1. 项目概述当法律咨询遇上AI工作流最近在折腾AI工具的朋友估计没少被各种“智能体”、“工作流”刷屏。我自己也试过不少从简单的聊天机器人到复杂的自动化脚本总感觉差点意思——要么是玩具解决不了实际问题要么是黑盒过程不透明出了问题都不知道怎么调。直到我开始深度使用一个叫WorkBuddy的平台并尝试用它来构建一个专门处理法律问题特别是劳动法纠纷的AI应用时才发现事情开始变得有趣了。这个项目我称之为“罗与罗Skill”本质上是一个内置于WorkBuddy的、高度定制化的AI技能模块它不是一个简单的法律问答机而是一个能真正模拟法律咨询步骤、拆解复杂问题、并给出可操作建议的“数字法务伙伴”。为什么是劳动法因为这是普通人最高频接触、也最容易感到无助的法律领域。劳动合同、加班费、裁员赔偿、工伤认定……这些词听着就头大网上信息鱼龙混杂找律师又觉得成本高、不划算。而“罗与罗Skill”瞄准的就是这个痛点。它利用WorkBuddy强大的工作流编排能力和AI模型集成将模糊的法律咨询需求转化为一步步清晰的、可交互的推理过程。用户不需要懂法律条文只需要按照Skill的引导描述自己的情况就能得到一个结构化的分析报告甚至是一份初步的沟通话术或证据清单。这比单纯问“我被裁员了怎么办”然后得到一个笼统的回答要有用得多。2. WorkBuddy与Skill不只是另一个AI聊天框在深入“罗与罗Skill”之前有必要先搞清楚WorkBuddy到底是什么以及它的“Skill”机制为何如此特别。很多人容易把它和CodeBuddy之类的编程辅助工具混淆或者简单地看作一个套壳的ChatGPT。这是一个巨大的误解。2.1 WorkBuddy的核心工作流驱动的AI智能体平台WorkBuddy不是一个聊天机器人而是一个AI智能体Agent工作台。它的核心思想是“工作流Workflow”。你可以把它想象成一个图形化的编程界面但“编程”的对象是AI模型和各种工具比如联网搜索、读取文件、调用API。你通过拖拽节点、连接线条的方式设计一个解决特定问题的步骤流程。每个节点可以是一个提问、一次模型调用、一段逻辑判断或者一个工具操作。举个例子一个简单的“新闻摘要”工作流可能是节点1输入一个新闻网址- 节点2调用工具抓取网页正文- 节点3调用AI模型总结核心内容- 节点4将摘要输出给用户。这个过程是可视、可编辑、可复用的。而“Skill”就是封装好的、可共享的、功能完整的工作流。当开发者比如我在WorkBuddy上创建了一个解决“劳动法咨询”的工作流并将其发布为Skill后其他用户就可以像安装一个“小程序”一样一键导入这个Skill到自己的工作区直接使用这个复杂的法律咨询能力而无需自己从头搭建。这就是“罗与罗Skill”的形态——一个即插即用的法律AI模块。2.2 Skill与普通AI聊天的本质区别理解了工作流就能明白Skill和普通AI聊天的天壤之别确定性 vs 随机性普通AI聊天是一次性的、开放式的。你问同一个问题每次的回答在侧重点和结构上可能有差异。而Skill是流程化的它强制AI按照预设的、最优的路径去分析和解决问题。对于法律咨询这种需要严谨步骤如事实收集、法律要件比对、风险分析、方案建议的场景这种确定性至关重要。引导式交互 vs 被动应答Skill可以主动引导用户。比如“罗与罗Skill”的第一个节点不会是“请描述你的问题”而可能是“请先选择您遇到的问题类型A.劳动合同纠纷 B.薪酬福利问题 C.解除劳动关系 D.工伤事故”。根据用户选择它会动态跳转到不同的子流程提出更精准的问题如“请问公司提出的解除理由是什么”、“您手上有书面通知吗”。这是一种结构化访谈能确保收集到关键信息避免用户因描述不清导致分析偏差。多工具协同 vs 单一模型一个强大的Skill可以混合使用多种工具。例如“罗与罗Skill”可能内嵌了法律数据库的查询接口用于检索最新判例、文档解析工具用于分析用户上传的劳动合同照片或PDF、以及计算器用于精确计算经济补偿金、加班费。WorkBuddy的工作流可以轻松串联这些工具这是单一聊天窗口无法实现的。结果结构化输出聊天AI的输出是一段文本。而Skill的输出可以是一个包含多个字段的结构化数据对象。