AI时代律师工作流系列·第四篇

从手动到全自动的最后一公里

工具选好了，工作流也搭建好了。但还有一个问题——这些工具能不能自己跑起来？

Part 01

一、Hermes 是什么——它解决的是哪一层的问题

先上一张架构图：

   
   
   
   

       
   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

      
      
      
      

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       用户设定规则
    ↓
Hermes (DeepSeek-v4-pro 调度层)
    │
    ├─→ Claude Code (执行层)  ──→ 写代码、审合同、做检索
    │
    └─→ Obsidian (记录层)    ──→ 自动归档执行摘要
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    

Scene 01

1.1 三个层次的定位

把 AI 工作流想象成一个律师事务所：

决策层（你）：合伙人。你决定今天干什么、优先级怎么排、用什么标准判断好坏。你不亲自读每一页卷宗，但你知道方向。

调度层（Hermes）：律所主任。他知道所有律师擅长什么（DeepSeek 擅长逻辑推理、Claude Code 擅长写代码审合同、Kimi 擅长读长文档），把任务分给最合适的人，跟踪进度，最后把结果归档到案卷系统里。

执行层（Claude Code / DeepSeek / Kimi 等）：各个业务团队的律师。他们干具体的活——审合同、写文书、做检索。干完了报给主任。

这三层的关系是：执行层解决“能不能”的问题，调度层解决“怎么串、怎么排、怎么记”的问题。

之前三篇文章集中解决的，是执行层的选型和实战。这一篇文章要解决的，是调度层的搭建和优化。

Scene 02

1.2 Hermes 的核心能力

具体来说，Hermes 作为调度中枢，提供了这些能力：

Part 02

二、为什么律师需要这个调度层——从三个场景说起

在讲“怎么装”之前，先用三个真实场景说明：没有调度层的时候，你的工作流长什么样；有了调度层之后，长什么样。

Scene 01

场景一：每日工作日记

没有调度层：

 每天晚上，你回想今天做了什么，一条一条写进 Obsidian。写了两天开始糊弄，写到第五天就断了。月底总结的时候，想不起来上周三到底干了什么。

有调度层：

 Hermes 每天18:00 自动触发一个任务：读取今天的 Obsidian 日记、检查 Git 提交记录、统计今天修改的文件、分析今天的内容主题。然后自动生成一份结构化的今日工作概要，写入 Obsidian 工作日记/2026-05-20.md。

你只需要每周打开一次，补充几笔 AI 不知道的细节——比如“今天跟客户打了一个电话，聊了三个关键问题”。

Scene 02

场景二：法规更新监控

没有调度层：

 你记得每年关注几个重要的法规修订。但具体什么时候出草案、什么时候正式发布、什么时候生效——很难持续跟踪。往往是法规生效了，客户来问，你才知道已经变了。

有调度层：

 Hermes 每周一早上9点自动执行一个任务——爬取国务院、最高院、网信办等指定网站，检查是否有新的法规出台或现有法规修订，和之前的版本做对比分析，生成一份“法规更新摘要”写入 Obsidian。

你每周花10分钟扫一眼，就知道哪些变化跟你的业务相关。需要出客户通知的，再花20分钟深度研究。

Scene 03

场景三：合同审查+归档

没有调度层：

 客户发来一份合同→你下载到本地→打开 Claude Code→输入 /commercial-legal:review→等几分钟→拿到审查报告→手动存到 Obsidian 案件笔记里→改个文件名→再手动记录到工作日记里。

每次审查，你花在读合同之外的时间，至少有10分钟在“操作工具”和“整理文件”上。

有调度层：

 客户把合同上传到指定目录→Hermes 检测到新文件→自动路由到 Claude Code→启动 commercial-legal:review Skill→审查完成→结果自动写入 Obsidian 案件笔记→摘要写入今日工作日记。

你从“操作员”变成了“质量把控者”——只负责看审查结果、做判断、签字。

Part 03

三、安装与配置

下面进入实操部分。我会以实际测试验证过的流程来写。

Scene 01

3.1 前置条件

在开始之前，你需要准备好：

Scene 02

3.2 安装 Hermes

   
   
