三个小时,从 AI 新手到法律服务产品共创:天驰君泰杭州青训营纪实

天驰君泰杭州分所第一届青训营暨 AI 法律服务产品设计训练营，给学员安排了一项颇有挑战的任务：上午用约三个小时开发 AI 法律服务产品，下午路演。学员的 AI 使用经验差别很大，从熟练使用者到刚刚安装 WorkBuddy 的初学者都有。分组时考虑了这一点，将不同水平的成员搭配在一起，每组配备导师和组长。

下午的成果中，第五组给我留下了很深的印象。大多数组员此前没有安装和制作过 Skill，却已经把广告审查做成了网页，还修改过一轮界面，让客户更方便地提交材料。其他组也拿出了有明确用途的产品，包括浙江劳动合同解除助手，以及面向出海企业的 GDPR 隐私政策转换器。三个小时里，这些律师开始将自己的工作经验写进 AI，做出了可以运行的法律服务产品。对于正在考虑怎样开展 AI 培训的法律团队，这次实践值得仔细看一看。

本次活动由北京天驰君泰（杭州）律师事务所主办，北京面壁智能科技股份有限公司作为联合发起方及 AI 科技顾问参与，指导单位为浙江省律师协会青年律师工作委员会、北京天驰君泰律师事务所青年工作委员会。

我参与了开场分享，也辅导了其中第一组，并且获得了最终路演的冠军。回看整场活动，三道任务的安排很有意思。它们让我们得以比较同一业务的不同做法，也给各组留下了发挥专业特长的余地。

下面结合路演成果，谈谈我的观察。

该场活动所有成果在我的个人网页（https://xingchendata.com/tiantai-youth-ai-camp/）上发布，大家点击阅读原文即可跳转。

下面结合路演成果，谈谈我的观察。

文中图片均为我在现场拍摄的路演照片。

活动开始前，面壁智能产品总监先介绍技术原理，随后我从法律人的角度，分享怎样开发一个 Skill。理解 Skill，可以从熟悉的工作开始。律师处理一类委托，通常有自己的顺序，也知道哪些材料必须拿到、哪些地方要停下来核实。这些方法连同法规指南、检查清单和文书模板，可以整理成 AI 反复执行的工作流程。

开发时，可以拿自己的资料和经验来搭建，也可以研究已有的优秀 Skill，借用适合当前业务的做法。法律人需要说清楚的是，这项工作应当怎样完成，做到什么程度才可以交付。试用之后，还要检查结果是否符合要求。

训练营接下来布置了三个任务，前两项必做，第三项选做。下午每组三十分钟展示，大家需要拿出成果，并向导师和同伴解释自己的设计。

任务一：客户背调。所有小组以苏州仕净科技股份有限公司为对象，开发背调 Skill。要求只输入公司全称和一条指令，就能生成排版规范的 Word 报告与 PDF 附件。信息限于公开渠道，必须注明来源并核实准确性。报告结构不作统一限定，由各组自行设计。

任务二：自选法律服务产品。各组结合成员业务领域和导师专业方向，做出可运行的 Skill。路演时，需要说明给谁用、解决什么问题，并展示使用流程。

任务三：法律研究。围绕“认缴出资期限未届满即转让股权时，转让股东与受让人对出资义务及公司债权人责任的承担”，完成研究报告。任务要求交代问题界定与检索路径，核验法条、梳理类案规则，对实务分歧作出分析，最后给出结论和风险提示。

共同背调题很适合观察专业经验怎样影响 AI。各组查的是同一家企业，使用的又都是公开信息，最终报告却有明显差别。读过这些报告就会发现，差别很大程度上取决于律师想拿它做什么。

第二组关注的是怎样谈客户。报告会分析决策链条和潜在需求，也考虑付费能力、收费风险。首次会谈的问题后面还附上了提问目的，说明希望通过这一问获得什么信息。有经验的律师见客户前，往往已经在考虑委托如何推进。谁能够作决定，需求是否足够迫切，都是影响沟通的问题。第二组把这部分准备工作放进了报告。

第五组更重视承接方式。他们制作了法律顾问切入备忘录，根据企业的风险状态讨论服务建议。例如，是否适合谈常年法律顾问，还是应当优先考虑预重整、重整或监管调查应对等专项。这类建议需要结合客户当前处境。企业有法律需求，并不意味着律师适合马上按常年顾问的方式承接。服务怎么安排，也关系到律师自身的风险。