比如一个咨询会话结束后“罗与罗Skill”可以输出一个JSON包含问题定性、相关法条、核心争议点、对我方有利的证据、潜在风险、建议行动步骤、计算出的赔偿金额范围。这个结构化的结果可以直接被其他系统读取或者生成一份漂亮的报告。所以当你使用“罗与罗Skill”时你是在运行一个由我精心设计的、专攻劳动法的微型“AI律师”程序而不是在和一个知识渊博但思维发散的“法律系学生”闲聊。3. “罗与罗Skill”的架构设计与核心思路构建一个能真正解决问题的法律AI Skill远不是把法律条文喂给模型那么简单。它需要将法律实务中的思维过程拆解成AI能够稳定执行的步骤。下面我以“违法解除劳动合同赔偿金计算”这个高频场景为例拆解“罗与罗Skill”的设计思路。3.1 核心需求解析从用户模糊诉求到可计算问题用户的核心诉求通常是感性的、模糊的“公司无缘无故开除我我该怎么办能赔多少钱”。 Skill需要将这个诉求转化为一系列可回答的、事实性的问题。这个过程分为四层事实层收集客观情况。工作年限月工资数额区分应发和实发解除前12个月的平均工资解除的理由公司书面通知上写的解除的日期是否有书面通知定性层判断法律性质。公司的解除行为属于“合法解除”还是“违法解除”这需要根据《劳动合同法》第三十九条、四十条、四十一条等比对用户陈述的事实。例如公司以“严重违纪”为由解除那么Skill需要引导用户描述“违纪”的具体行为并判断是否达到“严重”程度程序是否合法如是否有规章制度依据、是否经过民主程序、是否告知本人。定量层计算具体权益。如果定性为“违法解除”依据《劳动合同法》第八十七条赔偿金是经济补偿金标准的二倍。而经济补偿金N的计算公式是工作年限×解除前12个月平均工资。这里涉及分段计算2008年前后、工资封顶社平工资三倍、年限折算满半年算一年不满半年算半年等细节。Skill必须能进行精确计算。策略层提供行动建议。在算出理论金额后还需要给出实操建议第一步是协商协商时的话术要点是什么第二步是收集哪些证据劳动合同、工资流水、解除通知、工作沟通记录第三步是向哪个机构投诉劳动监察大队或申请仲裁劳动争议仲裁委员会时效是多久“罗与罗Skill”的工作流就是将这四层逻辑用节点和分支清晰地构建出来。3.2 工作流节点设计详解一个完整的“违法解除赔偿咨询”Skill其工作流可能包含以下关键节点节点1问题分类与路由。设计提供一个按钮菜单让用户选择咨询类型。选择“解除劳动关系”后进入子流程。技术实现使用WorkBuddy的“按钮”交互组件将用户选择的结果存入流程变量。节点2事实采集-基础信息。设计通过一系列连贯的提问获取计算所需的基础数据。提问示例“您在这家公司工作了多久请按‘X年X个月’格式填写。”用于计算工龄“公司发出书面解除通知的日期是哪一天”确定解除时间点“解除前12个月您每月的应发工资总额是多少请尽量回忆或提供流水截图。”计算平均工资“公司出具的解除通知上写的解除理由是什么”用于定性分析注意事项问题必须具体、无歧义。例如问“工资多少”不如问“解除前12个月的月平均应发工资”。对于用户可能上传的图片如工资条截图需要连接OCR光学字符识别工具节点进行信息提取。节点3法律定性分析。设计这是核心的AI推理节点。将用户提供的“解除理由”和事实片段组合成一段完整的描述提交给AI模型如GPT-4、Claude 3或国内合规的大模型并要求其根据《劳动合同法》进行判断。提示词Prompt设计要点你是一名专业的劳动法律师。请根据以下事实分析公司解除劳动合同的行为是否合法。 事实[用户输入的事实描述] 请按以下步骤分析归纳公司的解除理由属于《劳动合同法》哪一条规定的情形。判断该理由是否符合该法条规定的适用条件。请逐一比对条件并说明用户陈述的事实是否满足各条件。给出初步结论合法解除、违法解除或需要补充信息如需要请明确指出需要补充什么信息。引用具体的法条序号和内容。关键技巧要求模型“逐步思考”并将思考过程输出。这样即使最终结论有误我们也能检查是推理哪一步出了问题便于调试和优化Prompt。WorkBuddy支持查看每个节点的完整输入输出这对调试至关重要。节点4赔偿金计算。设计这是一个逻辑判断计算节点。如果节点3的结论是“违法解除”则触发本节点。