AI Doc LITE

将长文档转化为结构化的评估与风险清单。提供文档评估、核心逻辑提取与基础风险检测三大基础能力.

输入格式

参数名	类型	必填	说明
input	string	是	AI Doc LITE处理的输入数据或指令
options	object	否	附加配置选项,如模式选择、格式偏好等
callback_url	string	否	异步处理完成后的回调通知URL

依赖说明

运行环境

Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
操作系统: Windows / macOS / Linux
LLM能力: 需要Agent内置LLM提供长文本推理能力

依赖说明(补充)

依赖项	类型	是否必需	获取方式
LLM API	API	必需	由Agent内置LLM提供,无需额外配置
文档输入	数据	必需	用户提供待分析的文档全文或片段

API Key 配置

可用性分类

分类: MD+EXEC(纯Markdown指令,部分功能需要exec能力处理文档文件)
说明: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent执行长文本分析任务

核心能力

1. Document Assessment(文档评估)

目的识别: 判断文档试图达成什么(约束义务/分配风险/记录共识)
受众判断: 确定文档面向谁(内部决策层/外部合作方)
决策相关性: 明确该文档支持什么决策

输入: 用户提供Document Assessment(文档评估)所需的指令和必要参数. 处理: 解析Document Assessment(文档评估)的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态. 输出: 返回Document Assessment(文档评估)的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志.

2. Core Logic Extraction(核心逻辑提取)

主张提取: 识别文档的核心主张、义务或商业要点
支撑逻辑: 梳理支撑主张的逻辑链条
关键假设: 标记文档成立所依赖的隐含假设

输入: 用户提供Core Logic Extraction(核心逻辑提取)所需的指令和必要参数. 处理: 解析Core Logic Extraction(核心逻辑提取)的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态. 输出: 返回Core Logic Extraction(核心逻辑提取)的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志.

3. Risk Detection(基础风险检测)

歧义识别: 标记含糊或多义的条款(如"合理时间""重大事项")
矛盾检测: 发现文档内部互相冲突的条款
未定义术语: 标记关键但未定义的术语

输入: 用户提供Risk Detection(基础风险检测)所需的指令和必要参数. 处理: 解析Risk Detection(基础风险检测)的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态. 输出: 返回Risk Detection(基础风险检测)的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志.

标准输出格式

DOCUMENT ASSESSMENT
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Purpose: [文档试图达成的目标]
Audience: [输出面向的受众]
Decision relevance: [为何重要]
# ...
CORE LOGIC
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
- [核心主张/义务/商业要点]
- [支撑逻辑]
- [关键假设]
# ...
RISKS / WEAK POINTS
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
⚠️ [歧义条款]
⚠️ [内部矛盾]
⚠️ [未定义术语]

适用场景

场景	输入	输出
合同审查准备	合同全文 + 审查目的	基础风险清单
备忘录摘要	长备忘录 + 决策需求	核心逻辑与假设清单

不适用于: 需要多版本对比、风险转移条款识别、结构改进建议的场景(需升级付费版);需要持牌法律意见的正式法律审查

使用流程

解析上下文: 提取文档类型、目标受众、支持决策、主要义务与主张
识别逻辑结构: 梳理文档在说什么、为何重要、依赖什么假设
检测基础风险: 检查歧义条款、内部矛盾、未定义术语
输出标准化: 按标准输出格式组织结果,确保每项风险都有对应条款引用

示例

示例1: NDA保密协议审查

场景: 审查一份双向NDA,关注保密义务范围与例外条款的基础风险

文档片段:

第3条 保密义务: 接收方应对披露方的保密信息予以保密,保密期限为本协议终止后2年.
第4条 例外: 以下信息不属保密信息:(a)已公开的信息;(b)接收方独立开发的信息;(c)从第三方合法获得的信息.
第7条 责任限制: 任何一方因违反本协议的赔偿总额不超过该方上年度从对方获得的收入.
第9条: 接收方应在合理时间内返还或销毁保密信息.

分析输出:

DOCUMENT ASSESSMENT
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Purpose: 双向保密义务约束,保护商业秘密在合作期间不外泄
Audience: 法务审查
Decision relevance: 决定是否签署此NDA启动合作
# ...
CORE LOGIC
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
- 双向保密义务,终止后2年保密期
- 例外条款覆盖公开信息/独立开发/第三方合法获取
- 赔偿上限为上年度从对方获得的收入
# ...
RISKS / WEAK POINTS
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
⚠️ 第9条"合理时间"未定义 — 返还/销毁时限不明确
⚠️ 第7条赔偿上限风险 — 如本方上年度从对方获得收入为0,赔偿上限形同虚设
⚠️ 第4条(c)"从第三方合法获得"未定义"合法"的判定标准

分析: 基础审查发现3个风险点。"合理时间"与赔偿上限为高风险项,建议进一步审查。如需风险转移条款专项扫描与结构改进建议,请升级付费版.

