AI 赋能法律检索与案例研究全链路

1.1 法律检索与案例研究在做什么

法律检索是找到并核验现行有效法条/司法解释的过程；案例研究是检索类案、提取争议焦点与裁判要旨的过程。法律工作的前提是「核验先于引用」——引用现行有效法条是底线，引用失效法条是重大错误；AI 编造法条案号、未核读现行有效性零容忍，判断与担责归人。

本课的学习起点是「法律检索 + 案例研究 + AI 检索研究工作流」：看懂法条/司法解释怎么检索、现行有效性怎么核、类案怎么找、争议焦点与裁判要旨怎么提，以及如何用 AI 把学习变成成果驱动。核验与判断永远归人。

我是法律检索学员（以当年度官方口径为准），请帮我生成检索与案例研究知识树：
1. 按「法条检索/现行有效性核验/类案检索/争议焦点/裁判要旨」分级展开。
2. 每个节点给出检索方法、常见错误、核验判断归人提示。
3. 标注每个节点与我的目标（完成检索报告）的关系。
4. 输出为 Markdown 结构树，只依据现行有效的法律文本与通用检索方法，不得编造，不确定处标「待核」。

2.1 法律检索与案例研究知识树：检索 + 研究五主干

法律检索与案例研究的知识树有五个主干：法条检索（国家法律法规数据库 flk.npc.gov.cn 等 A 级源）、司法解释（最高法/最高检发布）、现行有效性核验（是否有效/有无修改废止）、检索策略（按名称/关键词/条号/组合）、案例研究（类案检索/争议焦点/裁判要旨）。知识树的作用是告诉你「这门课学什么、各知识点怎么连」——先立框架，再往里填内容。

检索知识树不是「把法条背下来」，而是「知道每个知识点为什么重要、怎么连接」。AI 能帮你把知识树画出来、把每个知识点的资料整理好，但「哪些是学习重点、结论靠不靠得住」的判断归你。

2.2 AI 检索知识树工作流

用 AI 搭检索知识树的姿势：你把教材目录与目标喂给 AI，要求它输出知识树——每个主干包含什么、层级怎么组织、建议优先级，你负责核验知识树有没有被 AI 遗漏或虚构。重点判断与路径选择由你定，AI 只做梳理与呈现。

我要自学法律检索与案例研究（教学模拟，勿引入真实敏感信息），请帮我生成知识树：
1. 按「法条检索/司法解释/现行有效性核验/检索策略/案例研究」分层列出知识节点。
2. 每个节点标注需要的资料类型与建议来源（可核类型）。
3. 标出各节点对学习目标的重要性（高/中/低）。
4. 输出为 Markdown 表格，只依据通用教材框架，不确定处标「待核」，不得编造数据。

3.1 法条/司法解释/现行有效性核验核心

法律检索核心：法条检索（国家法律法规数据库 flk.npc.gov.cn 等 A 级源）、司法解释检索（最高法/最高检发布）、现行有效性核验（该条文是否仍有效、有无被修改废止）、检索策略（按名称/关键词/条号/组合检索）。检索与核验是法律工作的地基——引用现行有效法条是底线，引用已失效或被修改的条文是重大错误。检索与核验判断归人，AI 只做聚合初筛。

法律检索不是「搜一下就行」，而是「找得到、核得清、引得对」。AI 能帮你把检索结果聚合起来，但「条文是否现行有效、引用是否规范」的判断归你。

3.2 AI 法律检索工作流

用 AI 学法律检索的姿势：你把学习目标喂给 AI，要求它输出「检索入口 + 方法 + 现行有效性核验」的清单，并明确「AI 提供线索、人核现行有效性」。检索核验归人，AI 只做聚合提示。

我在学习法律检索（教学模拟，不构成法律意见），请帮我做检索准备：
1. 列出常见 A 级法规检索入口（如国家法律法规数据库等）。
2. 给出按名称/关键词/条号/组合检索的方法要点。
3. 说明现行有效性核验步骤，不确定处标「待核」。
4. 输出为 Markdown 清单，不得编造法条与案号。

4.1 类案检索/争议焦点/裁判要旨核心

案例研究核心：类案检索（同案由/同争议焦点/同法律关系）、争议焦点提取（本案争什么）、裁判要旨归纳（法院怎么判、规则是什么）。案例研究让法律适用有抓手——类案是否可类比、要旨归纳是否准确，判断归人，AI 只做聚合初筛。

