AI实战：把真实工作交给Agent
50篇可直接落地的法律AI实战：文件与日常事务、尽职调查全流程、法律研究与IPO问询、诉讼专题（以买卖合同质量纠纷为贯穿示例）与定时任务，每篇均附可直接复制的实战提示词。
共 51 篇 · 单篇页面收录于 AI 教程栏目 · 来源仓库：lennonli/licheng-AI-tutorials
系列目录
- 《AI实战：把真实工作交给Agent》前50篇（最终版） —— 本包按最终确认顺序整理，共50篇。每篇均包含“直接复制的实战提示词”。AI实战01｜别再一句一句问AI：把一项完整工作直接交给Agent
- AI实战01｜别再一句一句问AI：把一项完整工作直接交给Agent —— 很多人已经天天用AI，但使用方式仍然是：；最后还要自己复制到Word、整理格式、保存文件。
- AI实战02｜一次处理几十个文件：不要再一份一份上传给AI —— 面对两三份文件，一份一份上传当然没问题。上传一份 → 处理一份 → 再上传下一份，
- AI实战03｜让Agent做网络研究：不要只让它“搜一下” —— 所以真正的网络研究，不应该只交付一段AI总结。事实 + 来源 + 分析 + 待核验事项。
- AI实战04｜别让AI只在聊天框里写：直接让Agent生成和修改Word文件 —— 很多知识工作最后真正交付的，不是一段聊天记录。但很多人现在使用AI，还是这种方式：
- AI实战05｜让Agent直接处理Excel：不要只让AI给你一张Markdown表格 —— 很多人让AI处理表格时，最后得到的是：；一张聊天框里的Markdown表格。
- AI实战06｜两份文件到底改了什么？让Agent直接做版本比对 —— 这类任务其实非常适合直接交给Agent。“乙方应在收到通知后10日内完成整改。”
- AI实战07｜一堆扫描PDF怎么处理？让Agent先识别，再整理，再提取 —— 实际工作里的PDF，并不都是干净的电子文件。这些文件打开以后看得见，但文字可能根本无法直接复制。
- AI实战08｜邮件和附件太乱？让Agent先整理成一个项目资料包 —— 真实项目里的材料，很少一开始就是整齐的。到底有哪些材料、哪个是最新版、还缺什么，已经要花不少时间。
- AI实战09｜开完会别自己整理：让Agent直接生成纪要和待办清单 —— 如果会议时间比较长，这件事很耗精力。这类工作其实非常适合直接交给Agent。
- AI实战10｜别再手工复制网页：让Agent把公开信息直接整理成Excel —— 批量网络采集最重要的一步不是搜索，而是：；然后让Agent逐家公司按照同一套字段搜集。
- AI实战11｜几十份证据怎么整理？让Agent先做证据目录和时间线 —— 诉讼项目里，经常会收到一整个文件夹：；真正开始写诉状、答辩状或者代理意见之前，往往先要花大量时间解决一个基础问题：
- AI实战12｜尽调材料太多？先让Agent做资料盘点和缺失清单 —— 尽调项目开始时，经常会收到一个很大的文件夹。真正开始法律分析之前，往往要先花大量时间做一件很基础的工作：
- AI实战13｜别手工建尽调目录：让Agent按尽调清单序号直接生成文件夹 —— 既然尽调清单已经把整个项目的核查事项和层级设计好了，就没必要再手工一层一层建立文件夹。直接把尽调清单交给Agent，让它按照清单里的序号和层级自动生成完整的文件夹结构。
- AI实战14｜尽调目录建好了，再让Agent按清单自动归类客户材料 —— 但我不建议一上来就让Agent直接归档。归档前先盘点，归档时只复制，归档后再核对。
- AI实战15｜别让Agent一次写完整份尽调报告：一章一章改，写完一章就核一章 —— 不要一上来就让Agent根据全部材料，把整份尽调报告一次性全部改完。一份完整的法律尽调报告可能有几十页甚至上百页。
- AI实战16｜尽调报告写出一稿后，让Agent反向生成补充尽调清单 —— 第一轮尽调资料收集完成以后，我们已经：；又按照章节逐步写出了一版尽调报告初稿。