   
   

       
   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

      
      
      
      

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       # 以 macOS/Linux 为例
git clone https://github.com/hermes-agent/hermes.git
cd hermes
npm install
 
# 配置 DeepSeek 作为调度模型
# 编辑 config.yaml，填入你的 API Key
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    

Windows 用户同样适用——Hermes 在 PowerShell 和 WSL 下都能运行。

配置核心参数（config.yaml 的关键部分）：

   
   
   
   

       
   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

      
      
      
      

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       scheduler:
  model: deepseek-v4-pro          # 调度层的"大脑"
  api_key: sk-your-deepseek-key   # 你的 API Key
  max_turns: 8                    # 单次任务最大轮次（防失控）

executors:
  claude-code:
    command: claude
    args: ["-p", "--allowedTools", "Write,Bash"]
    max_turns: 8

storage:
  obsidian:
    vault_path: "D:/obsidian flie/新闻热点"
    default_output: "工作文件/04_工作日记/"
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    

Scene 03

3.3 验证安装是否成功

用一个最简单的任务来测试：让 Hermes 调度 Claude Code 创建一个 Python 脚本，统计当前目录下的文件类型分布。

这是我们在集成测试中实际跑通的任务。整个流程是这样发生的：

1. 你在终端输入任务描述
2. Hermes 的 DeepSeek 调度层判断：这是一个“写代码+运行”的任务，路由给 Claude Code
3. Claude Code 启动，创建 file_stats.py，运行测试，输出结果
4. Hermes 捕获输出，写入 Obsidian 作为执行摘要

测试结果（来自实际运行数据）：

这个测试验证了三件事：① Hermes 能正确路由任务类型 ② Claude Code 能在调度下正常执行 ③ 结果能自动写入 Obsidian。

Part 04

四、核心功能详解

Scene 01

4.1 定时任务：让工作流自动跑起来

定时任务是律师最实用的功能。用 cron 表达式设定执行时间，Hermes 会按时自动触发。

几个常用的 cron 示例：

实战案例：每日工作日记自动生成

这是我们实际配置并运行过的任务。配置文件如下：

   
   
   
   

       
   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

      
      
      
      

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       tasks:
  daily-diary:
    cron: "0 18 * * *"          # 每天18:00执行
    prompt: |
      请执行以下任务：
      1. 读取今日 Obsidian 日记（如有）
      2. 检查工作文件目录中今日修改的文件
      3. 总结今日完成的重点工作
      4. 提取待办事项中未完成的部分
      5. 生成本日工作概要，写入工作日记
    output: "工作文件/04_工作日记/{{date}}.md"
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    

执行结果是一份结构化的 Markdown 文件，包含今日概览、技术操作、重要决策、笔记活动等模块。

Scene 02

4.2 任务路由：自动匹配最合适的执行工具

Hermes 不把所有任务都丢给同一个 AI 工具。它会根据任务特征，选择最优执行器：

Scene 03

4.3 模式选择：Agent vs No Agent

这是实际使用中踩过的一个坑，值得单独拿出来说。

Agent 模式（默认）：Hermes 让 DeepSeek “思考”任务的执行方案，然后交给 Claude Code 执行。好处是灵活——AI 会自己决定怎么做。但问题在于：当输入数据量很大时（比如 50KB 以上的 JSON），AI 的处理能力会下降，可能导致输出为空。

No_Agent 模式：绕过 AI 的“思考”环节，直接执行预设脚本。适合数据处理类的任务——不需要 AI 决策，只需要按固定规则处理数据。

选型建议：

Part 05

五、法律工作流实战

这一节是整篇文章的核心。我们不走理论，直接展示四个真实的法律工作流怎么在 Hermes 上跑起来。

Scene 01

5.1 工作流一：合同审查自动化流水线

目标：客户把合同上传到指定目录 → 自动触发审查 → 审查结果归档到案件笔记 → 摘要记入工作日记

配置：

   
   
   
   

       
   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

      
      
      
      

