一、先说清楚：非诉业务的AI用法，跟诉讼不一样

过去我写AI工具的文章，大部分场景是围绕诉讼展开的——类案检索、证据整理、文书起草。但非诉业务（合同审查、尽调、合规、公司治理）的AI用法，逻辑完全不同。

诉讼的核心是“论证”——找到一个论点，用法律和证据支撑它，说服法官。非诉的核心是“排查”——在大量材料和条款里找出风险点，逐个标注、分级、给出修改建议。

这个区别决定了工具怎么用、怎么配。这篇写给非诉律师和法务，从零搭一套非诉AI工作流——每一步都有命令可以直接复制，配完就能用。

二、准备工作：搭好基础环境（30分钟）

2.1 选择你的工具

先做一个选择：Claude Code还是Codex？

Claude Code——推理深度更强，合同审查的条款联动分析、复杂交易结构的风险判断表现更稳。Skill生态里合同审查和尽调类的现成工具最多。

Codex——批量处理更快、token更省（约Claude的三分之一）、支持图像输入（扫描件直接处理）。大量扫描件材料的尽调项目，用Codex明显更快。

建议：非诉业务为主，优先Claude Code。如果尽调材料里有大量扫描件，两个都装，Codex专管扫描件识别和批量提取。

2.2 安装步骤（以Claude Code为例，Windows）

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      # 第一步：确认Node.js版本（需要18+）
node --version
 
# 第二步：安装Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
 
# 第三步：登录
claude login
# 浏览器打开，用Anthropic账号登录
 
# 第四步：验证
claude "你好，请用一句话介绍你自己"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

2.3 建工作目录

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      mkdir C:\legal-work
cd C:\legal-work
mkdir contracts   # 放待审查的合同
mkdir dd          # 放尽调材料
mkdir memos       # 放法律备忘录
mkdir output      # AI输出目录
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

2.4 写你的“审查标准配置文件”

在C:\legal-work下建CLAUDE.md，这是整个工作流的核心——你的审查标准、风险偏好、输出格式，全部写在这里。AI每次工作都会先读这个文件。

以下是给非诉律师的一个模板，按你的实际情况改：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      # CLAUDE.md
 
## 我的身份
中国执业律师，主做非诉业务：合同审查、并购尽调、公司治理、合规咨询。
 
## 合同审查标准
- 立场：默认保护甲方（我方委托人）利益
- 赔偿上限：我方赔偿不超过合同金额的30%
- 知识产权：我方创造的知识产权归我方
- 保密期限：不少于合同终止后3年
- 争议解决：优先我方所在地法院管辖
- 付款条款：付款节点与交付进度挂钩，预付款不超过30%
 
## 尽调标准
- 重点领域：股权结构、重大合同、知识产权、劳动人事、诉讼仲裁、关联交易
- 风险分级：重大风险（影响交易）、中等风险（需要谈判）、轻微风险（可接受）
- 输出格式：每个风险点标注"文件来源+条款位置+风险描述+建议措施"
 
## 法律备忘录格式
- 结构：问题 → 法律依据 → 分析 → 结论 → 建议
- 法条引用必须标注准确条目和现行有效版本
- 不确定的地方明确标注"待确认"
 
## 输出规范
- 使用简明中文
- 表格优先于长段落
- 每个结论附依据来源
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

这份文件写好了，等于把“你的专业标准”固化成了“AI的工作规范”。以后每次审查、每次尽调，AI都按照这个标准来。

三、场景一：合同审查——从收到合同到交付审查意见的完整流程

3.1 准备阶段：让AI认识你的审查清单

先做一件事——把你的合同审查清单交给AI。如果你有现成的内部审查清单（每个律所都有），直接丢给AI：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      claude "请读取以下合同审查清单，以后所有合同审查任务都按这个清单执行：[粘贴你的审查清单内容]"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

如果没有现成清单，让AI帮你建一份：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      claude "帮我建立一份供应商合同审查清单，覆盖：合同主体、标的物、价格与支付、交付与验收、知识产权、保密、违约责任、不可抗力、合同变更解除、争议解决十个板块。每个板块列出3-5个审查要点。"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

AI给出的清单你修订后，就是你的标准审查清单。

3.2 审查流程：三步走

第一步：要素提取（2分钟）

把合同文件放到C:\legal-work\contracts\目录，然后：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      claude "提取contracts目录下这份供应商合同的结构化要素：双方主体、标的物描述、合同金额、付款方式与节点、交付时间、验收标准、质保期、知识产权归属、保密条款、违约责任、争议解决。用表格输出。"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

