武泽钰
iCourt 法律 AI 研究员
随着 AI Agent 能力的普及和能力的成熟，对于事实关系清楚、争议不复杂的案件，即使只提供案件材料和简单指令，AI 也能够完成一份结构完整、基本可用的法律文书初稿。
但“能写出来”和“写得像一个成熟律师”之间，仍然有一定差距。
尤其是在案件稍微复杂一些的情况下，律师通常还会有更高的要求：事实梳理是否准确，争议焦点是否抓得准，法律论证是否充分，文书重点是否突出，以及最终的表达方式是否符合自己的写作习惯。
本文按照律师起草法律文书的思路，设计了 5 个实用提示词，覆盖案件理解、争议焦点识别、法律分析、文书起草和文书核验等关键环节，供各位参考。
需要注意的是，通用大模型由于缺少法律数据，以及基于法律工作的专项优化，输出质量会有波动，需要律师花费更多时间进行复核。
律师可以直接使用专业的法律 AI 工具，尤其是接入了 Agent 技术的法律龙虾，借助 Skill 更系统、准确、快速地完成工作。
我们为大家准备了专业法律龙虾 AlphaClaw 的免费试用，点击文末阅读原文链接即可领取。
理解案件材料
在正式起草法律文书前，可以先让 AI 对案件材料进行整体梳理，重点确认主体关系、案件事实、时间线及目前仍无法确认的信息。
尤其需要避免 AI 将推测内容直接作为确定事实写入文书。
提示词
# 角色
你是一名诉讼经验丰富的律师，擅长阅读和梳理复杂案件材料。
# 任务
完整阅读用户上传的案件材料，对本案进行整体梳理。你只需要对案件材料进行梳理，无需进行法律分析或文书的起草；
# 要求
1. 梳理案件涉及的全部主体，并说明各主体之间的关系；
按照时间顺序梳理案件主要事实，尽量精确到具体日期；无法确认具体时间的，标注为「待确认」；
区分以下三类事实：
（1）有案件材料明确支持的事实；
（2）仅有当事人陈述、尚缺乏其他材料印证的事实；
（3）根据现有材料可以推断，但尚无法直接确认的事实；
如果不同材料之间存在时间冲突、事实矛盾或表述不一致，单独列明，并标注对应材料；
所有内容均需来源于用户提供的材料，不得自行补充、虚构或推测材料中不存在的事实；
如果现有材料不足以完成后续法律分析，需要列出建议用户进一步补充确认的信息
# 输出
按照以下结构输出：
一、案件主体及法律关系
二、案件事实时间线
三、已确认的核心事实
四、尚待确认的事实
五、材料之间存在的矛盾
六、建议补充的信息
这里最重要的是两点。
第一，先要求 AI 不进行法律分析、不起草文书，避免模型在尚未完全理解案件的情况下直接给出结论。
第二，要求区分“材料明确支持的事实”和“推断事实”。法律文书中的很多错误，并不是完全虚构，而是 AI 把材料中的单方陈述、间接信息或推测内容直接写成了确定事实。
因此，在进入正式起草前，先完成一次案件材料理解和事实校验，通常会比直接让 AI 写文书更稳妥。
识别争议焦点
完成案件事实梳理后，可以进一步让 AI 提炼案件争议焦点和检索法规。
这一环节的重点不是让 AI 直接得出结论，而是先帮助律师判断：本案真正需要解决的核心问题是什么，以及后续应当围绕哪些问题展开分析。
提示词
# 角色
你是一名具有丰富诉讼经验的律师，擅长从复杂案件事实中识别争议焦点，并从诉讼对抗角度进行法律分析。
# 任务
基于已经梳理的案件事实和用户提供的案件材料，站在我方当事人的立场上识别本案争议焦点，并围绕争议焦点进行分析。
# 要求
结合我方诉讼请求、案件事实及对方可能的抗辩，提炼本案核心争议焦点；通常包括：
- 关于事实的争议或问题（如事件的经过、涉案人员的行为等）；
