夜雨聆风
WPS灵犀与灵犀Claw:法律人的AI双轨工作法
一个法律人的AI工具实战笔记
2026年5月
一、引言：当法律科技遇上”两个灵犀”
昨天（2026.05.18）上午进所，分别跟几位同事交流了一下AI运用经验（随便在此，对本公众号提出宝贵经验的同事，表示感谢；因为他的提点，有了今明的公众号题材）。发现其中一名同事对AI的理解和认知，还停留在LLM的运用，且WPS的运用只停留在WPS AI的运用。
我顺手跟她示范了一下灵犀的运用。
灵犀或言灵犀助手，是WPS客户端内嵌的侧边栏助手。限于时间，我还没有跟她讲，WPS还有一个独立的桌面AI Agent，叫灵犀Claw。
【思考】 这两个产品名称太像了，用户容易混淆。但如果搞清楚了，工作方式会完全不同。
这两个”灵犀”不是升级关系，不是新旧迭代，而是两条完全不同的产品路线：
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核心差异总结：
WPS灵犀——在文档里帮你”想”和”写”
灵犀Claw——让电脑替你”跑”和”干”
对于一个律师来说，这两条轨道各有不可替代的场景。搞清楚什么时候用哪个，比搞清楚任何单一功能都重要。
二、先说结论：什么任务该用哪个？
以下这张表，是WPS 灵犀claw根据我的要求，梳理出的功能场景对比表。
【重要说明】 灵犀3.0（2026年初上线）已经加入了Canvas双屏协同功能——左边文档、右边AI面板同屏显示，划选文字直接对话修改。这个体验比早期的跳转式交互好了很多。但核心定位没变：它仍然是”围绕当前文档”的辅助工具。
三、WPS灵犀：在文档里”动嘴不动手”
场景一：合同草案快速生成
打开WPS文字，点击右上角灵犀图标（或连按两次Ctrl唤起Canvas面板），在右侧AI面板输入：
30秒左右，AI会在当前文档中生成一份结构完整的合同草案。
法律人的实操注意事项：
生成之后，不要直接发给客户。
这个提醒可能显得多余，但我必须强调。因为个人体会，WPS 灵犀助手生成的文本是框架，存在一定的缺陷。所以，你需要人工核对的关键点：
主体信息是否准确（AI不一定会区分”有限公司”和”股份有限公司”的法律意义）
违约责任条款的违约金比例、计算基数是否符合你的约定
争议解决条款的管辖法院/仲裁机构是否需要指定
知识产权归属条款是否符合客户实际需求（独家 vs 非独家、源代码是否交付）
AI做的是”搭框架、填标准条款”，你做的是”微调关键条款、匹配商业现实”。这两步不能省任何一步。
场景二：裁判文书智能校对
打开WPS文字中的代理词，灵犀面板输入：
指令示例： “校对当前文档，检查：1.是否有错别字；2.标点符号是否全半角混用；3.标题层级是否统一；4.是否有重复段落。”
AI会逐段扫描，标出问题并给出修改建议。如果需要更精确的格式控制，灵犀3.0还有一个实用功能：选中正文内容，在灵犀面板选择”转为公文”，它会自动调整字体、行距、页边距等格式参数。
但有个坑： 灵犀的格式调整是基于通用标准模板的。如果你代理的法院有特殊要求（比如某地法院要求标题用黑体小二、正文用仿宋三号、行距固定值28磅），通用模板不一定完全匹配。建议先用灵犀做一次基础校对和格式调整，再手动微调不符合法院特殊要求的地方。
四、灵犀Claw：让你的电脑”自动加班”
如果说WPS灵犀是”帮你把手头这份文档做好”，那灵犀Claw就是”帮你在你没打开电脑的时候，把活干完”。
场景一：批量合同要素提取
客户公司发来30份采购合同，要求你在一周内整理出所有合同的甲方名称、合同金额、签署日期、到期日期，做成一张汇总表。传统做法大概需要2-3小时。
用灵犀Claw的做法：
将30份合同放入 C:\LegalDocs\Contracts（假设的文件夹），对灵犀Claw说：
“读取该目录下所有.docx文件，提取甲方名称、合同金额、签署日期、到期日期，输出为Excel。”
灵犀Claw自动调用docx Skill逐份处理，大概3-5分钟完成。
但有一个问题需要说明： python-docx是通用文档解析库，它按段落顺序读取文本，并不”理解”合同的法律结构。对于格式不规范的合同，提取准确率会下降。建议随机抽5份比对原文核验。
场景二：法规更新定时监控
做行政法业务的律师，需要持续关注新出台的法规和规章。灵犀Claw有一个 timer_task 工具，支持创建定时任务。
操作： 对灵犀Claw说：
“每天早上9:00，访问司法部官网’法规规章’栏目，检查是否有新的行政法规或部门规章。有更新就提取法规名称、发布日期、文号、主要内容摘要，保存到 C:\LegalDocs\LawUpdates 。”
需说明的是， 该场景在实际操作中存在一定门槛。北大法宝等数据库需要登录，验证码会阻断自动化流程。建议优先监控不需要登录的政府公开网站（司法部、中国政府网），这些信息源通常比商业数据库更新更快。以北大法宝为例，其法律法规库的文件均来源于人大/政府公报、官方出版物和官方网站，是对官方发布内容的后续整理收录，从时间线来看，政府公开网站会率先发布最新的法律法规等内容，商业数据库的更新则相对滞后。