示例2: 商业备忘录核心逻辑提取

场景: 从一份市场进入备忘录中提取核心逻辑与关键假设

分析输出:

DOCUMENT ASSESSMENT
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Purpose: 评估进入东南亚市场的可行性
Audience: 管理层决策会议
Decision relevance: 决定是否批准市场进入计划
# ...
CORE LOGIC
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
- 东南亚电商市场年增长率18%,建议优先进入印尼和泰国
- 预计首年投入$500万,第18个月盈亏平衡
- 关键假设: 现有供应链可支撑跨境物流时效<7天
# ...
RISKS / WEAK POINTS
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
⚠️ 18%增长率假设未说明数据来源与时间范围
⚠️ 物流时效<7天假设依赖单一物流商,未提备选方案
⚠️ "东南亚市场"范围未定义(是否含越南/菲律宾)

分析: 核心逻辑提取聚焦于主张、支撑与假设三个层次。基础风险检测覆盖了歧义与未定义术语。如需识别缺失假设与风险转移信号,请升级付费版.

异常处理

错误场景	错误信息/现象	原因分析	处理方式
上下文窗口溢出	模型返回`context_length_exceeded`或文档末尾被截断	文档超长超出模型上下文窗口	按章节分块分析后合并;优先分析高风险条款(赔偿/终止/IP/争议解决)
法律确定性捏造	分析对模糊条款给出过度确定结论	模型倾向于给出确定答案而非标注不确定性	在Prompt中要求"对模糊条款标注'文本未明确'";审查输出中是否有无条款支撑的确定结论
矛盾检测误报	将语义相似但非矛盾的条款标记为冲突	模型对条款间细微区别判断不准	人工复核误报项;在Prompt中加入"矛盾指同一事项的互斥规定,非表述差异"
术语未定义歧义	关键术语未被标记为未定义	模型基于常识补全了术语含义	在Prompt中要求"列出文档中使用但未定义的关键术语";逐个检查关键术语是否有定义条款
摘要丢失关键细节	压缩后遗漏了赔偿上限/保密期限等关键数字	模型压缩时优先保留叙述性内容而丢弃具体数字	在Prompt中要求"摘要必须保留所有具体数字(金额/期限/比例)";压缩后对照原文校验
事实与推断混淆	将基于文本的推断呈现为文档明确陈述的事实	模型未区分"文档说X"与"由此推断Y"	在输出格式中分离"文档明确陈述"与"基于文本推断";每项推断标注推理依据

常见问题

Q1: 这个skill能替代律师审查合同吗?

A: 不能。本skill提供分析支持(风险检测、逻辑梳理),不替代持牌法律意见。它能帮你做审查准备——提前识别风险点、整理问题清单。但对条款的法律效力、合规判断、签署决策,必须由专业counsel确认.

Q2: 处理超长文档(超过context window)怎么办?

A: 按章节分块分析后合并风险清单,注意跨章节的交叉引用(如"第3条所述的保密信息")。优先分析高风险条款:赔偿/责任限制/终止/IP归属/争议解决/保密这六类条款优先,其余章节摘要处理。建议使用128K+上下文的模型.

Q3: 矛盾检测出现误报怎么办?

A: 矛盾检测存在一定误报率,语义相似但非互斥的条款可能被误判为冲突。处理方式: (1)人工复核每个标记的矛盾项;(2)在Prompt中加入"矛盾指同一事项的互斥规定,非表述差异";(3)对确认的矛盾条款标注具体冲突点.

Q4: 免费版和付费版有什么区别?

A: 免费版(LITE)包含文档评估、核心逻辑提取与基础风险检测(歧义/矛盾/未定义术语)三大功能。付费版(AI Doc Reasoner)额外提供:

风险转移条款专项识别(indemnity/limitation of liability,关键词清单驱动逐条扫描)
缺失假设检测(识别文档未声明但逻辑依赖的假设)
Structure Improvement(结构改进建议,提升推理清晰度与决策可用性)
Multi-version Comparison(多版本对比,条款级diff与风险变化追踪)
Guardrails护栏机制(不确定性标注,不捏造法律确定性)
更多案例展示(3个完整案例含版本对比 vs 2个基础案例)
更详细的异常处理(10种文档分析特定错误 vs 6种基础错误)
7个领域专属FAQ

错误处理

错误场景	原因	处理方式
LLM响应超时或无响应	网络延迟或模型负载过高	检查网络连接和配置后重试；确认Agent平台LLM服务正常
输入内容格式不正确	用户输入不符合skill预期格式	检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求，参考示例章节
执行结果与预期不符	指令描述不够明确或上下文不足	提供更详细的指令描述，补充必要的上下文信息
命令执行失败	运行环境不满足要求或权限不足	确认运行环境符合依赖说明中的要求；检查命令权限设置

已知限制

功能限制: 仅支持基础风险检测(歧义/矛盾/未定义术语),不支持风险转移条款识别、缺失假设检测、结构改进建议、多版本对比(需升级付费版)
不替代法律意见: 提供分析支持,不替代持牌律师的法律审查与签署决策
依赖模型上下文窗口: 超长文档可能被截断,需分块处理
矛盾检测存在误报: 语义相似条款可能被误判为矛盾,需人工复核
非确定性: LLM输出有随机性,同一文档多次分析可能产生不同风险清单

Ai Assistant Free

安装到 Tokeny（自动）

SKILL.md