案例研究不是「AI 说类案就类案」，而是「人核类案可比性、人提争议焦点、人归裁判要旨」。AI 能帮你把类案聚合起来，但「是否类案、要旨准不准」的判断归你。

4.2 AI 案例研究工作流

用 AI 学案例研究的姿势：你把学习目标喂给 AI，要求它输出「类案检索 + 争议焦点 + 裁判要旨」的研究清单，并明确「AI 聚合类案、人核可比性与要旨」。研究判断归人，AI 只做聚合提示。

我在学习案例研究（教学模拟，不构成法律意见），请帮我做研究准备：
1. 列出类案检索的要素（案由/争议焦点/法律关系）。
2. 给出争议焦点提取与裁判要旨归纳的要点。
3. 说明类案可比性核验步骤，不确定处标「待核」。
4. 输出为 Markdown 清单，不得编造案号与案例。

5.1 检索研究岗位地图

检索研究岗位地图（职友集 2026-08-11 实读口径）：法务/律师双轨（法务 39753/+6% 为全两专业第一岗、律师 25389/-4% 绝对量大只引绝对量）、法务专员 11030/-3%、知识产权 7036/+6%（增长类目可引上行）、律师助理 6150/-4%（法考过渡岗 48.1% 拿 3-6K）、法律顾问 2830/-20%。本课侧重法务/律师双轨——检索与案例研究是法务/律师最日常的核心产出。岗位选择判断归人，AI 只做岗位信息聚合。

本课的就业出口：掌握法律检索与案例研究后，可向法务、法务专员、律师助理、律师方向升级，衔接法考（法律职业资格）考证链。路径判断归人。

我是法律检索学员，求职方向为检索/研究岗，请帮我做岗位地图与路径规划：
1. 基于法律岗位地图（法务/律师/知产/合规线），列出与我匹配的岗位方向。
2. 每个方向说明需求特征、法考资格与学历壁垒、升级路径。
3. 结合我的情况，给出 3 步职业路径建议。
4. 只依据公开岗位信息与教学模拟口径，不得编造数据，不确定处标「待核」；最终路径判断归我。
[粘贴你的求职偏好与现状]

6.1 检索研究学习成果包

检索研究学习成果包是这门课的交付物：把学到的法律检索与案例研究知识，整理成一份可展示、可复核的学习成果。成果包包含：学习摘要、检索知识树、检索要点、案例研究要点、岗位地图、学习结论。结论与判断归人，AI 只做草拟与整理。

学习成果包不是「抄 AI 输出」，而是「用 AI 提速草拟、人核判断成稿」——数据标注来源或标「教学模拟」，判断与担责归人。

我是法律检索学员，已完成学习要点，请帮我草拟检索学习成果包初稿：
1. 按标准结构组织（学习摘要/检索知识树/检索要点/案例要点/岗位地图/学习结论）。
2. 每个部分基于我提供的事实与现行有效的法律文本，不得自行编造。
3. 生成后列出一份「待你人工确认」清单：哪些是判断项、哪些法条需核验。
4. 主动列出可能的检索遗漏供我校验。

7.1 AI 检索研究学习全链路

AI 检索研究学习全链路把六件事串成一条线：立知识树（AI 生成树、人核范围）、学检索（AI 聚合线索、人核现行有效性）、学案例（AI 聚合类案、人核要旨）、看岗位（AI 聚合岗位信息、人判路径）、做成果（AI 草拟成果包、人核成稿）、守底线（红线带电、判断归人）。每一步 AI 只做执行与聚合，判断与担责归人。

7.2 红线零容忍（AI 编造法条案号/引用失效法条/未核读现行有效性/伪造证据/泄露商业秘密）

我是法律检索学员，请帮我做结业前红线自查：
1. 按红线清单（AI 编造法条案号/引用失效法条/伪造证据虚构案例/代出具意见代签署/泄露商业秘密）逐项给出自查问题与识别场景。
2. 基于我的回答标注「零触碰/待改进」。
3. 输出「待补强」清单与行动建议。
4. 输出为 Markdown 表格，只依据本课内容，不确定处标「待核」；最终自我判断归我。
[粘贴你的自查回答]