第三组把背调做成了客户地图。报告从核验事实出发，分析影响和法律问题，再讨论服务机会。它还考虑了第二次会谈：第一次谈完，客户需要回去补什么材料，下次见面能据此推进到哪一步。现场产品页写得很直白：把“查企业”转换为“准备一次客户会谈”。这个目标也解释了为什么团队要确认调查主体、回溯原始信源，并把事实与分析分开。律师拿着报告去见客户，要能够继续追问，也要经得起客户对信息的核对。

第三组的 ClientScope 产品页，将背调的用途明确为客户会谈准备。

第四组带入了重整项目经验。他们重点关注预重整转正式重整的风险，以及上市地位、控制权稳定等问题，同时考虑行政处罚和投资者索赔可能带来的影响。成果还包括案件档案、委托材料和接待提纲，客户报告与团队内部材料分别处理。熟悉某类业务，会影响律师对信息轻重缓急的判断。第四组的报告，已经明显朝着专项项目的接待和办案准备展开。同样一条公开信息，在这样的业务视角下，可能值得再追问几层。

第一组先比较工具和数据来源，再组织报告。各模块都有调查发现、风险提示和小结，并补充初步服务方案与洽谈思路。遇到不同接口给出的数据不一致，团队会考虑统计口径，再回到原始来源判断。数据更容易获取之后，选择哪种口径仍然需要理由。律师得能解释自己采用了什么信息，以及这条信息怎样支持后面的建议。

这道共同题让我看到，专业经验从定义任务时就已经开始影响产品。以准备谈判为目标，报告自然会关注决策人；以承接专项为目标，调查重点就会更贴近相关程序。使用目的变了，后面的信息筛选与交付也会跟着变。

各组对核验的重视，也与这一点有关。报告一旦要支持具体服务建议，就需要留下依据。第二组增加了 HTML 版本，方便点击回到来源；第五组则为来源和数据冲突设置了处理规则。这些设计能让承办律师更方便地检查报告。

不过，资料越多，阅读负担也越重。导师陈石提醒，背调应当围绕会谈目的继续压缩，让律师尽快抓住重点。导师朱明远也谈到了减少判断力消耗的问题。我很认同这类提醒：给律师看的摘要需要足够精炼，背后的核验资料又得保留。两者安排得当，报告才方便用于会谈；否则，生成时间省下来了，阅读时间却可能增加。

第二道题允许各组自己选方向。成员和导师熟悉的业务不同，做出的产品也各有特点。共同题中还不那么明显的专业差异，到这里就充分展现出来了。

第二组：陌生行业快速学习 Skill

律师接触新行业时，需要先弄懂客户的业务。第二组把这段准备工作做成了工具，现场以医药行业展示了一份 HTML 学习包，包含业务流程、相关规范，以及实务文章和案例等参考材料。其中，“行业黑话—法律概念转译表”很值得保留。表格将行业用语的含义与法律概念、实务注意事项放在一起。律师遇到一个陌生词，可以顺着这一行继续理解它可能涉及的法律问题。

行业术语旁边附有法律概念和实务要点，便于律师准备客户沟通。

这种整理方法可以被同事借用，也适合在处理新业务时逐步补充。导师秦超群建议先用真实任务跑起来，发现遗漏后再改，同时保留关键位置的人工判断。对于帮助律师进入陌生领域的工具，这个使用习惯很重要。

第五组：广告审查网页

团队找到已有的广告审查 Skill，比较后进行二次开发，再通过 WorkBuddy 制作网页。第一版展开了大量规则，操作过于复杂，第二版就简化为提交文本、材料或链接，再查看审查结果。网页首页的一句话，清楚表达了团队对服务的理解：“把律师的事后救火，前置为市场部的上线前自查。”页面还提供演示样例和粘贴文案的入口，让用户容易开始使用。

第五组把广告审查安排在市场部门发布内容之前。

初次做 Skill 的组员，在几个小时里已经开始修改客户的使用体验。导师余悦也特别肯定了这一点。如果企业愿意把这样的工具放进日常广告流程，律师就有机会更早发现问题，并据此提供后续咨询。能否形成持续服务，还需要客户实际使用来验证；但有了网页，团队已经可以拿着具体产品去讨论了。