实现计算经济补偿金N根据节点2采集的工龄和平均工资按照法律规定计算。这里可能需要一个自定义的代码节点Skill脚本来处理复杂的计算逻辑特别是涉及2008年《劳动合同法》施行前后分段计算的情况。计算赔偿金2N将经济补偿金乘以2。生成计算说明用自然语言描述计算过程让用户明白钱是怎么算出来的增加可信度。实操心得计算逻辑一定要封装成独立的函数或节点方便维护和更新。法律适用标准可能会随着地方司法指导意见而变化因此这个计算模块需要能够灵活调整。节点5综合报告生成与行动建议。设计将前面所有节点的输出事实、定性结论、计算金额整合生成一份给用户的最终报告并附上行动建议。输出内容事实摘要复述用户提供的关键信息。法律分析展示AI的定性分析过程和结论。金额计算列出详细计算步骤和结果。行动指南第一步证据固定列出必须收集的证据清单如劳动合同、解除通知书、工资流水、打卡记录、工作沟通微信/邮件截图。第二步协商沟通提供1-2个版本的协商话术模板强调理性、依法沟通。第三步行政与司法救济说明申请劳动仲裁的流程、时效一年、所需材料以及当地劳动监察大队的联系方式可通过联网搜索节点动态获取。风险提示提醒用户仲裁结果的不确定性、时间成本等。通过这样一条流水线“罗与罗Skill”就把一个复杂的法律问题变成了一个用户只需按步骤填空就能获得个性化、结构化答案的自动化服务。4. 关键实现细节与避坑指南在WorkBuddy上实现这样一个Skill会遇到不少实际问题。下面分享几个关键环节的实现细节和我踩过的坑。4.1 模型选择与Prompt工程稳定性的关键WorkBuddy支持接入多种大模型。对于法律场景模型的可靠性和合规性比单纯的“聪明”更重要。模型选择优先选择合规可控的国内大模型如果Skill面向国内用户务必使用通过国内备案、理解中国法律体系的大模型API。一些国际模型对国内法的理解可能基于过时或错误的训练数据。备用方案可以设置“主备模型”策略。在工作流中第一个模型调用节点使用主模型如果返回内容不合规或质量太差可以通过条件判断节点将请求转发给备用模型再次处理。Prompt工程精髓角色扮演与边界设定必须明确指令“你是一名中国劳动法领域的专业律师”并强调“仅依据提供的中国现行法律法规进行分析不要引用外国法或理论观点”。这能有效减少模型“胡编乱造”法条的情况。结构化输出要求明确要求模型以指定格式如JSON、Markdown列表输出。例如“请用以下JSON格式输出你的分析{“legal_judgment”: “合法/违法/需补充”, “reasoning”: “分析过程...”, “relevant_laws”: [“法条1”, “法条2”]}”。这样下游节点才能方便地解析结果。分步思考Chain-of-Thought如前所述强制模型展示推理步骤。这不仅提高了结果的可信度也让我们能定位问题。在WorkBuddy中你可以将模型的“思考过程”输出到一个文本节点而将“最终答案”输出到另一个节点便于流程控制。提供上下文示例Few-Shot在Prompt中给出一两个正确分析的例子能显著提升模型在复杂情况下的表现。例如给出一个“合法解除严重违纪”的完整分析案例。4.2 复杂逻辑与计算的处理何时用代码节点WorkBuddy的图形化工作流擅长流程控制但遇到复杂的数学计算或数据转换时拖拽节点可能变得笨拙。使用代码节点Skill脚本WorkBuddy允许插入自定义代码节点通常支持JavaScript/Python。赔偿金的精确计算、日期差计算、根据邮政编码查询仲裁机构地址等逻辑非常适合用代码实现。// 示例一个简化的经济补偿金计算函数仅示意未处理全部边界情况 function calculateSeverance(workYears, workMonths, avgMonthlyWage) { let totalMonths workYears * 12 workMonths; let n 0; // 折算工作年限 if (totalMonths 6) { n Math.floor(totalMonths / 12); // 整年部分 if (totalMonths % 12 6) { n 0.5; // 满半年按一年算 } // 注意这里简化了实际法律计算更复杂涉及2008年前后分段 } let compensation n * avgMonthlyWage; // 检查是否超过社平工资三倍封顶此处需接入动态数据 // ... return compensation; }外部API调用对于需要最新数据的功能如查询当地最低工资标准、社平工资可以在代码节点中调用权威部门的公开API如果有的话或者接入可靠的第三方数据服务。