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法律合规

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用 Cue 跑「法律合规」场景的深度研究:快速检索国内法律法规与行政令原文,梳理立法背景与合规要点。覆盖企业合规风险体检、监管问询答复案例库、疑难法律实操案例库、国内法规调研、法律实务问题研判、监管处罚雷达、诉讼文书起草等核心搭子,产出带法条与类案依据、可逐条回查的合规体检与法律实务底稿。

What it does

用 Cue 跑「法律合规」场景的深度研究:快速检索国内法律法规与行政令原文,梳理立法背景与合规要点。覆盖企业合规风险体检、监管问询答复案例库、疑难法律实操案例库、国内法规调研、法律实务问题研判、监管处罚雷达、诉讼文书起草等核心搭子,产出带法条与类案依据、可逐条回查的合规体检与法律实务底稿。

The skill document

Cue「法律合规」研究 skill

加载本 skill 后,你可以用 Cue 跑这个场景的深度研究(多源公开数据交叉、结论带来源链接)。

何时用

法律合规:信披与监管、企业尽调、全网检索。

当前可用搭子(仅供理解;运行时以 live 为准)

  • 企业合规风险体检:进场前穿透职务发明纠纷、VIE 异常、历史对赌与隐性舆情,对标发审问询与合规红线,产出红旗预警报告、访谈提纲与底稿索取目
  • 监管问询答复案例库:穿透交易所审核动态,针对非标合规问题匹配已过会企业的问询原文与回复样本,产出可直接复用的答辩口径与证据框架。
  • 疑难法律实操案例库:遇到拿不准的法律问题,先看别人怎么判、怎么办。围绕一个争议点检索公开裁判文书、监管问答与实务案例,归纳裁判要点、争议焦点
  • 国内法规调研:快速检索国内法律法规与行政令原文,梳理立法背景与合规要点,覆盖金融监管、工商登记、司法涉诉等多源公开数据。
  • 法律实务问题研判:把一个具体实务法律问题,研判成可回查的法条与类案底稿:现行有效法条依据、类案裁判规则、实务操作要点与风险点,逐条标官方出
  • 监管处罚雷达:最近哪些上市公司被证监会立案、处罚或市场禁入?给定一类监管动作,跨全市场扫出近期命中公司,按事由分类给出名称、时间与涉及
  • 诉讼文书起草:把案件事实、当事人立场和上传的对方材料,起草成规范的诉讼文书草稿(答辩状 / 质证意见 / 律师函等),逐点附法条与类案

准备 Cue runner(首次用时,幂等)

本 skill 不自带脚本,靠 Cue 开源 runner 跑研究。先确认 runner 是否就绪:

  • 若你已安装 cue-skills(或本 skill 来自整包发布)→ 直接用其中的 cue-research/scripts/research_run.py跳过本节
  • 否则克隆开源仓(含 cue-research + cue-buddy 全套依赖),有则更新、无则克隆(GitHub 不通走镜像):
    if [ -d ~/.cue/cue-skills/.git ]; then
      git -C ~/.cue/cue-skills pull --ff-only
    else
      git clone https://github.com/sensedeal/cue-skills ~/.cue/cue-skills \
        || git clone https://gitee.com/sensedeal/cue-skills ~/.cue/cue-skills
    fi
    
    之后 runner = ~/.cue/cue-skills/cue-research/scripts/research_run.py。需 git + python3(runner 仅用标准库)。

怎么跑(搭子是动态的,运行时查 live)

  1. 拉本场景当前搭子GET https://cuecue.cn/api/playbook,找 secondary_category == "法律合规" 的 scene,读 buddies[](每个有 template_id/title/goal)。若该场景当前不在返回里(临时未达展示门槛)→ 告知用户暂不可用。
  2. 选一个搭子委托 cue-research 的匹配逻辑(其 +match/Stage-2:对 goal 做语义匹配、把用户的具体主体从匹配中剥离、弱命中先列 ≤2 候选确认)——不要只按字面 title 关键词裸选。取选中搭子的 template_id
  3. 确认 credits(强制):跑深度研究消耗 credits。运行前显式问用户「将用搭子 X 跑【主体】,耗 credits,是否继续?」并等确认。
  4. python3 ~/.cue/cue-skills/cue-research/scripts/research_run.py --query "<用户主体/问题>" --template-id (用上一节就绪的 runner 路径;已装 cue-skills 则用你本地的 cue-research/scripts/research_run.py)。深度研究 3–15 分钟;长跑 live 流常不带报告段,用 replay 取最终报告。 读 runner 末行 RESULT ok|emptyempty → 告知用户本次未取到内容、可换主体/搭子重试,不要编造
  5. 回报:把带来源链接的报告交给用户,不去掉来源、不杜撰。

前置

  • Cue 账号 API key(cue CLI 登录后在 ~/.cue/config.json,runner 自动读);新账号送免费积分(注册 50 + 每天 10),可先免费试。
  • git + python3(自举 runner 用;runner 仅标准库)。
  • 跑深度研究消耗 credits;只覆盖公开数据,不替代尽调/法律/核保。

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