第三组：浙江劳动合同解除助手

企业提出解除员工的咨询，通常希望尽快知道怎么处理。律师却常常需要先追材料，才能判断条件是否具备。第三组把这段工作明确写进了流程。用户提交文件后，系统先列材料缺口；补充之后再核对，无法补充的事项保留待核标记。事实经过采集表校准，才进入方案和文件包。路演展示的文件设计还考虑了协商协议、解除通知、离职证明和交接表。

四步流程保留了补材料和确认事实的环节，最终衔接到方案及文件包。

现场测试使用劳动合同、聊天截图和考勤材料。系统提示现有证据不足以支持单方解除，随后提供证据固定建议、处理时间线与成本分析。我认为，这个结果比笼统给出一个结论更有参考价值。企业需要知道现有条件下能推进到哪里。证据不足时，工具能否说明还缺什么，会直接影响后面的处理。

第四组：劳动法专家 2.0

团队在开源版本上修正法律表述、补充规则，增加执行速览，并考虑了劳动者、法律工作者和中小微企业 HR 的不同需要。同一项劳动法咨询，劳动者可能需要先听懂自己的处境，律师会继续关注时效和程序材料，HR 则还要考虑企业后续怎么管理，产品需要照顾到这些使用差异。首页将服务定位在劳动纠纷的“第一反应”，咨询、文书和合同分别设有模块。用户遇到问题时，可以据此找到需要的帮助。

劳动法专家 2.0 的首页，说明了服务对象和主要模块。

第四组还补充展示了律师个人网站，将业务领域、文章和案例等公开资料集中呈现，探索更便于访问和检索的专业展示方式。

第一组：GDPR 隐私政策转换器

这个产品面向准备进入欧盟市场、手里已有中国版隐私政策的企业。它先提取业务事实，找出还需确认的信息，再组织中英双语政策草稿。现场展示的交付设计很具体。批注版供律师与客户沟通，清洁版安排在缺口关闭后使用。单独的合规缺口报告列出发布前待办，人工核验清单用于逐项确认，过程中的事实记录也予以保留。

五类交付物各有用途，政策文本之外还保留了待办和核验材料。

这些文件方便法务继续向业务和技术人员收集信息，也能帮助其向管理层说明后续工作。律师据此可以与客户讨论还需要开展哪些专项服务。产品的用途，已经超出了起草一份文本的范围。

自选题中的这些尝试，都是从具体使用者的需要展开的。专业方向虽然不同，团队在开发时都必须想清楚客户怎样使用结果。经验经过这一步整理，才更容易成为可以交给别人使用的产品。

我辅导的第一组最终获得了本次训练营冠军。下面展开讲一讲 GDPR 产品的开发过程，也借此说明，三个小时里法律专家究竟能做些什么。开始讨论时，隐私合规的范围很容易越谈越大。英国规则、Cookie 管理、AI 相关规范、跨境专项和成员国差异，都有进一步研究的必要。但首版能处理多少，需要先作决定。我们将范围集中到 GDPR，选择消费／电商与 AI 平台两类场景。需要另外开展的专项工作，由工具识别并提示，留待后续处理。这样，团队才有时间把核心流程跑通。

接下来要决定怎样使用中国版政策。它提供了一部分业务事实，却不能回答所有欧盟业务问题。团队讨论后选择先抽取事实、找出缺口，再起草目标文本。沿原文直接修改容易带过的疑问，在这个过程中会被单独提出来。例如，实际数据流向哪里，欧盟业务是否与中国一致，都需要向使用者确认。询问时还得顾及业务人员的理解程度。只抛出一个法律术语，很可能得不到足够清楚的回答。问题应该怎样问，本身就需要律师的服务经验。团队最后以两阶段交互为主要方案，先分析缺口并确认，再生成文本。必要的事实留在前面核实，后续起草才有依据。

第一轮运行也帮助我们发现了交付上的问题。缺口报告混入了一些内部完整性检查和任务执行信息，需要调整。客户要知道政策还缺什么、接下来该做什么，内部检查则用于确认 Skill 是否按要求完成了工作，两类内容各有用途。最终路演将流程整理为“解构—映射—生成—核验—自检”五个阶段。每个阶段留下可审查的产物，关键节点安排确认，未确认事实进入条款之前要受到检查。这样，出现问题时就能找到相应环节继续修改。