4.3 用户体验与交互设计让引导更自然法律咨询是敏感且充满压力的。Skill的交互设计必须减轻用户的焦虑感而不是增加负担。渐进式披露不要一开始就扔出十几个输入框。采用“对话式”的渐进提问。一个问题回答完后再出现下一个相关问题。利用WorkBuddy的“等待用户输入”节点来实现。提供默认值和示例在输入框旁给出示例。例如“月平均工资”输入框旁可以提示“例如您过去12个月每月应发工资总和为120000元则平均工资为10000元”。允许跳过与回溯对于非核心问题设置“跳过”选项。确保用户能返回上一步修改答案。这可以通过WorkBuddy的变量存储和条件跳转来实现。结果呈现的友好性最终报告不要用冷冰冰的法律文书风格。用清晰的章节、加粗的重点、温和但坚定的语气。可以设计一个HTML模板节点将结构化的数据渲染成易于阅读的网页样式。5. 部署、优化与伦理边界一个Skill搭建完成后如何让它持续、稳定、安全地运行并不断改进是更大的挑战。5.1 测试与迭代构建反馈闭环模拟用户测试用大量虚构但真实的案例基于真实裁判文书改编去跑通整个Skill。检查每个节点的输出是否符合预期。特别注意边界案例如工龄刚好20年、工资刚好达到封顶线等。A/B测试Prompt对于关键的分析节点可以设计两套不同的Prompt并行运行比较输出结果的准确性和稳定性选择最优方案。设置人工审核节点可选对于涉及重大金额或复杂情况的咨询可以在工作流末尾设置一个“转人工”的出口。将咨询记录和初步报告通过邮件或消息通知给后台的法务人员由人工进行最终复核。这既是质量保障也是风险控制。5.2 性能优化与成本控制缓存策略对于通用、不变的法律条文解释或计算规则可以将结果缓存起来避免每次咨询都调用大模型重复生成相同内容节省Token消耗。模型分级调用简单的事实收集和信息匹配可以使用更便宜、更快的轻量级模型或规则引擎。只有核心的法律推理和定性分析才调用最强但最贵的大模型。异步处理如果咨询流程很长不要让用户同步等待所有步骤完成。可以将耗时的步骤如OCR识别、复杂计算异步处理先给用户一个初步反馈处理完成后再通知用户查看完整报告。5.3 至关重要的伦理与法律风险规避这是开发法律AI的生死线必须万分谨慎。明确的免责声明必须在Skill的显著位置如开场和报告末尾声明“本AI分析仅供参考不构成正式法律意见。具体案件请咨询执业律师。” 这既是保护用户也是保护开发者。数据隐私与安全用户输入的案件详情、工资信息是高度敏感的个人数据。必须确保WorkBuddy工作流配置为不记录对话日志如果平台支持。所有数据传输使用加密。明确告知用户数据用途和保留政策。最好能做到实时处理不持久化存储用户的具体案例数据。合规性审查Skill输出的所有法律建议必须严格限定在现行有效的法律法规框架内不得引导用户采取违法或过激行为。对于涉及劳动争议解决途径的建议应优先推荐协商、调解等非对抗性方式。避免绝对化表述AI的分析应使用“可能”、“倾向于”、“风险较高”等谨慎措辞避免“一定”、“必然”、“肯定胜诉”等绝对化判断这不符合法律实务的不确定性特点。构建“罗与罗Skill”的过程是一个将法律知识、用户体验设计、AI工程化能力相结合的过程。它让我深刻体会到真正的AI应用价值不在于模型的参数有多少而在于它能否被精细地“编织”进解决实际问题的业务流程中。WorkBuddy这样的工作流平台提供了编织的“ loom”织布机而作为创造者我们需要的是对业务法律的深刻理解、对细节的执着打磨以及对技术边界的清醒认知。这个Skill目前还在不断喂养案例、优化提示词的过程中远非完美但它指向了一个方向让专业的、高成本的服务能以更普惠、更可及的方式帮助到每一个需要的人。 基于AI工作流构建法律咨询应用：WorkBuddy平台实战与Skill设计详解