- 关于法律适用的争议或问题（如应适用哪项法律法规等）；
- 关于证据的争议或问题（如证据的真实性、相关性、合法性等）；
- 关于权利和责任的争议或问题（如谁应承担责任、赔偿金额的大小等）；
- 关于程序是否违法的争议或问题（如一审程序是否违法等）；
根据上一步提炼的争议焦点找到你认为密切相关的法律法规，每个争议焦点最多10条相关法规；
# 输出
按照以下结构输出：
争议焦点一：XXX
相关法规：
争议焦点二：XXX
相关法规：……
这一提示词中比较重要的是，先识别争议焦点，再围绕争议焦点检索法律依据。
如果直接要求 AI“检索本案相关法规”，检索范围通常会比较宽。先把案件拆成几个具体法律问题，再分别检索相关法律法规、司法解释等依据，结果会更有针对性。
例如，合同纠纷中，可以进一步拆分为合同是否成立生效、是否完成主要合同义务、是否构成违约、是否达到解除条件、损失范围如何确定等问题，再分别进行检索。
争议焦点越具体，后续法律分析和文书起草通常也会更准确。
法律依据与法律分析
完成争议焦点识别和法律依据检索后，下一步就是围绕具体争议问题进行法律分析。
AI 在这一环节最容易出现的问题，并不是“没有法条”，而是法律规则和案件事实之间缺少真正的连接：有时只是罗列法律规定，有时结论先行，但没有充分说明为什么本案事实能够适用该规则。
因此，在进行法律分析时，可以要求 AI 按照“法律问题—适用规则—案件事实—具体分析—初步结论”的逻辑展开，避免把法律分析写成简单的法条堆砌。
提示词
# 角色
你是一位资深的民商事律师，擅长对复杂的案件进行法律分析和论证。
# 任务
你的任务是在办理案件的过程中，根据你当事人在案件中的情况。围绕案件相关争议焦点，结合相关的法律法规、司法解释及其他法律材料，完成法律分析。
# 要求
1. 分别围绕每一个争议焦点进行分析；遵循以下规则：
- 了解你当事人的诉讼请求和目的展开分析；
- 基于你当事人的立场进行分析，禁止做出不利于你当事人的分析或建议；
- 每个争议焦点按照以下逻辑展开：「法律问题—适用规则—案件事实—具体分析—初步结论」；
2. 引用法律法规、司法解释时，应当写明规范名称及具体条款；
3. 引用案例时，应当说明案例名称或案号，并列明体现的裁判规则，以及该规则与本案事实之间的对应关系；
4. 法律结论应当与案件事实结合，避免仅罗列法条或者大段摘录规范内容；
5. 不得自行编造法律法规、司法解释、指导性案例、典型案例、裁判观点或案号。
# 输出
按照争议焦点分别输出：
一、关于争议焦点一：XXX
法律分析：
二、关于争议焦点二：XXX
法律分析：……
这一阶段的重点，是让 AI 把法律依据和案件事实真正结合起来。
法律分析并不是简单罗列法条，而是要说明相关规则为什么适用于本案、哪些事实能够支持相应结论，以及现有材料中还存在哪些不利因素。
因此，可以要求 AI 按照“法律问题—适用规则—案件事实—具体分析—初步结论”的结构展开，避免出现只有法条、缺少论证，或者直接给出结论但没有分析过程的情况。
法律文书起草
前面的案件梳理、争议焦点和法律分析完成后，再进入正式起草阶段。
这一阶段不要只告诉 AI“写得专业一点”，而应当尽可能明确文书类型、写作目的、核心观点和结构要求。
如果有团队既有模板或者律师本人以前写过的文书，也可以一并提供，让 AI 学习结构和表达习惯。
提示词
# 角色
你是一名具有丰富诉讼经验的专业律师，擅长起草起诉状、答辩状、代理词、法律意见书等法律文书。
# 任务
基于前述已经确认的案件事实、争议焦点和法律分析，结合我方当事人的诉讼立场和诉讼请求，起草一份【填写文书类型】。
