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做劳动争议案件，经常需要计算经济补偿金、违法解除赔偿金、加班费、未休年假工资等金额。
虽然都有相应的计算规则，但涉及工资基数、工作年限、离职日期和不同地区的适用口径，实际计算起来并不简单。
iCourt 法律 AI 研究院研发了一款「劳动赔偿计算助手」Skill，覆盖十类常见劳动争议场景，不仅能计算金额，还能提供计算依据、举证要点等信息。
与网上常见的开源 Skill 相比，它有什么不同？我们通过几个案例，看看实际效果。
同一道赔偿计算题，两个 Skill 算出了不同结果
先来看一道劳动争议计算题：
员工于 2019 年 3 月 1 日入职北京某公司，月薪 15,000 元。2024 年 6 月 30 日，公司在员工没有过错的情况下，书面通知解除劳动合同。员工不要求恢复劳动关系，只要求支付违法解除赔偿金。此外，员工当年度有 5 天年假，已经休了 1 天。
请问，违法解除赔偿金和未休年假工资，应当如何计算？
研究院将同一道题分别交给了一款开源 Skill，以及官方自研的「劳动赔偿计算助手」。
在违法解除赔偿金部分，两款 Skill 的结果一致：工作年限 5 年 4 个月，按《劳动合同法》第 47 条折算为 5.5 年，适用 2N，最终赔偿金为 165,000 元。
但在未休年假工资的计算上，出现了明显差异。
开源 Skill 直接用全年 5 天年假减去已休的 1 天，认定员工还有 4 天未休，计算得出未休年假工资差额为 5,517.24 元；而官方自研 Skill 注意到，员工是在 2024 年 6 月 30 日离职的，并没有工作满整个自然年度。
根据演示所适用的年休假折算规则，员工在 2024 年实际在职 182 天，全年 5 天的年休假需要按在职天数折算，当年应休年假为 2 天。再扣除已经休过的 1 天，实际未休年假只有 1 天，对应的工资差额为 1,379.31 元。
仅这一项，两款 Skill 的计算结果就相差 4,137.93 元。
两者产生差异的原因是，开源 Skill 忽略了员工年中离职这一条件，直接按照全年年假计算。
这个案例说明，劳动赔偿计算不能只掌握公式，还需要准确识别案情中的适用条件，才能得到正确的结果。
不只是算金额，还能梳理劳动争议处理要点
除了违法解除，「劳动赔偿计算助手」还能处理其他常见的劳动争议计算问题。
比如，研究院还测试了这样一个案例：
北京一名员工，劳动合同满三年后，公司以经营困难为由决定不再续签。员工月平均工资为 20,000 元，公司已经提前 30 多天通知。
在演示过程中，Skill 并没有直接给出计算结果，而是先询问工作城市、工资水平、合同期限以及续签情况等信息。获得必要信息后，Skill 将这一情形识别为劳动合同期满不续签，而不是直接套用违法解除的 2N 规则。
按照案例所给条件，三年工作年限对应的经济补偿金为 60,000 元。
除了计算金额，Skill 还会整理相关的法律依据和举证要点。
例如，在前面的违法解除案例中，它不仅列出了赔偿金、未休年假工资的计算结果，还展示了工资基数、工作年限和年假折算过程，并提示律师准备劳动合同、工资流水、解除通知等材料。
此外，输出内容还包含相关法律依据、仲裁程序和时效信息，方便律师进一步核查。
目前，「劳动赔偿计算助手」覆盖经济补偿、违法解除、代通知金、未签劳动合同双倍工资、加班费、未休年假、工伤待遇、拖欠工资、竞业限制和服务期违约等十类场景，同时考虑不同地区的法律适用口径。
律师可以利用它完成初步测算、整理计算依据和相关材料，再结合具体案情对结果进行复核，减少重复性的工作。
一个专业法律 Skill，是怎样做出来的？
现在，借助 Skill Creator 等工具，几分钟就能创建一个 Skill。为什么还需要专门研发「劳动赔偿计算助手」这样的专业 Skill？
因为创建 Skill 并不一定难，难的是把它做得稳定、好用，并且长期维护。
以劳动赔偿计算为例，首先需要梳理相关法律法规，除了全国统一的规定，还要考虑不同地区的适用口径，明确各类争议情形对应的计算规则。
接下来，要把这些规则转化为 AI 能够执行的工作流程。例如，遇到一个违法解除案件，应该先确认哪些事实？如何确定工作年限和工资基数？什么情况下适用 2N？又该怎样展示计算过程，方便律师检查？
这些都需要在 Skill 开发过程中提前设计。
完成初步开发后，研究团队还需要通过不同案例反复测试，检查是否存在条件遗漏、规则适用错误或计算偏差，再针对发现的问题调整提示词和工作流程。前面的未休年假计算就是一个例子。员工是否在年中离职，看似只是一个日期问题，却会直接影响计算结果。
而且，Skill 上线也不意味着研发工作结束。法律法规更新、司法口径变化、AI 模型升级，以及律师实际使用中发现的问题，都可能需要研究团队持续调整。
这也是 iCourt 法律 AI 研究院正在做的工作。
依托 iCourt 十余年在法律领域的积累，研究院由法律 AI 研究员与技术工程师协作，完成规则梳理、场景设计、Prompt 设计、测试调优等工作，并结合律师用户的反馈持续优化。
对于律师来说，可以直接使用这些已经过专业设计和测试的 Skill，而不必从零搜集规则、设计工作流程，再花费大量时间自行测试和维护。
更多专业法律 Skill，都可以在这里找到
「劳动赔偿计算助手」只是 AlphaClaw 法律 Skill 商店中的一款。
目前，Skill 商店主要包含三个板块：
官方自研：由 iCourt 法律 AI 研究院面向法律实务场景开发，经过测试后上线，并持续更新优化。
全球精选：从国内外 Skill 平台筛选法律及日常办公技能，经过安全与效果验证后上架。
校友共享：汇集法律人基于自身业务经验制作、分享的 Skill，方便更多律师学习和使用。
目前，Skill 商店已上架 244 个高品质 Skill，律师可以根据自己的业务需求，直接在商店中查找和使用。
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