1. 项目概述当法律咨询遇上AI工作流最近在折腾AI工具的朋友估计没少被各种“智能体”、“工作流”刷屏。我自己也试过不少从简单的聊天机器人到复杂的自动化脚本总感觉差点意思——要么是玩具解决不了实际问题要么是黑盒过程不透明出了问题都不知道怎么调。直到我开始深度使用一个叫WorkBuddy的平台并尝试用它来构建一个专门处理法律问题特别是劳动法纠纷的AI应用时才发现事情开始变得有趣了。这个项目我称之为“罗与罗Skill”本质上是一个内置于WorkBuddy的、高度定制化的AI技能模块它不是一个简单的法律问答机而是一个能真正模拟法律咨询步骤、拆解复杂问题、并给出可操作建议的“数字法务伙伴”。为什么是劳动法因为这是普通人最高频接触、也最容易感到无助的法律领域。劳动合同、加班费、裁员赔偿、工伤认定……这些词听着就头大网上信息鱼龙混杂找律师又觉得成本高、不划算。而“罗与罗Skill”瞄准的就是这个痛点。它利用WorkBuddy强大的工作流编排能力和AI模型集成将模糊的法律咨询需求转化为一步步清晰的、可交互的推理过程。用户不需要懂法律条文只需要按照Skill的引导描述自己的情况就能得到一个结构化的分析报告甚至是一份初步的沟通话术或证据清单。这比单纯问“我被裁员了怎么办”然后得到一个笼统的回答要有用得多。2. WorkBuddy与Skill不只是另一个AI聊天框在深入“罗与罗Skill”之前有必要先搞清楚WorkBuddy到底是什么以及它的“Skill”机制为何如此特别。很多人容易把它和CodeBuddy之类的编程辅助工具混淆或者简单地看作一个套壳的ChatGPT。这是一个巨大的误解。2.1 WorkBuddy的核心工作流驱动的AI智能体平台WorkBuddy不是一个聊天机器人而是一个AI智能体Agent工作台。它的核心思想是“工作流Workflow”。你可以把它想象成一个图形化的编程界面但“编程”的对象是AI模型和各种工具比如联网搜索、读取文件、调用API。你通过拖拽节点、连接线条的方式设计一个解决特定问题的步骤流程。每个节点可以是一个提问、一次模型调用、一段逻辑判断或者一个工具操作。举个例子一个简单的“新闻摘要”工作流可能是节点1输入一个新闻网址- 节点2调用工具抓取网页正文- 节点3调用AI模型总结核心内容- 节点4将摘要输出给用户。这个过程是可视、可编辑、可复用的。而“Skill”就是封装好的、可共享的、功能完整的工作流。当开发者比如我在WorkBuddy上创建了一个解决“劳动法咨询”的工作流并将其发布为Skill后其他用户就可以像安装一个“小程序”一样一键导入这个Skill到自己的工作区直接使用这个复杂的法律咨询能力而无需自己从头搭建。这就是“罗与罗Skill”的形态——一个即插即用的法律AI模块。2.2 Skill与普通AI聊天的本质区别理解了工作流就能明白Skill和普通AI聊天的天壤之别确定性 vs 随机性普通AI聊天是一次性的、开放式的。你问同一个问题每次的回答在侧重点和结构上可能有差异。而Skill是流程化的它强制AI按照预设的、最优的路径去分析和解决问题。对于法律咨询这种需要严谨步骤如事实收集、法律要件比对、风险分析、方案建议的场景这种确定性至关重要。引导式交互 vs 被动应答Skill可以主动引导用户。比如“罗与罗Skill”的第一个节点不会是“请描述你的问题”而可能是“请先选择您遇到的问题类型A.劳动合同纠纷 B.薪酬福利问题 C.解除劳动关系 D.工伤事故”。根据用户选择它会动态跳转到不同的子流程提出更精准的问题如“请问公司提出的解除理由是什么”、“您手上有书面通知吗”。这是一种结构化访谈能确保收集到关键信息避免用户因描述不清导致分析偏差。多工具协同 vs 单一模型一个强大的Skill可以混合使用多种工具。例如“罗与罗Skill”可能内嵌了法律数据库的查询接口用于检索最新判例、文档解析工具用于分析用户上传的劳动合同照片或PDF、以及计算器用于精确计算经济补偿金、加班费。WorkBuddy的工作流可以轻松串联这些工具这是单一聊天窗口无法实现的。结果结构化输出聊天AI的输出是一段文本。