夜雨聆风这些年，随着量刑规范化工作的不断推进，计算机辅助量刑的尝试也层出不穷。
但这些辅助量刑工具，要么不够聪明，要么开发成本高得离谱，真正能落地的寥寥无几。
当AI智能体的时代到来，事情似乎有新的转机。智能体强大的任务规划能力、文字分析理解能力、遵循指令能力都是计算机量刑过程中非常需要的。将量刑工作完全交给一个智能体，真实效果会如何呢？
带着这样的好奇，我尝试拿OpenClaw养了一只“量刑龙虾”。中间踩了不少坑，也摸索出了一些门道，今天把这份“养虾指南”分享给大家。
一、量刑为什么难“算”？
量刑有三大难点：
第一，规则多且散。《刑法》、司法解释、量刑指导意见、各省细则……像摊煎饼一样层层叠叠。你得知道该翻哪一张。
第二，情节不是简单加减。从重、从轻要分权重，有时还要竞合处理。不能搞成“+10%-15%-20%”这种小学生算法。
第三，地域差异大。同一罪名，广东和河北的数额标准可能不一样。系统得知道“什么时候用哪一套”，不然按错标准算出来的刑期就是错的。
我想要的效果很简单：输入案情 → 输出完整量刑报告。包括量刑起点、基准刑、如何调节、最终刑期、法律依据。
过程可追溯，结果可审查，而不是丢出一个让人懵逼的数字。
二、养虾第一步：搭建知识库
刑法量刑规则分散在法条、司法解释、量刑指导意见和各地细则里。我这边主要用了：
《刑法》及修正案里和刑罚适用相关的部分；
两高关于盗窃、诈骗、故意伤害等常见罪名的司法解释；
两高关于常见犯罪的量刑指导意见（试行）、关于常见犯罪的量刑指导意见（二）（试行）
部分裁判文书和实务材料，用来校验“规则在真实案件里的用法”。
收集来的PDF用pdf2skills转成OpenClaw的SKILL文件：自动抽文本、识章节、抽表格、标法条。转完再人工做一轮校验和补全，比如表格解析错了的、法条引用不统一的、重复或缺失的条款，都捋一遍。这一步做完，才有一个“可被AI调用”的基础量刑知识库。
三、养虾第二步：告诉它“理想输出”长啥样
在动手调系统前，我先定了一个目标输出的样子。
比如输入：
“张三在深圳盗窃他人财物价值12万元，案发后主动投案并如实供述，退清全部赃款，取得被害人谅解。请问如何量刑？”
期望输出长这样：
量刑起点：盗窃12万属“数额巨大”（10万–50万），在量刑起点幅度内确定量刑起点
基准刑：根据数额和情节，确定基准刑36个月
调节基准刑：自首-20%、退赃-10%、取得谅解-10%
宣告刑：结合法定刑区间，确定宣告刑36个月，罚金10000元
法律依据：《刑法》第264条、第67条及两高盗窃罪解释等
有了这个“标准答案”，后面每次改配置都能用同一输入测一轮，看是变好了还是跑偏了。
四、养虾第三步：配置计算逻辑
核心配置包括：
量刑起点与基准刑规则：按罪名 + 数额/情节档位确定量刑起点，再确定基准刑；
情节与调节比例：法定从轻/从重、酌定从轻/从重，各自对应比例区间，用于调节基准刑；
计算公式：从重、从轻分开算，再按权重或规则合并（不能简单“从轻比例加总再一次性减”），得到调节后的基准刑即宣告刑建议；
输出模板：固定三段——量刑事实认定、量刑计算过程（量刑起点 → 基准刑 → 调节基准刑 → 宣告刑）、最终建议及法律依据。
另外加了一些校验：比如对缺失法律依据的输出，在配置里强制要求每个步骤都带法条引用。
五、实现过程中遇到的问题
1
“如实供述”被直接当成“坦白”
有一次输入抢劫案，写了“到案后如实供述犯罪事实”，系统直接输出“从轻情节：坦白，-20%”。
但在法律上二者不能划等号：如实供述指的是“如实交代自己罪行”这一事实行为；坦白则是《刑法》第67条第3款规定的量刑情节，要求被动归案（非自首）、且如实供述主要犯罪事实，满足条件才能适用从轻。也就是说，如实供述只是坦白的必要条件，归案方式、是否交代主要事实等没搞清楚，不能直接认定为坦白。系统当时是看到“如实供述”就贴了“坦白”的标签。
优化方法：
在规则里把“什么情况算坦白、什么算自首、什么只算如实供述”写清楚，必要时加“疑难点说明”：例如“归案方式不明确，建议核实后再认定是否构成坦白”，避免系统替人做认定。
2
地域规则混用——广东诈骗案用了云南标准
诈骗罪的量刑起点各省、甚至同省不同地区都不一样：广东一类地区是6000元，二类地区是4000元，云南是5000元。有一次输入“广东汕头诈骗5500元”的案子，系统给出的量刑起点依据写的是“云南省规定5000元”——等于按5000元档算了，和广东的6000/4000元标准对不上，起点就偏了。原因是知识库里既有全国指导意见也装了各省（及省内分档）细则，但没配置“按案发地选哪一套”。
优化方法：
在配置中加一步判断：有地域信息就选对应细则，没有就只用全国标准并在输出里注明“未明确地域，按全国标准计算，请核实地方细则”。跨地域的再单独约定按犯罪地还是结果地。
六、OpenClaw量刑结果实例
【案例一】滑动查看
【输入】
被告人宋某雄于2024年7月10日在阳江市江城区盗窃现金2800元，构成盗窃罪数额较大；其曾于2023年2月2日因盗窃罪被判处有期徒刑6个月，2023年4月20日刑满释放，刑罚执行完毕后5年内再犯应当判处有期徒刑以上刑罚之罪，构成累犯；宋某雄对指控事实无异议并自愿认罪认罚。