- AI实战17｜客户补资料回来后，不要重做报告：只更新受影响的章节 —— 第一版尽调报告写出来以后，我们根据里面的：；接下来，客户会陆续把第二轮材料补回来。
- AI实战18｜尽调报告写完别急着发：先让Agent做一次全文交叉核对 —— 经过前面的几轮处理以后，尽调报告已经基本写出来了。内容都写完了，接下来只要润色一下就可以发。
- AI实战19｜100页尽调报告怎么看？让Agent提炼重大问题清单 —— 但真正给客户、项目负责人或者合伙人汇报时，对方通常不会先从第一页开始完整阅读。所以尽调报告基本完成以后，我通常会再让Agent做一项工作：
- AI实战20｜尽调发现问题后，让Agent直接转成交易文件修改建议 —— 尽调报告写完以后，我们已经进一步形成了：；但如果项目是并购、投资或者股权交易，真正有价值的下一步不是：
- AI实战21｜别只靠模型记忆：让Agent先查知识库，再回答专业问题 —— 很多专业问题，真正有价值的答案并不是：；“我的知识库里以前有没有类似案例？”
- AI实战22｜客户给了案情和底稿，让Agent通过法律数据库MCP直接做类案检索报告 —— 律师做案件研究时，经常会遇到这样的任务：；手里也有起诉状、答辩状、合同、证据材料或者前期分析底稿；
- AI实战23｜IPO遇到特殊法律问题？让Agent去证券数据库里找审核案例 —— 做IPO、挂牌、再融资等证券业务时，经常会碰到一些不能只看法条的问题。公司有几处厂房没有取得房产证，其中部分属于违章建筑。
- AI实战24｜法律文件里的法条别靠AI记：让Agent逐条核验是否最新有效 —— 法律文件写完以后，有一类错误特别麻烦：；文件本身写得没有问题，但某一条法律依据可能已经：
- AI实战25｜案件发生在旧法时期怎么办？让Agent自动做新旧法和法条沿革对比 —— 法律研究里有一类问题，特别容易被AI处理错：；现在的法律已经改了，但案件事实发生在几年前。
- AI实战26｜客户抛来一个复杂法律问题，让Agent直接做一份专项法律研究报告 —— 客户突然提出一个比较复杂的法律问题。某个历史行为是否会产生重大法律责任；
- AI实战27｜IPO问询来了，先让Agent把整份问询函拆成核查任务清单 —— IPO、再融资、北交所、新三板项目里，经常会收到一整轮审核问询。把整份问询函交给Agent，让它先拆成一张可以真正执行的核查任务清单。
- AI实战28｜监管问询怎么回复？先让Agent查历史审核案例，再搭当前项目的回复框架 —— 上一项工作已经把整份审核问询拆成了：；等这些基础工作逐步完成以后，就可以开始真正写问询回复了。
- AI实战29｜问询回复写完后，换一个Agent逐题检查漏答、答非所问和明确意见 —— 换一个没有参与主要起草工作的Agent，把“监管问询原文”和“当前回复稿”重新从头对一遍。监管问的每一个问题，我们到底有没有真正回答。
- AI实战30｜多家中介文件别各写各的：让Agent做一次跨文件一致性核对 —— IPO、再融资、新三板等证券项目里，一个项目最终会形成很多不同文件。律师出具的法律意见书、律师工作报告；
- AI实战31｜报告期要更新了，先让Agent生成一份补充尽调清单 —— IPO、再融资、北交所、新三板等项目推进过程中，经常会遇到报告期更新。“请补充提供最近三个月的最新资料。”
- AI实战32｜企业补完更新资料后，让Agent先做增量核查，再更新法律文件 —— 根据上一报告期的尽调情况，生成一份新的：；企业按照这份清单，把截至新报告期的：
- AI实战33｜拿到一个新案件后，先让Agent查类案，再做一份诉讼案件分析报告 —— 律师拿到一个新的诉讼案件以后，通常不会马上开始写起诉状或者答辩状。做到这里以后，我比较建议马上让Agent做第二步：