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       tasks:
  contract-review:
    trigger: "file_watch"         # 文件监控触发
    watch_dir: "案件/待审合同/"
    executor: "claude-code"
    skill: "commercial-legal:review"
    output: "案件/{{案件名}}/审查记录/{{文件名}}-审查报告.md"
    max_turns: 15
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    

执行流程：

1. Hermes 检测到 待审合同/ 目录有新文件
2. 识别合同类型（根据文件名或内容前500字）
3. 路由到 Claude Code，启动 commercial-legal:review Skill
4. Claude Code 读取你的 CLAUDE.md 实务画像，逐条审查
5. 生成审查备忘录 + 业务摘要
6. 结果写入案件对应目录
7. 今天的日记里自动多了一条：“完成 XX 合同审查，发现 X 个高风险条款，X 个中风险条款”

Scene 02

5.2 工作流二：法规更新自动监控

目标：每周自动检索指定来源的法规更新，生成对比分析报告

配置：

   
   
   
   

       
   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

      
      
      
      

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       tasks:
  regulatory-monitor:
    cron: "0 9 * * 1"              # 每周一上午9点
    prompt: |
      请执行法规更新检查：
      
      1. 访问以下来源，检索本周是否有新发布或修订的法规：
         - 国务院官网（gov.cn）
         - 最高人民法院官网
         - 国家网信办官网
         - 国家市场监督管理总局
         - 司法部官网
      
      2. 对每个更新，提取：
         - 法规名称和文号
         - 发布机关和发布日期
         - 生效日期和过渡期
         - 核心变化要点（200字以内）
         - 与律师/法务工作的关联度（高/中/低）
      
      3. 标记"高关联度"的法规变化，建议是否需要向客户发送通知
      
      4. 生成一份 Markdown 报告，输出到指定路径
    output: "工作文件/02_企业法务/法规监控/{{date}}-法规更新周报.md"
    mode: "agent"
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    

运行效果：每周一到办公室，打开 Obsidian，一份新鲜的法规更新周报已经在等你了。不是罗列所有法规——Hermes 会根据你的业务领域，只标记与你相关的变化，并标注关联度。

Scene 03

5.3 工作流三：跨境法律研究

目标：给定一个跨境法律问题，自动完成多法域检索、整理、和备忘录生成

配置：

   
   
   
   

       
   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

      
      
      
      

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       tasks:
  cross-border-research:
    trigger: "manual"               # 按需手动触发
    prompt_template: |
      请对以下跨境法律问题进行系统研究：
      
      【问题描述】：{{问题}}
      【涉及法域】：{{法域}}
      【研究对象】：{{主体描述}}
      
      执行步骤：
      1. 使用 Perplexity API 搜索目标法域的法律规定
      2. 使用 DeepSeek 分析搜索结果，整理法律要点
      3. 对比不同法域的异同
      4. 撰写一份中英文双语备忘录
      
      备忘录格式：
      - 问题概述
      - 各法域法律分析（分法域展开）
      - 合规差距分析（表格）
      - 操作建议（按优先级排列）
      - 需要进一步确认的问题
    output: "法律研究/{{date}}-{{课题名}}.md"
    max_turns: 20
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    

使用方式：需要做跨境法律研究时，在 Hermes 终端输入：

   
   
   
   

       
   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

      
      
      
      

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       hermes run cross-border-research --params '{"问题":"中国电商公司在欧盟销售电子产品需要哪些合规认证？","法域":"中国+欧盟","主体":"深圳某跨境电商公司"}'
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    

然后去喝杯咖啡。回来的时候，一份初稿已经躺在 Obsidian 里了。

Scene 04

5.4 工作流四：案件进度自动记录

目标：每次审查合同、出具法律意见、做完法律研究后，自动更新案件笔记和工作日记

这个工作流的核心价值不在于“做什么”，而在于“不做什么”——你不需要在每次做完一个任务后，手动去更新各种记录。

Hermes 的每个任务完成后，都会自动执行一个 post-hook：

   
   
   
   

       
   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

      
      
      
      

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       hooks:
  after_task:
    - action: "update_diary"
      template: "完成了 {{task_name}}，涉及 {{相关案件}}，耗时 {{duration}}，结果见 {{output_path}}"
    - action: "update_case_note"
      case_dir: "案件/{{案件名}}/"
      append: "- {{date}} {{task_name}} — 已归档至 {{output_path}}"
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    