核对AI的提取结果——确认金额、日期、主体名称等关键信息没有提取错误。这一步是后面所有分析的基础，提取错了，后面全错。

第二步：风险初筛（5分钟）

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      claude "按照CLAUDE.md中的审查标准和合同审查清单，逐条审查这份合同，输出风险清单。每个风险点包含：条款位置、条款原文、风险描述、风险等级（高/中/低）、修改建议。"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

AI会输出一份结构化的风险清单。你重点看三个东西：

• 高风险项有没有遗漏（对照你的经验）
• AI的风险等级判断准不准（AI容易把“对方标准条款”误判为高风险）
• 有没有AI没看出来的风险点（特别是商业层面的风险，AI看不出来）

第三步：人工专业判断（10-20分钟）

在AI的风险清单基础上，做三件事：

• 根据客户的商业地位，调整修改建议的强硬程度。AI不知道“这笔单子是客户求着对方做的”还是“对方求着客户做的”——这决定了哪些条款能改、哪些不能碰
• 补充商业判断。AI只看法律条款，看不出“这个付款节奏对客户现金流的影响”“这个排他条款对客户业务拓展的限制”
• 输出最终审查意见。可以按你律所的标准格式整理——有的所要求“风险清单+修改建议”，有的所要求“直接输出修改后的合同文本”

如果需要AI直接输出修改稿：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      claude "基于上述风险清单，输出一份修改后的合同全文，所有修改处用【修改前：XX】【修改后：XX】标注。"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

3.3 实操示例

拿一份真实的供应商协议举例。AI提取出的要素表是这样的：

AI的风险初筛会标出：

• 高风险1：验收标准模糊——“符合甲方验收标准”没有具体内容，等于没有验收标准
• 高风险2：知识产权未约定——软件开发的成果归谁没说清楚
• 中风险：逾期违约金每日千分之五——年化182%，可能被法院调低，但对我方有利

你看完AI的初筛，补充自己的判断：付款节奏上，首付50%偏高，应该压到30%并跟交付进度挂钩——这是商业判断，AI给不出来。最终审查意见=AI的初筛+你的补充。

四、场景二：尽职调查——把“逐份看文件”变成“批量处理”

4.1 尽调项目的工作目录结构

每个尽调项目建一个独立目录：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      mkdir C:\legal-work\dd\项目名称
cd C:\legal-work\dd\项目名称
mkdir 01_公司文件 02_股权文件 03_重大合同 04_知识产权 05_劳动人事 06_诉讼仲裁 07_财务税务 08_其他
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

把尽调材料按类别放进对应目录。这一步是你做，AI帮不了——但值得做好，因为后面的批量处理依赖这个分类。

4.2 文件清单和索引

材料放好后，让AI出一份“尽调文件总览”：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      claude "扫描当前目录下所有尽调材料，生成文件总览表：文件名、文件类型、所属类别、文件页数、一句话内容摘要。对于合同类文件，额外提取：签约双方、标的、金额、签署日期、有效期。"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

这份总览表有两个用途：一是你自己快速掌握材料全貌，二是作为尽调报告的附件，证明你审阅了全部材料。

4.3 批量合同审查

尽调里最累的部分——几十份同类合同，逐份看同类条款。AI的做法是横向批量处理：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      claude "提取03_重大合同目录下所有合同中的以下条款：违约责任、知识产权归属、保密义务、合同期限、终止条款、控制权变更条款。以表格输出：合同名称 × 六类条款。并标注：哪些合同的哪些条款存在异常（与同类合同显著不同）。"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

这个“横向对比找异常”，是AI在尽调里真正省时间的地方。50份合同里有一份的违约责任条款跟其他49份完全不同——人工逐份看可能漏掉，横向对比一眼就出来了。

4.4 尽调报告的初稿

尽调材料处理完后，让AI出报告初稿：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      claude "基于已提取的尽调信息，按照以下结构生成尽调报告初稿：一、公司概况（主体信息、历史沿革）；二、股权结构（股东、出资、代持、质押）；三、重大合同（列表+审查发现）；四、知识产权（清单+权属核查）；五、劳动人事（用工情况、社保公积金、劳动争议）；六、诉讼仲裁（案件列表+风险分析）；七、风险提示（按重大/中等/轻微分级，每个风险标注依据）。"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