而Skill的输出可以是一个包含多个字段的结构化数据对象。比如一个咨询会话结束后“罗与罗Skill”可以输出一个JSON包含问题定性、相关法条、核心争议点、对我方有利的证据、潜在风险、建议行动步骤、计算出的赔偿金额范围。这个结构化的结果可以直接被其他系统读取或者生成一份漂亮的报告。所以当你使用“罗与罗Skill”时你是在运行一个由我精心设计的、专攻劳动法的微型“AI律师”程序而不是在和一个知识渊博但思维发散的“法律系学生”闲聊。3. “罗与罗Skill”的架构设计与核心思路构建一个能真正解决问题的法律AI Skill远不是把法律条文喂给模型那么简单。它需要将法律实务中的思维过程拆解成AI能够稳定执行的步骤。下面我以“违法解除劳动合同赔偿金计算”这个高频场景为例拆解“罗与罗Skill”的设计思路。3.1 核心需求解析从用户模糊诉求到可计算问题用户的核心诉求通常是感性的、模糊的“公司无缘无故开除我我该怎么办能赔多少钱”。 Skill需要将这个诉求转化为一系列可回答的、事实性的问题。这个过程分为四层事实层收集客观情况。工作年限月工资数额区分应发和实发解除前12个月的平均工资解除的理由公司书面通知上写的解除的日期是否有书面通知定性层判断法律性质。公司的解除行为属于“合法解除”还是“违法解除”这需要根据《劳动合同法》第三十九条、四十条、四十一条等比对用户陈述的事实。例如公司以“严重违纪”为由解除那么Skill需要引导用户描述“违纪”的具体行为并判断是否达到“严重”程度程序是否合法如是否有规章制度依据、是否经过民主程序、是否告知本人。定量层计算具体权益。如果定性为“违法解除”依据《劳动合同法》第八十七条赔偿金是经济补偿金标准的二倍。而经济补偿金N的计算公式是工作年限×解除前12个月平均工资。这里涉及分段计算2008年前后、工资封顶社平工资三倍、年限折算满半年算一年不满半年算半年等细节。Skill必须能进行精确计算。策略层提供行动建议。在算出理论金额后还需要给出实操建议第一步是协商协商时的话术要点是什么第二步是收集哪些证据劳动合同、工资流水、解除通知、工作沟通记录第三步是向哪个机构投诉劳动监察大队或申请仲裁劳动争议仲裁委员会时效是多久“罗与罗Skill”的工作流就是将这四层逻辑用节点和分支清晰地构建出来。3.2 工作流节点设计详解一个完整的“违法解除赔偿咨询”Skill其工作流可能包含以下关键节点节点1问题分类与路由。设计提供一个按钮菜单让用户选择咨询类型。选择“解除劳动关系”后进入子流程。技术实现使用WorkBuddy的“按钮”交互组件将用户选择的结果存入流程变量。节点2事实采集-基础信息。设计通过一系列连贯的提问获取计算所需的基础数据。提问示例“您在这家公司工作了多久请按‘X年X个月’格式填写。”用于计算工龄“公司发出书面解除通知的日期是哪一天”确定解除时间点“解除前12个月您每月的应发工资总额是多少请尽量回忆或提供流水截图。”计算平均工资“公司出具的解除通知上写的解除理由是什么”用于定性分析注意事项问题必须具体、无歧义。例如问“工资多少”不如问“解除前12个月的月平均应发工资”。对于用户可能上传的图片如工资条截图需要连接OCR光学字符识别工具节点进行信息提取。节点3法律定性分析。设计这是核心的AI推理节点。将用户提供的“解除理由”和事实片段组合成一段完整的描述提交给AI模型如GPT-4、Claude 3或国内合规的大模型并要求其根据《劳动合同法》进行判断。提示词Prompt设计要点你是一名专业的劳动法律师。请根据以下事实分析公司解除劳动合同的行为是否合法。 事实[用户输入的事实描述] 请按以下步骤分析归纳公司的解除理由属于《劳动合同法》哪一条规定的情形。判断该理由是否符合该法条规定的适用条件。请逐一比对条件并说明用户陈述的事实是否满足各条件。给出初步结论合法解除、违法解除或需要补充信息如需要请明确指出需要补充什么信息。引用具体的法条序号和内容。关键技巧要求模型“逐步思考”并将思考过程输出。这样即使最终结论有误我们也能检查是推理哪一步出了问题便于调试和优化Prompt。WorkBuddy支持查看每个节点的完整输入输出这对调试至关重要。节点4赔偿金计算。设计这是一个逻辑判断计算节点。