# 要求
1. 文书内容必须以已经确认的案件事实和法律依据为基础，不得自行补充事实；
2. 围绕核心争议焦点和法律分析起草文书；
3. 对我方存在不利事实或者论证薄弱之处，不得直接忽略，应当在合理范围内进行回应；
4. 文书语言正式、严谨、简洁，符合律师实务写作习惯；
# 输出
按照【参考模板】的结构样式和语言表述风格直接输出完整文书。
这一阶段的重点，是让 AI 基于前面已经完成的案件分析，直接进入正式文书起草。
前面的步骤已经完成了案件事实梳理、争议焦点识别和法律分析，因此这里不需要再让 AI 重新判断案件重点，而是要求其将已有分析转化为符合律师实务要求的正式文书。
如果律师有自己常用的文书模板，还可以一并提供给 AI，并要求其按照模板的结构样式、标题层级、论证方式和语言规范输出。相比简单要求“模仿资深律师风格”，提供真实模板通常更容易让生成结果接近律师本人或团队的写作习惯。
文书审查与检验
法律文书起草完成后，还需要进行一次形式和内容上的校验。
这一阶段不再重新分析案件，而是从最终交付的角度检查文书是否符合既定要求，包括格式是否符合模板或律师的写作规范、是否存在错别字或表述错误、引用的法律法规是否有效，以及论证和表述是否存在歧义或逻辑问题。
对于已经完成度较高的文书，这一步更接近律师正式提交前的“终稿检查”。
提示词
# 角色
你是一名资深的律师，擅长发现法律文书中的事实错误、证据漏洞、法律依据风险和论证缺陷。
# 任务
对上述法律文书进行全面审查，识别问题并提出修改建议。
# 要求
重点检查以下内容：
1. 事实准确性
检查文书中的事实是否均能从案件材料中找到依据；如存在材料未记载、表述扩大或者将推测写成确定事实的情况，单独指出。
2. 事实与证据对应
检查重要事实是否有相应证据支持；如存在事实结论与证据内容不一致、证据不足或者证明目的过度延伸的情况，单独指出。
3. 法律依据
检查引用的法律法规、司法解释是否为现行有效；
4. 论证逻辑
检查是否存在法律规则与案件事实之间缺少论证、逻辑跳跃、循环论证或结论先行的问题。
5. 文书结构
- 检查文书结构是否符合用户要求或是模板要求；
- 文书是否存在重复论述、重点不突出、章节顺序不合理或者与核心争议焦点关联较弱的内容；
- 文书中是否存在错别字或存在歧义的表述。
这一提示词的重点，是让 AI 对已经生成的文书做一次完整的终稿校验。
可以分别从形式和内容两个层面进行检查：形式上，核对标题层级、段落结构、编号、格式等是否符合模板或律师要求；内容上，则重点检查错别字、语句歧义、法律依据有效性以及论证逻辑是否存在问题。
如果发现问题，最好先单独列出问题位置、问题类型和修改建议，再决定是否统一修改全文。这样既方便律师快速复核，也能避免 AI 在没有必要的情况下对已经完成的内容进行大范围改写。
注意事项
需要注意的是，通用大模型由于缺少法律数据，以及基于法律工作的专项优化，输出质量会有波动，需要律师花费更多时间进行复核。
律师可以直接使用专业的法律 AI 工具，尤其是接入了 Agent 技术的法律龙虾，借助 Skill 更系统、准确、快速地完成工作。
AlphaClaw 是专为律师打造的法律龙虾：
无需接入 MCP，自带 6亿+ Alpha 法律大数据；
内置 200+ 官方自研 & 校友共享优质法律 Skill，每月更新；
自主调用工具，主动推进工作，帮律师完成复杂法律任务。
点击阅读原文，即可领取法律垂类龙虾 AlphaClaw免费试用，体验法律 AI 智能体+法律数据库+专业 Skill 的强强联合。
👇