夜雨聆风对刑事律师来说，更重要的是进一步确认：案情相近的案件最终是否被认定有罪、判处了多长刑期、有没有适用缓刑，以及涉案金额、主从犯地位、退赃退赔和认罪认罚等情节，究竟对裁判结果产生了什么影响。
比如，办理一起发生在上海的危险驾驶案件，律师需要研究的通常不只是“危险驾驶罪怎么判”，而是上海地区情况相近的案件中，哪些适用了缓刑，哪些判处了实刑。酒精含量、事故后果、赔偿谅解、前科情况等差异，又是如何影响最终结果的。
缓刑与实刑之间，对当事人的现实影响非常直接。律师不仅要判断法律上是否存在适用缓刑的可能，还要通过相似案例了解法院曾在哪些情况下作出缓刑判决，本案已经具备哪些条件，还有哪些事实或证据需要补充。
诈骗案件同样如此。涉案金额100万元与1000万元以上，所对应的量刑风险和案例范围明显不同。即使金额接近，被告人是主犯还是从犯、是否参与核心环节、是否退赃退赔，也可能带来不同的量刑结果。
围绕刑事律师办案中的这些高频需求，智合AI「AI类案」刑事类案检索上线了三项重点能力：
按裁判结果检索
直接查找有罪、无罪等特定裁判结果的刑事案例。
按量刑结果检索
明确检索判处缓刑、特定刑期等符合目标量刑结果的案例。
按案件标的检索
限定涉案金额范围，查找金额相近、参考价值更高的刑事案例。
有了这些能力，刑事律师可以把自己的办案目标直接写进检索要求。
功能更加精细以后，如何把检索目标说清楚，也变得更加重要。
接下来，我们将以刑事案例检索为例，具体拆解刑事律师怎样用好智合AI「AI类案」。民事案件的类案检索同样可以参考。
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类案检索通常带着非常具体的办案目标。有时是希望找到被判处缓刑的案例，判断本案还需要补足哪些条件；有时是想找认定从犯并获得从轻处罚的案例，为主从犯区分寻找裁判依据；有时则是要研究二审改判、发回重审、不起诉，或者某项犯罪数额未被法院认定的案例。
但在提问时，这些目标最好直接写进问题里。
例如：
危险驾驶罪有没有可能适用缓刑？
这个问题当然可以得到回答。但如果你的真实目的，是寻找已经适用缓刑的案例，用来研究法院在什么情况下会作出缓刑判决，那么更好的问法其实是：
请检索危险驾驶罪被判处缓刑的案例。
两句话看起来只差了一点，背后对应的却是两种不同任务。
再比如诈骗案件，不要只问：
诈骗金额1000万元以上一般怎么判？
如果真正想研究的是从犯量刑，可以改成：
请检索诈骗金额1000万元以上、被告人被认定为从犯并获得从轻处罚的案例。
“可能不可能”“一般怎么判”更接近开放式法律咨询，更适合使用智合AI的法律研究功能；“我要缓刑案例”“我要从犯从轻处罚案例”才是在给类案检索设定明确目标。
明确目标结果之后，还可以告诉AI类案，哪些事实对当前案件最重要。
智合AI的AI类案具备【追问】功能，如果你已满足第一轮问答的回复，想要继续深入，则可以在追问中将新的目标条件进行继续追问。比如在刑事案件中，常见的检索条件包括：
涉及什么罪名或具体行为方式；
涉案金额、酒精含量、数量等关键数值；
被告人是主犯、从犯，还是提供辅助行为的参与人；
是否存在自首、坦白、立功、认罪认罚、退赃退赔等情节；
希望限定的地区、法院层级或裁判时间；
想寻找缓刑、从轻处罚、无罪、不起诉、改判等哪一种结果。
不需要为了显得专业，把所有案情一次性全部堆进问题里。更重要的是筛出真正影响案例可比性的条件。
例如，办理一起直播打赏诈骗案件时，可以这样提问：
请检索直播打赏诈骗中涉案金额1000万元以上的案例，重点关注被告人的身份与作用、主从犯认定、退赃退赔、认罪认罚及最终量刑。