如果节点3的结论是“违法解除”则触发本节点。实现计算经济补偿金N根据节点2采集的工龄和平均工资按照法律规定计算。这里可能需要一个自定义的代码节点Skill脚本来处理复杂的计算逻辑特别是涉及2008年《劳动合同法》施行前后分段计算的情况。计算赔偿金2N将经济补偿金乘以2。生成计算说明用自然语言描述计算过程让用户明白钱是怎么算出来的增加可信度。实操心得计算逻辑一定要封装成独立的函数或节点方便维护和更新。法律适用标准可能会随着地方司法指导意见而变化因此这个计算模块需要能够灵活调整。节点5综合报告生成与行动建议。设计将前面所有节点的输出事实、定性结论、计算金额整合生成一份给用户的最终报告并附上行动建议。输出内容事实摘要复述用户提供的关键信息。法律分析展示AI的定性分析过程和结论。金额计算列出详细计算步骤和结果。行动指南第一步证据固定列出必须收集的证据清单如劳动合同、解除通知书、工资流水、打卡记录、工作沟通微信/邮件截图。第二步协商沟通提供1-2个版本的协商话术模板强调理性、依法沟通。第三步行政与司法救济说明申请劳动仲裁的流程、时效一年、所需材料以及当地劳动监察大队的联系方式可通过联网搜索节点动态获取。风险提示提醒用户仲裁结果的不确定性、时间成本等。通过这样一条流水线“罗与罗Skill”就把一个复杂的法律问题变成了一个用户只需按步骤填空就能获得个性化、结构化答案的自动化服务。4. 关键实现细节与避坑指南在WorkBuddy上实现这样一个Skill会遇到不少实际问题。下面分享几个关键环节的实现细节和我踩过的坑。4.1 模型选择与Prompt工程稳定性的关键WorkBuddy支持接入多种大模型。对于法律场景模型的可靠性和合规性比单纯的“聪明”更重要。模型选择优先选择合规可控的国内大模型如果Skill面向国内用户务必使用通过国内备案、理解中国法律体系的大模型API。一些国际模型对国内法的理解可能基于过时或错误的训练数据。备用方案可以设置“主备模型”策略。在工作流中第一个模型调用节点使用主模型如果返回内容不合规或质量太差可以通过条件判断节点将请求转发给备用模型再次处理。Prompt工程精髓角色扮演与边界设定必须明确指令“你是一名中国劳动法领域的专业律师”并强调“仅依据提供的中国现行法律法规进行分析不要引用外国法或理论观点”。这能有效减少模型“胡编乱造”法条的情况。结构化输出要求明确要求模型以指定格式如JSON、Markdown列表输出。例如“请用以下JSON格式输出你的分析{“legal_judgment”: “合法/违法/需补充”, “reasoning”: “分析过程...”, “relevant_laws”: [“法条1”, “法条2”]}”。这样下游节点才能方便地解析结果。分步思考Chain-of-Thought如前所述强制模型展示推理步骤。这不仅提高了结果的可信度也让我们能定位问题。在WorkBuddy中你可以将模型的“思考过程”输出到一个文本节点而将“最终答案”输出到另一个节点便于流程控制。提供上下文示例Few-Shot在Prompt中给出一两个正确分析的例子能显著提升模型在复杂情况下的表现。例如给出一个“合法解除严重违纪”的完整分析案例。4.2 复杂逻辑与计算的处理何时用代码节点WorkBuddy的图形化工作流擅长流程控制但遇到复杂的数学计算或数据转换时拖拽节点可能变得笨拙。使用代码节点Skill脚本WorkBuddy允许插入自定义代码节点通常支持JavaScript/Python。赔偿金的精确计算、日期差计算、根据邮政编码查询仲裁机构地址等逻辑非常适合用代码实现。// 示例一个简化的经济补偿金计算函数仅示意未处理全部边界情况 function calculateSeverance(workYears, workMonths, avgMonthlyWage) { let totalMonths workYears * 12 workMonths; let n 0; // 折算工作年限 if (totalMonths 6) { n Math.floor(totalMonths / 12); // 整年部分 if (totalMonths % 12 6) { n 0.5; // 满半年按一年算 } // 注意这里简化了实际法律计算更复杂涉及2008年前后分段 } let compensation n * avgMonthlyWage; // 检查是否超过社平工资三倍封顶此处需接入动态数据 // ... return compensation; }外部API调用对于需要最新数据的功能如查询当地最低工资标准、社平工资可以在代码节点中调用权威部门的公开API如果有的话或者接入可靠的第三方数据服务。