场景三：开庭提醒+材料清单生成
假设你的案件管理表是 D:\LegalDocs\cases.xlsx（假设的文件夹和文件），对灵犀Claw说：
指令： “读取 cases.xlsx 中开庭日期在今天或明天的案件，生成开庭材料清单，包括：案号、当事人、案由、审理法院、开庭时间、需要携带的材料。保存为Word，并在今天19:00提醒我检查。”
灵犀Claw会用xlsx Skill解析Excel筛选明天开庭的案件，生成结构化的材料清单，并用timer_task设置一次性提醒。该场景的实用程度取决于案件管理表的数据质量。
五、协同工作流：常法服务月报自动生成
此部分为撰写本文时考量最久的内容。实话实说，WPS灵犀和灵犀Claw目前是两套独立的产品。但”技术割裂”不等于”工作割裂”。
第一步：WPS灵犀生成月报初稿
打开WPS文字，灵犀面板输入：
“帮我写一份2026年5月的常法服务月报，包括本月法律咨询、合同审查、诉讼案件进展、法律培训、下月计划。”
灵犀会直接在当前文档中生成初稿。这一步利用的是灵犀”在文档中智能写作”的能力。
第二步：人工修订
在WPS中直接编辑这份初稿：补充具体案件名称（注意脱敏）、调整措辞、修改AI可能编造的数据。这一步不可省略。AI生成的初稿为框架基础，人工补充的内容则是填充其中的核心信息。
第三步：灵犀Claw接手归档和分发
修订完成后，对灵犀Claw说：
“将 C:\LegalDocs\Drafts\常法月报_202605.docx 另存为PDF，保存到 C:\LegalDocs\MonthlyReports 目录下。”
关键提醒： 由于灵犀Claw不调用WPS原生引擎，如果文档包含复杂排版元素（自动生成的目录、交叉引用、页眉页脚中的动态编号等），建议在WPS中手动”另存为PDF”，再让灵犀Claw处理PDF文件，可确保文档格式达到最高保真度。
六、法律团队如何起步？
如果你是个人执业律师，建议先从WPS灵犀开始，零部署成本。把合同生成、文书校对、文档总结这些日常操作交给WPS灵犀，会让你真切感受AI辅助带来的效率飙升。
等你习惯了”用自然语言操作文档”的工作方式，再安装灵犀Claw，逐步尝试批量文件处理、定时任务等进阶能力。
团队统一部署建议
1. 统一Skill目录
灵犀Claw的Skill安装在本地目录：C:\Users\[用户名]\AppData\Roaming\WPS 灵犀\serverdir\skills\。如果是团队统一部署，建议将常用的Skill（docx、xlsx、pdf、browser、timer_task）打包，新成员入职时一键复制到该目录。
2. 推荐首批安装的Skill
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关于沙箱技术的说明：
很多法律人听到”沙箱”会联想到Docker容器或虚拟机——完全隔离的独立操作系统环境。灵犀Claw的实现方式不同。它没有使用Docker或虚拟机，而是在安装时自带了一套”打包式隔离”方案。这个沙箱由三个部分组成：
一个独立的Python 3.12运行时（python-env目录），与系统Python完全隔离，通过pip安装的第三方库也将部署于此，不会对系统环境造成污染；
一个名为lingxi-sandbox.exe的Go语言守护进程，负责管理代码执行、权限控制和与前端通信；
一个Python审计钩子（audit_lite），拦截危险操作——比如强制禁止永久删除（os.remove），必须改用回收站（send2trash），删除的文件可以恢复。
该沙箱为WPS灵犀Claw安装包内置组件，无需用户单独安装Docker或配置虚拟机。它的隔离程度不如Docker容器——容器属于操作系统级虚拟化，通过共享主机内核实现进程级隔离，这种共享特性使得容器与宿主机的信任边界相对模糊，因此代码理论上仍可访问宿主机文件系统——但对于日常办公场景已经足够：代码运行在独立Python环境里、文件写入被限制在工作目录、危险删除操作被拦截并强制走回收站，如同计算机沙箱一样，在划定的边界内限制资源使用，避免滥用宿主机资源。
3. 数据安全：灵犀Claw有优势，但不是绝对隔离
灵犀Claw的架构设计确实在本地化方面做了大量工作：文件存储在本地沙箱目录，Python代码在本地Jupyter Kernel中执行，输出文件直接写入本地磁盘。从”执行”角度看，案件材料确实不需要离开你的电脑。
但需要澄清一个关键事实： 当灵犀Claw需要AI理解文件内容（比如让AI读一份合同、分析一段法条）时，文件内容会作为prompt上下文通过AGUI v3协议发送到lingxi.wps.cn进行大模型推理。AGUI v3协议采用了加密技术、身份验证机制、防火墙防护等多重安全措施，能够在传输过程中有效防止数据被未授权访问、窃取或篡改，保障合同、法条这类敏感文件内容的安全性与完整性。这意味着，文件本身留在本地，但文件的内容会经过云端。