【输出】
量刑起点：6个月
依据：广东省二类地区盗窃数额较大起点为6个月（有期徒刑6个月-3年）
基准刑：6个月
无"每增加"情节（盗窃2800元，未达到每增加10000元的标准）
依据：《广东省高级人民法院<关于常见犯罪的量刑指导意见>实施细则》
法定刑上下限：6-36个月
法定刑：三年以下有期徒刑、拘役或者管制
调节后刑期：6个月
第一阶段（累犯从重）：6 × (1 + 40%) = 6 × 1.4 = 8.4个月
第二阶段（认罪认罚从轻）：8.4 × (1 - 30%) = 8.4 × 0.7 = 5.88 个月5.88 < 6，故按下限6个月执行
宣告刑：有期徒刑6个月
附加刑：
根据《刑法》第五十二条，判处罚金应当根据犯罪情节决定罚金数额
建议：罚金1000-2000元
本案被告人系累犯，不适用缓刑
法律依据
一、法律条文
《中华人民共和国刑法》第二百六十四条 - 盗窃罪规定《中华人民共和国刑法》第六十五条 - 累犯规定
《中华人民共和国刑法》第五十二条 - 罚金判处规定
《中华人民共和国刑法》第七十四条 - 累犯不适用缓刑规定
《中华人民共和国刑法》第六十七条 - 自首、坦白规定
《中华人民共和国刑事诉讼法》第十五条 - 认罪认罚规定
二、司法解释
《最高人民法院、最高人民检察院关于办理盗窃刑事案件适用法律若干问题的解释》 - 盗窃数额标准、情节认定
《最高人民法院、最高人民检察院关于常见犯罪的量刑指导意见（试行）》 - 量刑情节调节比例（第十四条累犯、第十五条认罪认罚等）
三、地方司法文件
《广东省高级人民法院、广东省人民检察院关于确定盗窃刑事案件数额标准的通知》 - 广东二类地区数额较大2000元、巨大6万元、特别巨大40万元标准
《广东省高级人民法院<关于常见犯罪的量刑指导意见>实施细则》 - 广东量刑起点、计算方法、调节比例
【总结】
构罪情节、确定基准刑情节和一般量刑情节的认定准确，法律依据部分的法条梳理基本无误，但量刑计算中，量刑起点范围认定以及法定刑下限有误，部分分析逻辑和计算方法有误。
【案例二】滑动查看
【输入】
被告人韦某于2024年11月17日在广东省东莞市黄江镇，明知被害人邹某某需要追回欠款，便谎称可以帮其寻找律师解决问题，后使用另一个微信号假冒律师，以备案费等理由多次骗取邹某某钱款共计10968.8元，该资金已被其用于日常开销无法追回。韦某于2024年12月16日被抓获归案，到案后对指控的犯罪事实和证据无异议并自愿认罪认罚。另查明，韦某曾于2015年9月11日因犯故意伤害罪被判处有期徒刑一年六个月。
【输出】
构罪情节:
诈骗数额较大(10968.8元,达到广东一类地区6000元标准)
基准刑:
9个月(数额较大量刑起点6-12个月中值)
调节情节:
从轻: 认罪认罚(-30%)
从重: 前科(有故意伤害前科,但不构成累犯)
量刑计算:
调节后刑期 = 9 × (1 - 30%) = 6.3个月
取整建议值: 6个月
建议区间: 5-8个月
量刑建议:
主刑: 有期徒刑5-8个月
附加刑: 罚金10000元不建议缓刑(有前科且未退赃退赔)
法律依据
《刑法》第二百六十六条 - 诈骗罪的法定刑规定
《刑事诉讼法》第十五条 - 认罪认罚从宽制度
《最高人民法院、最高人民检察院关于办理诈骗刑事案件具体应用法律若干问题的解释》 - 诈骗数额标准规定
《广东省高级人民法院、广东省人民检察院关于确定诈骗刑事案件数额标准的通知》 - 广东省诈骗罪具体执行数额标准
【总结】
构罪情节、确定基准刑情节以及一般量刑情节的认定无误，计算量刑时步骤有误，量刑起点范围有误，遗漏确定基准刑的分析和前科情节的评价，法律依据部分遗漏部分规定。
七、总结：OpenClaw的局限
用OpenClaw自建量刑辅助，能把“刑法学规则 + 量刑指导意见”固化成可计算的工作流，把“量刑起点 → 基准刑 → 调节基准刑 → 宣告刑”的链条显性化，这一点对理解量刑过程是有帮助的。但它的局限性也很明显：计算逻辑、情节认定（比如坦白和如实供述）、地域规则、低于最低刑等边界情况，每一块都要自己配置、自己踩坑、自己缝缝补补，而且输入一模糊（“偷了一笔钱”“数额较大”）结果就不可靠，很难做到实务级稳定。说到底，它更适合拿来学习、验证想法或做轻量内部试算，而不是当作“拿来就能用”的量刑计算工具。
养龙虾很有趣，但想让龙虾当法官……
还是算了吧！
如果希望获得更稳定、可直接用于实务的量刑辅助工具，可以关注麦伽智能一律可量：采用Deep Research、Agent等大模型技术，用户输入犯罪事实后，系统可自动提取量刑情节、精准匹配法律条文，并通过可视化推演完成量刑分析，最后生成高可用的量刑建议报告，旨在提升检察官、法官的量刑效率，不必自己一点一点补规则、修边界。
THE END
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