第一组路演展示的五阶段工作流，标明了生成前后的检查安排。

这段辅导让我更确信，法律人可以从自己熟悉的判断开始参与开发。看到结果不对，先指出具体问题，再让 AI 协助修改。多运行一次，就多一次机会检查原来的工作方法有没有被正确执行。法规资料和既有经验为团队节省了重新摸索的时间，导师与同伴的协作也帮助初学者更快推进。三个小时里的进展，有这些积累作基础。我希望学员从这次开发中带走的，也包括这样的经验：自己的专业意见能够改变产品，而且能够通过下一次运行看到修改的效果。亲自做过一遍，对如何使用 AI 往往会有更具体的认识。

试运行也发现了需要继续完善的地方，例如不同运行提出的确认问题并不完全一致。这个原型已经可以展示服务思路，后续正式使用前，还需要检查稳定性并完成专业复核。

第三个选做任务中，第一组比较了同一股权转让责任问题的三种研究方式：ChatGPT 网页版直接生成，WorkBuddy 配合经律师多轮调试的个人 Skill，以及 CPM for Legal 中的法律研究专家 Skill。按照团队的现场介绍，个人 Skill 版本的研究证据链更完整，报告达到三十七页，耗时和积分投入也较高。CPM 版本约二十一页，案例较全，分析仍有提升空间。ChatGPT 直接生成的版本约十七页，结构简洁，展示效果较好。

这组比较引出了一个实际问题：多花的调试时间和使用成本，换来了什么？判断这一点需要具体看研究质量，单纯比较页数还不够。如果多出的内容补上了影响结论的关键规范，或者认真处理了相反观点，就值得检查这部分增益。篇幅增加多少，不能单独作为判断依据。是否值得继续投入，还与使用频率有关。长期反复处理的专业任务，完善 Skill 的成本可以在后续使用中逐步分摊。一次性任务则未必适合投入同样多的开发时间，直接使用高能力通用工具也可能更合算。

我在点评时提醒，各版本的模型、工具和人工调试条件并不一致，现场比较尚不能构成严格排名。看到某个版本更好，还需要弄清改进来自哪里，才能决定下一步该优化哪一部分。

拍下的 Skill 页面还记录了一项实用设计：启动时先检查环境。有法律数据库工具就采用相应检索流程，没有时进入通用降级模式，并说明限制与人工核验要求。同事拿去使用时，所能调用的资源可能不同，开发时就需要考虑这种情况。

法律研究 Skill 根据可用工具选择运行模式，并安排相应核验。

这道任务给整场活动补上了成本意识。能够开发之后，仍然需要判断哪些工作值得做成 Skill。这个判断也需要法律人参与，才能把投入用在经常发生、确实需要专业方法的任务上。

对管理者而言，这次训练营留下了一批可以继续观察的成果。背调报告展现了成员对客户工作的理解，自选产品则提供了后续开发的方向。通过法律研究比较，团队也开始考虑质量与成本的关系。有了具体产品，可以请实际使用者试用，看看它是否解决问题，再决定是否继续投入。对有潜力的成果，安排负责人维护，在使用中补充测试和更新资料，才可能逐步成为团队日常工作的一部分。

这种训练方式也适合培养青年律师。真实业务题目让大家必须作出自己的选择，导师能围绕具体成果提出意见。组员在协作中接触到其他人的工作方法，路演又要求他们把产品用途讲清楚。学习发生在这些实际工作里。刚刚安装工具的成员能够参与其中，是这次活动很值得保留的经验。混合编组和导师辅导，为他们提供了开始尝试的条件。他们已有的法律知识，也在开发中派上了用场。

现场，主办方谢凯律师提出了进一步扩展此类活动的想法，希望今后继续举办。我们也期待有更多机会，让法律人亲手开发自己的产品，在实践中探索 AI 时代的工作方式。后续，我将在个人网页上逐步发布本次活动的 Skill 成果，并分享相关开发过程，敬请期待。对参与或举办此类活动感兴趣的朋友，欢迎联系 Legaltech CC 创始人 Cece，了解活动或交流合作。

我是 Cece，Legaltech CC 创始人，关注法律 AI 产品开发与法律人的工作方式。

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