对于高度敏感的案件材料（涉及国家秘密、商业秘密核心数据等），无论使用灵犀还是Claw，都应审慎评估是否将内容交给云端大模型处理。真正的”数据不出本地”方案，需要本地部署的开源大模型（如Ollama + Qwen/Llama）才能实现。
七、工具是手段，专业判断才是核心
广大法律人当清醒认识到，将AI生成内容不经核查便直接交付，实则是以技术之便行专业失守之实：合同条款未加审慎推敲，法律文书未溯及法条本源，专业报告未验证数据真伪。
这绝非真正意义上的”AI辅助”，而是让算法越俎代庖，替代了本应由法律人秉持专业精神、恪守职业操守所作出的独立判断。
笔者认为，技术可以赋能，但不可代偿；工具可以提效，但不可卸责。法律人当以”时时放心不下”的责任感，在人机协同中牢牢守住专业判断的主阵地，以赤诚之心应答时代命题，以务实之行诠释责任担当。
不管用灵犀还是灵犀Claw，有三个铁律：
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AI生成的法律条款必须逐条核对。
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特别是违约金比例、管辖条款、生效条件等直接影响当事人权利义务的内容。
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AI提取的数据必须抽样验证。
借助合同自动识别提取技术批量处理30份合同提取要素，至少随机抽5份比对原文，确认准确率。
AI本身不具备法律责任能力，不承担法律责任，使用AI的主体（开发者、使用者等）需承担相应法律责任。
比如某电商公司使用AI生成的营销文案侵犯他人著作权，因未审核内容合法性，最终由该公司赔偿原作者5万元；还有科技企业委托开发的AI工具生成侵权代码，因合同未明确权责，最终由开发企业承担60%赔偿。客户不关心你的合同是AI写的还是手写的，出了问题他只会找你。
工具的价值在于把你的时间从机械劳动中解放出来，让你把精力花在真正需要专业判断的地方——风险评估、策略设计、谈判博弈。这才是律师不可替代的价值。
下期预告：《用灵犀Claw打造智能合同审查流水线》——从合同接收、要素提取、风险扫描到审查意见书生成，用Skill串联一条完整的自动化审查链路。
术语说明
本文中涉及的4个专业术语定义如下：
1. Jupyter Kernel
【通用技术定义】Jupyter Kernel是Jupyter交互式计算生态的核心执行组件，负责接收用户提交的代码指令（支持Python、R、Julia等多种编程语言），完成代码执行后将结果返回给前端交互界面，是Jupyter Notebook、Jupyter Lab等工具的运行基础。
【本文场景说明】在灵犀Claw的架构中，所有本地执行的自动化代码（如批量解析合同、处理Excel案件表）均在独立的本地Python Kernel中运行，该Kernel与系统原生Python环境完全隔离，不会造成环境污染，也避免了第三方库冲突问题。
2. AGUI v3协议
【通用技术定义】AGUI（Application GUI）是WPS AI产品专用的端云通信协议，v3为2025年迭代的第三代版本，核心作用是实现本地AI工具与云端大模型推理服务之间的安全数据交互，内置传输加密、身份验证、权限管控、异常拦截等多重安全机制。
【本文场景说明】灵犀Claw在需要调用云端大模型能力理解文件内容（如分析合同条款、解读法条）时，会将文件内容作为上下文通过AGUI v3协议加密传输至WPS云端推理服务，全程避免敏感法律数据明文传输，降低泄露风险。
3. Docker
【通用技术定义】Docker是主流的开源容器引擎，可将应用程序及其依赖的全部运行环境（如特定版本的Python、第三方库、系统配置）打包为独立的”容器”，容器与容器、容器与宿主机操作系统之间实现完全资源隔离，既避免环境冲突，也防止应用非法访问宿主机文件。
【本文场景说明】灵犀Claw未采用Docker作为隔离方案，主要原因是Docker的部署、配置门槛较高，不符合普通法律用户的使用习惯；产品采用了更轻量的自研”打包式沙箱”，已实现日常办公场景所需的隔离能力，无需Docker级别的强隔离。
4. Canvas双屏协同功能
【通用技术定义】Canvas双屏协同是WPS灵犀3.0版本推出的核心交互功能，开启后WPS编辑界面会划分为左右双屏：左侧为当前正在编辑的文档/表格/PPT，右侧为AI对话面板，用户可直接划选左侧内容一键发送给AI处理，AI生成的内容也可直接插入左侧文档，无需反复跳转页面。
【本文场景说明】该功能解决了早期WPS灵犀需要反复跳转页面传递内容的痛点，但目前仍定位为”单文档辅助工具”，仅能围绕当前打开的单个文件提供服务，无法处理批量文件操作、定时自动化任务等跨文件、离线化需求，这类需求需要配合灵犀Claw使用。