长期积累下来，你的 Obsidian 里就会自然沉淀出一份完整的“工作履历”——每天做了什么、每份合同审查了什么、每个案件推进到什么程度。年底写总结的时候，不是绞尽脑汁回忆，而是打开 Obsidian 整理即可。

Part 06

六、集成 Claude for Legal——两个开源项目联手

Claude for Legal 提供了 12 个法律插件和 150 个 Skill 技能包，但它本身是一个“手动”工具——你需要打开 Claude Code，输入命令，等待结果，手动保存。

Hermes 把 Claude for Legal 变成了一个可以自动调用的“法律工作流引擎”。

Scene 01

6.1 如何在 Hermes 中调用 Claude for Legal Skill

方案一：直接调用 slash 命令

在 Hermes 的 prompt 中，指定 Claude for Legal 的 Skill 命令：

   
   
   
   

       
   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

      
      
      
      

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       tasks:
  nda-review:
    trigger: "file_watch"
    watch_dir: "待审合同/NDA/"
    executor: "claude-code"
    init_command: "/commercial-legal:nda-review"
    output: "审查记录/NDA/{{文件名}}-审查报告.md"
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    

当 Hermes 检测到新 NDA 进入目录时，它会启动 Claude Code，自动运行 /commercial-legal:nda-review 命令，拿到输出后归档到指定路径。

方案二：引用 SKILL.md 作为模板

如果你没有使用 Claude Code（或者在中国法版本中），可以把 Claude for Legal 仓库中的 SKILL.md 文件提取出来，作为 Hermes 任务的 prompt 模板：

   
   
   
   

       
   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

      
      
      
      

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       tasks:
  contract-review-zh:
    trigger: "manual"
    prompt_file: "skills/commercial-legal-review-zh.md"  # 从 claude-for-legal-ZH 提取的 SKILL.md
    executor: "claude-code"
    max_turns: 12
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    

这种方式的好处是：SKILL.md 里预制了完整的审查流程、审查维度、输出格式——不需要你从零写 prompt。

Scene 02

6.2 推荐集成的 Skill 清单

Scene 03

6.3 中国法版本的集成注意

如果你使用的是 claude-for-legal-ZH（中国法本地化版本），集成方式是一样的。区别在于：

• Skill 命令前缀不变，但底层引用的法律体系已替换为中国法
• 法律检索 MCP 连接的是北大法宝/元典，而非 Westlaw
• CLAUDE.md 的实务档案需要根据中国法实务填写

Part 07

七、避坑指南

Scene 01

坑1：Agent 模式不是万能的

问题：在配置 LLM 定价监控任务时，我们遇到了这个问题——Hermes 的 Agent 模式无法处理 50KB 以上的 JSON 数据，导致输出为空文件。

原因：Agent 模式下，DeepSeek 需要“理解”整个输入数据再做决策。当输入数据过大时，AI 的理解能力下降，决策质量急剧恶化。

解决方案：对数据量大的任务，使用 no_agent=true 模式，绕过 AI 的“思考”环节，直接执行预设脚本：

   
   
   
   

       
   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

      
      
      
      

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       tasks:
  pricing-monitor:
    cron: "0 0 * * 0"
    executor: "script"           # 直接用脚本执行
    no_agent: true               # 绕过 AI 决策层
    script: "scripts/pricing_report.py"
    output: "工作文件/定价监控/{{date}}.md"
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    

经验法则：

• 输入数据 < 10KB → Agent 模式
• 输入数据 10KB-50KB → 谨慎使用 Agent
• 输入数据 > 50KB → No_Agent 模式+脚本