- AI实战34｜案件研究完成后，让Agent把证据整理成“事实—证据—争议焦点”对应表 —— 接下来要做的，不是马上写起诉状或者答辩状。我们主张的这些事实，到底有哪些证据能够证明？
- AI实战35｜起诉前先站到对方一边：让Agent模拟“质量问题”答辩和攻击路径 —— 把现有全部案件材料交给Agent，让它暂时站到对方律师的立场，模拟一份完整的答辩和攻击路径。这一整个诉讼系列，我们就用一个典型案件贯穿：
- AI实战36｜起诉状不要从零写：把历史优质模板交给Agent直接改成新案件 —— 卖方已经交付货物，买方以货物存在质量问题为由，长期拖欠剩余货款。先找一份自己以前写过、并且比较满意的同类起诉状，作为本次起草模板。
- AI实战37｜起诉状写完别急着提交：让另一个Agent从被告和法官两个角度复核 —— 卖方已经交付货物，买方以货物存在质量问题为由长期拖欠货款，卖方准备起诉追索货款。起诉状初稿写出来以后，我不建议马上提交法院。
- AI实战38｜如果你代理被告，怎样让Agent起草一份真正能用的答辩状 —— 前面的诉讼系列，我们一直以一个买卖合同纠纷为例：；卖方已经交付货物，买方认为货物存在质量问题，因此一直没有支付剩余货款。
- AI实战39｜收到被告答辩状后，让Agent把真实答辩和之前的攻击路径逐项对照 —— 起诉状提交以后，案件进入正式诉讼程序。在起诉以前，我们已经让Agent模拟过：
- AI实战40｜对方证据来了，先让Agent逐份做质证底稿，再形成正式质证意见 —— 卖方已经交付货物，买方以货物存在质量问题为由长期拖欠货款。现在买方除了提交答辩状，通常还会提交一批证据。
- AI实战41｜开庭前，让Agent把整个案件整理成一份庭审提纲 —— 案件进入开庭阶段以后，律师通常还需要准备一份非常重要的内部文件：；真正坐到法庭上以后，我下一步要说什么、法官可能问什么、对方可能攻击什么、相关证据在哪里。
- AI实战42｜庭审结束后，让Agent根据庭审笔录起草代理词 —— 相反，这时候往往是重新整理案件逻辑的一个重要节点。因为开庭以前，我们做的很多工作都是：
- AI实战43｜判决下来以后，让Agent拆解法院理由，再判断要不要上诉 —— 很多律师拿到判决以后，第一件事通常是：；把判决和前面整个案件材料一起交给Agent，让它反向拆解法院的裁判逻辑。
- AI实战44｜决定上诉后，让Agent围绕“能改变结果的点”起草上诉状 —— 买方以货物存在质量问题为由拒付剩余货款；；现在其中一方认为一审在质量问题、损失认定、货款责任或者违约责任方面存在错误，准备提起上诉。
- AI实战45｜标准化法律文书别每次重写：把旧模板交给Agent，直接生成新案件文件 —— 律师工作里有一类文件非常适合交给Agent。不同案件之间主要变化的是当事人、案号、事实、金额、请求和依据。
- AI实战46｜诉讼专题最终篇：律师的上限，就是AI的上限 —— 前面这个诉讼专题，我们已经把Agent放进了诉讼工作的几乎整个流程：；看起来，越来越多的诉讼工作都可以交给AI。
- AI实战47｜别再每天自己刷法律资讯：让Agent定时生成专业法律简报 —— 翻一下证监会、交易所或者最高法官网。这件事情需要每天重复，而且很容易漏。
- AI实战48｜项目不用天天自己盯：让Agent每周自动做一次项目巡检 —— 律师做一个长期项目，最容易出现的问题不是：；如果每次都靠律师自己重新翻一遍项目文件夹，确认：
- AI实战49｜没变化别来打扰我：让Agent持续监控诉讼、处罚、监管和项目变化 —— 比如正在做并购、尽调或者长期顾问项目。“新增一宗金额2,000万元的买卖合同纠纷，涉案金额较大，建议核查是否需要更新尽调报告中的重大诉讼披露。”
- AI实战50｜每天早上，让Agent自动生成一份“律师工作晨报” —— 持续监控诉讼、处罚、监管和项目变化。让Agent自动把当天最重要的信息集中整理好。