初稿出来后，你的工作重点是：核对每个事实陈述是否准确（AI提取的信息可能有误）、补充AI无法发现的风险（比如行业性风险、商业判断）、按律所格式调整报告结构。

4.5 尽调里扫描件的处理

尽调材料里有大量扫描件——营业执照复印件、签字页、权属证书。这些是图片格式，Claude Code无法直接读取。两个方案：

方案一：用Codex。 Codex支持图像输入，扫描件可以直接处理：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      codex -- "读取dd/项目名称/01_公司文件目录下的扫描件，提取每个文件的关键信息"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

方案二：先OCR再让Claude读。 用OCR工具把扫描件转成文本，再交给Claude分析。OCR工具推荐：WPS自带的图片转文字、或者开源的MinerU。

五、场景三：法律研究和备忘录——从“客户提问”到“可交付备忘录”

5.1 配置法律检索数据源

这一步是整个场景的前提，也是最重要的配置。法律备忘录的核心是“法条引用准确”——AI不能凭记忆引用法条，必须接真实数据库。

以北大法宝MCP为例（需要你有北大法宝的合法账号）：

在Claude Code中配置MCP（编辑~/.claude/mcp.json）：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      {
  "mcpServers": {
    "pkulaw": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic/mcp-server-pkulaw"],
      "env": {
        "PKULAW_API_KEY": "你的API密钥"
      }
    }
  }
}
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

没有北大法宝的话，国家法律法规数据库（flk.npc.gov.cn）是免费替代——虽然API不标准，但可以通过让AI检索网页的方式来用。

5.2 备忘录的工作流程

第一步：明确问题。 客户的问题往往是模糊的——“我们想做XX业务，有没有法律风险”。先把问题结构化：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      claude "客户咨询：电商平台自营+入驻商家混合模式下的食品安全责任划分。请帮我拆解这个问题的法律争点：涉及哪些法律法规、核心争议是什么、可能的法律风险点有哪些。"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

第二步：检索。 用MCP接的数据库检索：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      claude "用北大法宝MCP检索：食品安全法关于网络食品交易第三方平台责任的规定、电子商务法关于平台责任的规定、相关司法解释和典型案例。"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

第三步：生成备忘录初稿。

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      claude "基于检索结果，按照CLAUDE.md的备忘录格式生成初稿：一、问题背景；二、法律依据（逐条引用原文+注明效力状态）；三、法律分析；四、结论；五、风险提示和建议。"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

第四步：人工核验。 备忘录里的每一条法条引用，逐条核对——法条原文对不对、是否现行有效、有没有被修订。这个核验步骤不能省，AI检索也可能出错。

5.3 一个提升效率的技巧：建立“备忘录模板”

律所的备忘录有固定格式。把格式模板写进CLAUDE.md，AI每次出备忘录都按这个格式：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      ## 备忘录模板
标题：关于【事项】的法律备忘录
致：【客户/合伙人】
日期：【日期】
一、问题概述（一段话）
二、法律依据（逐条引用，标注法条原文和效力）
三、法律分析（分点论述，每个结论附依据）
四、结论（明确回答客户问题）
五、风险提示（分等级）
六、建议（可操作的具体建议）
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

六、场景四：合规体检——非诉的“标准化产品”

6.1 合规体检的流程设计

合规体检是一个“清单驱动”的工作——先有检查清单，然后逐项核对，最后出报告。这个流程天然适合AI：

第一步：产出检查清单。 根据体检范围（数据合规/劳动合规/广告合规/反贿赂合规），让AI整理检查清单：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      claude "帮我生成一份企业数据合规体检清单，覆盖：个人信息保护制度、数据分类分级、数据出境、第三方数据处理、数据安全事件应急、员工数据合规培训。每项检查点标注：检查内容、判断标准、所需材料。"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

第二步：逐项核对。 把企业的制度文件、合同、流程文档放进工作目录，让AI逐项核对：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      claude "按照体检清单，逐项核对企业提供的材料。每项输出：合规状态（已合规/部分合规/不合规/无法判断）、发现的问题、依据的法规条款。对于'无法判断'的项，列出需要补充的材料。"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

第三步：生成体检报告。

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      claude "基于核对结果，生成合规体检报告：一、总体评价；二、发现的问题（按严重程度分级）；三、整改建议（每个问题对应具体整改措施+依据+优先级）；四、需要进一步核查的事项。"
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