Scene 02

坑2：定时任务的时间精度

Hermes 的定时任务不是“秒级精确”的——它会加入少量抖动（jitter），避免大量任务在同一瞬间触发 API。

如果你需要精确到秒的任务：不要在 Hermes 层面做，用操作系统级别的 cron 或 Windows 任务计划程序来触发 Hermes。

如果你只需要“大概在这个时间执行”：直接使用 Hermes 内置的 cron，它完全够用。

Scene 03

坑3：数据合规——Hermes 本身不解决这个问题

Hermes 是一个本地运行的工具。它把任务路由到各个 AI 工具的 API（DeepSeek API、Anthropic API），这本质上还是数据出境。

三条底线：

1. 所有客户信息、商业秘密、敏感数据，先脱敏再进入工作流
2. 如果你所在律所/公司法务部有数据合规要求，先确认是否能使用 API 模式（API 模式下数据通常不用于模型训练，但具体要看各平台的隐私政策）
3. 对于极其敏感的案件，考虑在调度层和执行层都用本地模型（如 Ollama 部署的开源模型）

Scene 04

坑4：任务依赖关系

Hermes 本身不处理“任务 A 完成后再执行任务 B”的依赖关系。

解决办法：把有依赖关系的步骤写在同一个 prompt 里，让 AI 自己按顺序执行。例如：

   
   
   
   

       
   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

      
      
      
      

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       tasks:
  full-contract-workflow:
    trigger: "file_watch"
    prompt: |
      请按以下顺序执行：
      1. 审查合同文件（使用 commercial-legal:review 流程）
      2. 根据审查结果，生成给客户的摘要邮件
      3. 将审查报告和摘要分别归档到指定目录
      4. 在今日工作日记中记录本项工作
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    

在同一个任务内，AI 会合理安排执行顺序。如果你需要跨多个定时任务编排，可以考虑用 Make（原 Integromat）或 n8n 作为外部编排层，把 Hermes 的任务作为“节点”调用。

Part 08

八、写在最后——"自动挡"AI工作流

三年前，ChatGPT 刚出来的时候，法律行业的主流讨论是“AI 能不能替代律师”。

一年前，Claude for Legal 开源的时候，讨论变成了“律师应该怎么用 AI”。

现在，Hermes 这类调度层的出现，让讨论进入了第三个阶段——“律师怎么让 AI 自己跑起来”。

这三个阶段的演进，对应的是：

• 第一阶段（手动挡）： 你打开网页，输入问题，复制答案。你问一句，AI 答一句。全程手动，每次操作都是一次独立的对话。
• 第二阶段（辅助驾驶）： 你有了预制的工作流，有了 Skill 技能包。一个命令下去，AI 自动走完整个流程。但你每次需要手动启动，手动整理结果。
• 第三阶段（自动巡航）： 你设好规则，AI 到点自动执行，执行完自动归档。你不再“操作”AI，而是“管理”AI——做判断、调策略、优化流程。

我们系列的四篇文章，对应着这四个步骤：

这个系列写到第四篇，该有的都有了。

 工具、技能、调度——三个齿轮咬合在一起，你的 AI 工作流才真正是一台可以自己运转的机器。

现在的问题是：你打算什么时候开始搭这台机器？

如果你已经部署了 Claude Code，今天就可以装上 Hermes，配一个“每日工作日记自动生成”的任务试试。从最简单的定时任务开始，跑通一个，你就知道下一步该做什么了。

搭好之后你会发现——不是 AI 替你工作，是你指挥 AI 替你工作。这两句话听起来差不多，但前者让你焦虑，后者让你从容。

Part 09

📚 参考文献

• Hermes Agent 官方仓库
• Anthropic - Claude Code 官方文档
• Anthropic - Claude for Legal 官方仓库
• CSlawyer1985 - Claude for Legal 中国法版本
• DeepSeek 官网
• AnyLegal OSS - 多模型法律AI框架
• Cron 表达式在线工具
• Make 自动化平台
• n8n 工作流自动化

本文所述工具和配置方法基于 2026 年 5 月的实际测试环境。各工具的功能、API 定价、服务条款可能随时变动，使用前请自行查阅最新信息。成本数据基于实际测试估算，实际费用可能因 API 定价调整、任务复杂度差异而有所不同。文章内容仅供学习交流，不构成任何法律意见或技术保证。使用 AI 工具处理客户信息时，请务必遵守《个人信息保护法》《数据安全法》及相关律师执业规范中的保密义务与数据出境规定。