这句话已经把案件类型、金额范围和比较维度交代清楚。AI类案可以先围绕明确条件缩小研究范围，再从相关案例中整理量刑差异。
找到案例不是研究的终点。检索类案可能是为了向当事人说明量刑风险，也可能是为了形成辩护方案、准备类案检索报告，或者判断某项从宽情节是否值得重点争取。
用途不同，需要AI整理的信息也不同。如果要做初步风险判断，可以要求比较：
相近涉案金额下的主要量刑结果；
主犯与从犯之间的刑期差异；
有无退赃退赔、认罪认罚时，结果有何不同。
如果要为辩护意见寻找依据，可以进一步要求：
法院认定从犯、适用缓刑或作出从轻处罚的关键理由；
对本案有利和不利的事实分别是什么；
本案与参考案例之间有哪些相同点和差异；
哪些事实仍需要补充证据。
如果希望快速筛选判决原文，可以直接要求AI类案以表格呈现案号、涉案金额、身份作用、量刑情节、裁判结果和参考价值。先从表格判断每份案例能解决什么问题，再选择最有价值的判决继续核验。
比如可以这样提问：
我的当事人涉嫌职务侵占，涉案金额约80万元，系从犯，已退赃并认罪认罚。请检索10-15个相近金额（60-100万元）的类案，比较：1）主犯与从犯的刑期差异；2）认罪认罚是否普遍适用缓刑。给出量刑区间和主要影响因素。
明确目标，不等于只让AI证明一个预设结论。如果正在争取危险驾驶罪适用缓刑，可以先检索已经适用缓刑的案例，了解法院认可了哪些条件；随后再检索案情相近但未适用缓刑的案例，比较究竟是哪项事实或情节改变了结果。
同样，研究诈骗案件中的从犯认定时，可以同时关注：
哪些被告人因为参与程度较低、作用较小而被认定为从犯；
哪些被告人虽然不是组织者，但因为参与核心环节、掌握关键资源，最终没有被认定为从犯；
两类案例在决策权、分工、获利和犯罪控制力上有什么差异。
这样得到的就不只是一组支持己方观点的案号，而是一条更完整的裁判边界，可以据此判断本案更接近哪一侧，以及辩护中真正需要证明什么。
类案检索中的“缓刑”“从犯”“涉案金额1000万元以上”“二审改判”，都不是普通描述，而是会直接改变案例范围的筛选条件。
当用户没有明确提出这些要求时，AI不能轻易替用户增加过滤条件。因为系统无法确定，用户是想了解某类案件的整体裁判情况，还是只想研究其中一种特定结果。擅自缩小范围，反而可能遗漏律师真正需要的案例。
因此，智合AI「AI类案」会尽可能按照律师明确表达的研究目标开展检索。你说得越具体，检索范围越清楚，结果也越接近真实办案需要。
这并不意味着问题一定要写得很长。一个好问题只需要交代三件事：
找什么案件；
要什么结果；
重点比较什么。
例如：你要找什么，就直接告诉AI：“我就是要这种案例。”可以直接套用下面这句话：
请检索【罪名或刑事问题】中【明确裁判结果】的案例，优先筛选【金额、身份作用、地区、时间或关键情节】，重点比较【需要研究的事实与量刑因素】，并用表格列出案号、关键事实、裁判理由、裁判结果及对本案的参考价值。
例如：
请检索危险驾驶罪被判处缓刑的案例，重点比较酒精含量、事故后果、认罪认罚、赔偿谅解及前科情况，并说明法院适用缓刑的主要理由。
AI类案可以帮助律师缩小研究范围、整理案例信息、归纳裁判理由，并标出每份案例的参考价值。但在正式引用之前，仍应打开案例详情，核对案号、事实、裁判原文及案件与本案的相似性。AI先完成检索、筛选和初步比较，律师再结合证据和办案经验作出最终判断。
真正高效的类案研究，不是把判断交给AI，而是让AI先把值得判断的案例找出来。
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