IPO与挂牌审核问询案例库 · 2023年度

2023 年上市/挂牌公司审核问询法律问题回溯（A股 313 家 + 新三板 257 家，详述 3,915 个法律问题），一司一文，沉淀"问询要点—回复与核查要点—执业提示"，办理同类项目时可直接检索论证范本与证据链思路。可用站内搜索按公司简称、代码或法律问题关键词检索。

来源仓库：lennonli/ipo-inquiry-kb（共 570 份案例）｜📊 2023 年度总结报告

如何用 AI 智能体使用本案例库

本库是纯 Markdown 公开知识库，任何 AI 智能体都能直接消费。按场景选一种即可。

方式一：网页版 AI 直接读案例链接（最简单）

把某篇案例页网址发给支持联网读取的 AI（ChatGPT、Claude、Gemini、豆包、DeepSeek 等），让它定向提取。可直接复制的提示词：

请阅读 https://ai.licheng.uk/kb2023/920950-迅安科技一文，提取其中"股权代持"与"特殊投资条款"问题的：①问询要点；②发行人与中介机构的回复论证思路；③执业提示。用表格输出，并单独列出本案证据链构成。

方式二：让 AI 检索整个案例库

把检索需求连同库地址一起发给 AI（适合"找同类案例、对比口径"）。提示词模板：

这是一个 IPO/挂牌审核问询法律问题案例库：https://ai.licheng.uk/kb2023/ （GitHub 源仓库 https://github.com/lennonli/ipo-inquiry-kb ，含 scripts/index.json 元数据索引，可按板块/法律类别/律所筛选）。请查找涉及"劳务派遣超比例"的案例，逐案输出公司、板块、问询要点、回复口径，并对比各案论证差异。

场景化示例：

我在办一个北交所 IPO 项目，发行人历史上有亲属代持（已还原、无书面代持协议）。请从该案例库的北交所案例中找出同类情形，总结监管关注要点、回复论证框架和证据清单，并指出我需要补充核查的事项。

方式三：终端智能体本地检索（Claude Code / Codex / ZCode 等）

克隆仓库后让编码代理直接检索全文与索引：

在本地 clone 的案例库 cases/ 中检索"未批先建"相关案例，输出每案的问询要点与执业提示；用 scripts/index.json 的 tags 和 board 字段先筛后查，命中案例注明文件名。

提示词写法四个要点

给出案例库地址（或本地路径），让 AI 知道去哪读；
写清你的具体情形：板块、问题类型、特殊事实（如"无书面代持协议"），检索越准；
指定输出结构：问询要点 / 回复口径 / 执业提示三段式，或表格对比；
办项目时加一句"请把命中案例的回复与核查要点转成本项目的核查计划和证据清单"，直接产出可执行成果。

注意：案例内容基于公开披露文件提炼，正式援引问询回复口径前请回交易所官网或见微数据核对公告原文。

北交所（77）

科创板（67）

深市创业板（110）

沪市主板（36）

深市主板（23）

新三板（257）

IPO与挂牌审核问询案例库 · 2023年度 ​

如何用 AI 智能体使用本案例库 ​

方式一：网页版 AI 直接读案例链接（最简单） ​

方式二：让 AI 检索整个案例库 ​

方式三：终端智能体本地检索（Claude Code / Codex / ZCode 等） ​

提示词写法四个要点 ​

北交所（77） ​

科创板（67） ​

深市创业板（110） ​

沪市主板（36） ​

深市主板（23） ​

新三板（257） ​

联系李成律师