6.2 合规体检的定价逻辑（给律所合伙人看）

合规体检能成为“标准化产品”——因为它的流程固定、清单固定、输出格式固定。AI把“人工逐项核对”的时间压缩了70%以上，这意味着：

• 报价可以比传统尽调低，但仍然有利润空间
• 交付周期从几周压缩到几天
• 同一套清单可以复用给多个客户——边际成本极低

非诉业务里，合规体检是AI改造最顺手的场景——它本身就是流程化的活，AI正好擅长干流程化的活。

七、工具选择：Codex、Claude还是国内方案

合同审查+尽调——Claude Code更合适。 推理深度强，多条款联动分析、复杂合同风险判断表现稳。Skill生态里合同审查、尽调类现成工具最多。

大量批量处理+扫描件——Codex更合适。 处理速度快、token省（约Claude三分之一）、支持图像输入。尽调里几十份扫描件材料，用Codex明显更快。

不想折腾环境、要开箱即用——看国内的WorkBuddy。 腾讯出的桌面端AI工作台，装了就能用，不用配环境、不用写配置。它跟Claude Code和Codex的关键区别在三个地方：

一是法律数据是现成接好的。WorkBuddy的MCP连接器里已经接入了华宇元典（法规检索、案例检索、企业涉诉信息、法律核验——就是校验你引用的法规、法条、案号是不是真实有效）、企查查（股权穿透、实控人锁定，几分钟出尽调报告）、北大法宝、威科先行。Claude Code里这些数据源要自己配MCP、自己管API Key，WorkBuddy里是选一个装上就行。

二是内置了7.7万个Skill。不用自己写合同审查流程、尽调流程，Skill市场里现成的法律Skill直接装。缺点是Skill是别人写的，你的审查标准、你的偏好，没法像自己写CLAUDE.md那样完全定制——这是它跟Claude Code最大的差别。

三是手机端和电脑端任务同步。电脑上发起的合同审查任务，外出时可以在手机上接着看进度、补材料。对经常在律所和客户之间跑的非诉律师来说，这个功能实用。

另外WorkBuddy有企业版——律所可以把内部的办案SOP、文书模板、培训资料封装成私有Skill，只限所内使用，上海律协还开了会员团购通道。律所想整体部署，这是现成路径。数据安全要求极高的，它还有一体机方案（私有化部署，数据不出域）。

选型建议，按需求对号入座：

我自己是组合用。 Claude Code做深度分析（复杂合同、法律研究），Codex做批量处理（尽调文件、扫描件、合规体检），WorkBuddy做快速查询和企业核查（元典和企查查的MCP现成可用）。工具不冲突，各干各擅长的活。

八、三个必须避开的坑

坑一：把AI当“审查员”而不是“助手”。 AI能提取要素、初筛风险，但它不懂客户的商业诉求、谈判背景、对方底线。让AI直接出审查结论然后照单全收——等于把专业判断外包给了一个不懂商业的模型。正确的姿势是：AI出初稿，你出判断。

坑二：让AI凭记忆检索法条。 这是最危险的用法。通用AI的“法条引用”是训练数据里“看起来像法条”的文本，不是真实的现行法条。必须接真实数据库——北大法宝、国家法律法规数据库。没有数据库支撑的AI法律分析，不可信，也交付不了客户。

坑三：一上来就搭“完美系统”。 从最高频的场景起步——合同审查。先跑通一个合同审查工作流，用顺了，再扩展尽调、合规体检。想一步到位搭完美系统的，大概率搭到一半就放弃。

九、30天上手路线图

第1天：装好Claude Code，写好CLAUDE.md（审查标准），配置法律检索MCP

第2-3天：搭合同审查工作流，拿3-5份真实合同练手，对比AI审查结果和自己的审查结果

第4-7天：把合同审查工作流用进实际工作，每天记录AI漏了什么、误判了什么，持续更新CLAUDE.md

第2周：搭法律备忘录工作流，练习“问题拆解→检索→备忘录初稿→人工核验”的完整流程

第3周：搭尽调工作流（如果近期有尽调项目）或合规体检工作流（如果需要标准化产品）

第4周：复盘——哪些场景AI提效明显、哪些场景AI帮不上忙、审查标准配置需要怎么调整

非诉业务的AI用法，核心一句话：让AI做“排查和提取”，你来做“分析和判断”。 AI的价值在“不遗漏”——几十份合同的违约责任条款都能提取出来、几百项合规清单都能核对到；你的价值在“有深度”——判断哪些风险是真实的、哪些是纸面的、哪些能改、哪些不能碰。分工对了，AI才能真正帮非诉业务做得更快、更稳。

📚 参考文献

• Claude Code 官方文档
• OpenAI Codex CLI 官方文档
• 北大法宝、国家法律法规数据库

⚠️ 免责声明：本文内容仅为提供信息之目的，不构成法律或技术建议。AI辅助的法律工作成果应经过持证律师人工复核。

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