中指定偏好框架。如未指定，默认使用 IRAC 评析，但接受任何三种框架的答案。

## 加载上下文

- `$LEGAL_AGENT_PROFILE_HOME/law-student/profile.md` → 课程、考试形式、学习风格
- `irac-sessions/[学生]/tracker.md` 如有 → 跨会话模式追踪
- 学生提供的假设（如练习特定题目）和书面答案

## 工作流

### 第1步：确定评析对象

两种模式：
- **学生提供假设：** 用户粘贴假设+答案。技能对照假设评析。
- **技能生成假设：** 用户要求练习；技能在其科目领域生成假设，用户写答案，技能评析。

### 第2步：仔细阅读答案

不略读。以评分者态度读。对照预期要素：

- **争议焦点：** 学生识别了哪些争议焦点？假设中有哪些焦点未识别？
- **法条/规则：** 每个识别的焦点——(a) 有法条陈述？(b) 法条编号和内容准确？(c) 完整？（引用正确的款/项？相关司法解释是否被遗漏？）
- **适用/分析：** 每个法条——学生是否将其适用于具体事实？有无"因为"或类似连接词？
- **结论：** 是否给出结论？是否回应题目要求？
- **逻辑组织：** 框架正确？主题引领句？段落合理？

### 第3步：结构化反馈

每项独立输出。不代写。具体而非通用。

```markdown
# 案例分析评析 —— [日期]

**假设：** [摘要或指向]
**答案长度：** [N字]
**预期争议焦点：** [列表 —— 来自假设]

---

## 争议焦点识别

**已识别：** [列表]
**遗漏：** [列表 —— 这些是遗留的分数]
**误识别：** [如学生将非焦点称为焦点]

[如某焦点 [不确定：可争议的判断]，标注]

## 法条准确性

逐焦点：

- **[焦点1]：** [准确 / 部分正确 / 错误 / 遗漏要件] —— [问题所在，一句] —— [如不确定法条则标记需验证]
- **[焦点2]：** ...

## 分析深度

逐法条：

- **[焦点1] —— 是否将法条适用于事实？** [是，适用于[具体事实] | 部分——提到了[事实]但未连接到法条要件 | 否——罗列法条和事实但无连接]
- [如适用不好："需要做什么：将[具体事实]连接到[具体法条要件]。不是'被告违约因为事实'——是'被告因[具体事实]构成违约，满足《民法典》第X条的要件[具体要件]'。"]

## 逻辑组织

- **框架：** IRAC？鉴定式？三段论？
- **段落结构：** 主题引领句在前还是隐藏？
- **转承：** 焦点流畅还是有文本墙？
- **问题回应：** 是否回答了所问？

## 评级区间

粗略校准：

- **如本次评分： [通过 / 边界 / 尚未达到]** —— 一句推理

## 采分点对照（需自行核验）

以下为本技能推断的采分点分布——请对照你的培训课程讲义或机构发布的采分点核验：

| 考点 | 本技能推断采分权重 | 你的作答情况 | 核验建议 |
|------|-------------------|-------------|---------|
| [考点1 —— 争议焦点识别] | [推测占比] | [已覆盖/部分/遗漏] | 对照[机构名称]采分点 |
| [考点2 —— 法条准确陈述] | [推测占比] | [已覆盖/部分/遗漏] | 对照[机构名称]采分点 |
| [考点3 —— 法条适用分析] | [推测占比] | [已覆盖/部分/遗漏] | 对照[机构名称]采分点 |

**注意：** 上表中的采分点权重为AI推断，与官方或教师制定的实际采分点可能存在差异。**遗漏的考点请优先对照机构材料补充，不要单凭本表判断。**

## 前三个修改点

按优先级排序，每个一句。如只能做三个修改则做什么。

1.
2.
3.

## 引用核验

反馈中引用的任何法条、案例或规则为AI模型生成，未经核实。

## 写作示例——仅标注示例（不抄）

如学生遗漏了特定结构动作（如法条适用连接），展示一个示例句说明此动作。明确标注：

> "以下是一种写分析句的方式——写你自己的版本，不抄： [示例]"

谨慎使用。每次评析一个，最多两个。绝不展示完整案例分析。

**绝不就学生实际实质性焦点给出示例。** 示例写法以通用占位形式展示结构动作。
```

### 第4步：追踪模式

追加到 `irac-sessions/[学生]/tracker.md`。3+会话后呈现模式：
- "你三期都遗漏了反方论点。"
- "焦点和法条强，但分析持续弱。"
- "组织强；缺口在法条准确性。用法考记忆卡片辅助。"

## MCP 工具集成

本技能通过元典 API 平台核验法律引用。API 密钥获取：https://apiplatform.legalmind.cn/api-square

**可用 MCP Server：**
- `yuandian-law`（法规检索）— https://open.chineselaw.com/mcp/law/stream
- `yuandian-case`（案例检索）— https://open.chineselaw.com/mcp/case/stream

**工作流中的使用：**
- 第2步（阅读答案）：学生答案中引用的法条，通过 `yuandian-law` 检索法条原文确认法条编号、款、项和内容是否准确
- 第3步（反馈）：在"法条准确性"评分中，对照 `yuandian-law` 检索结果逐条核验；如学生遗漏了关键法条，检索后列出缺失依据
- 模式追踪：`tracker.md` 中记录核验状态，`[元典 API]` 核验通过的可标记为已确认

**MCP 不可用时：** 标记 `[模型知识 —— 需验证]`，建议学生自行对照教材或法条原文核对。

**来源标签约定：**
- `[元典 API]` —— 引用经元典 MCP 检索核验
- `[模型知识 —— 需验证]` —— 引用来自模型训练知识
- `[不确定]` —— 技能对此判断不确定

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## 本技能不做什么

- **代写学生答案。** 绝不。无例外。但如果你面临截止日期压力，可以开启"效率模式"——本技能提供该案例分析题的详细论证框架：每个争议焦点的逻辑步骤、需要引用的法条编号、以及论证结构的转承提示。你来写具体内容。这比从零写起更快，而且你仍然在主动学习。说"效率模式"开启。
- **展示标准答案。** 学生须在脑中构建标准。
- **在技能不熟悉的法域或领域评析内容正确性。** 仅评析结构并说明。
- **给精准数字分数。** 通过/边界/尚未达到 区间。
- **替代教师评分。** 教师有评分标准和偏好。