4.3 用户体验与交互设计让引导更自然法律咨询是敏感且充满压力的。Skill的交互设计必须减轻用户的焦虑感而不是增加负担。渐进式披露不要一开始就扔出十几个输入框。采用“对话式”的渐进提问。一个问题回答完后再出现下一个相关问题。利用WorkBuddy的“等待用户输入”节点来实现。提供默认值和示例在输入框旁给出示例。例如“月平均工资”输入框旁可以提示“例如您过去12个月每月应发工资总和为120000元则平均工资为10000元”。允许跳过与回溯对于非核心问题设置“跳过”选项。确保用户能返回上一步修改答案。这可以通过WorkBuddy的变量存储和条件跳转来实现。结果呈现的友好性最终报告不要用冷冰冰的法律文书风格。用清晰的章节、加粗的重点、温和但坚定的语气。可以设计一个HTML模板节点将结构化的数据渲染成易于阅读的网页样式。5. 部署、优化与伦理边界一个Skill搭建完成后如何让它持续、稳定、安全地运行并不断改进是更大的挑战。5.1 测试与迭代构建反馈闭环模拟用户测试用大量虚构但真实的案例基于真实裁判文书改编去跑通整个Skill。检查每个节点的输出是否符合预期。特别注意边界案例如工龄刚好20年、工资刚好达到封顶线等。A/B测试Prompt对于关键的分析节点可以设计两套不同的Prompt并行运行比较输出结果的准确性和稳定性选择最优方案。设置人工审核节点可选对于涉及重大金额或复杂情况的咨询可以在工作流末尾设置一个“转人工”的出口。将咨询记录和初步报告通过邮件或消息通知给后台的法务人员由人工进行最终复核。这既是质量保障也是风险控制。5.2 性能优化与成本控制缓存策略对于通用、不变的法律条文解释或计算规则可以将结果缓存起来避免每次咨询都调用大模型重复生成相同内容节省Token消耗。模型分级调用简单的事实收集和信息匹配可以使用更便宜、更快的轻量级模型或规则引擎。只有核心的法律推理和定性分析才调用最强但最贵的大模型。异步处理如果咨询流程很长不要让用户同步等待所有步骤完成。可以将耗时的步骤如OCR识别、复杂计算异步处理先给用户一个初步反馈处理完成后再通知用户查看完整报告。5.3 至关重要的伦理与法律风险规避这是开发法律AI的生死线必须万分谨慎。明确的免责声明必须在Skill的显著位置如开场和报告末尾声明“本AI分析仅供参考不构成正式法律意见。具体案件请咨询执业律师。” 这既是保护用户也是保护开发者。数据隐私与安全用户输入的案件详情、工资信息是高度敏感的个人数据。必须确保WorkBuddy工作流配置为不记录对话日志如果平台支持。所有数据传输使用加密。明确告知用户数据用途和保留政策。最好能做到实时处理不持久化存储用户的具体案例数据。合规性审查Skill输出的所有法律建议必须严格限定在现行有效的法律法规框架内不得引导用户采取违法或过激行为。对于涉及劳动争议解决途径的建议应优先推荐协商、调解等非对抗性方式。避免绝对化表述AI的分析应使用“可能”、“倾向于”、“风险较高”等谨慎措辞避免“一定”、“必然”、“肯定胜诉”等绝对化判断这不符合法律实务的不确定性特点。构建“罗与罗Skill”的过程是一个将法律知识、用户体验设计、AI工程化能力相结合的过程。它让我深刻体会到真正的AI应用价值不在于模型的参数有多少而在于它能否被精细地“编织”进解决实际问题的业务流程中。WorkBuddy这样的工作流平台提供了编织的“ loom”织布机而作为创造者我们需要的是对业务法律的深刻理解、对细节的执着打磨以及对技术边界的清醒认知。这个Skill目前还在不断喂养案例、优化提示词的过程中远非完美但它指向了一个方向让专业的、高成本的服务能以更普惠、更可及的方式帮助到每一个需要的人。