玫瑰玻璃陶瓷诉讼代理
基于人工智能的法律第二主席系统
*“捕食者狩猎代码。镜头测量真实性。它们一起看到隐藏的东西。”*
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概述
RoseGlassCerataLitigationAgent(RGCLA)是一个统一的系统,将三个强大的框架集成到Claude Code环境中,用于对抗性法律分析:
- 露鳃 --通过存储库消费获得能力的进化代码掠夺者
- 玫瑰玻璃/GCT --基于相干理论的真实性测量数学
- 诉讼支持MCP --实时证词分析和文件检索
结果:一个通过捕食生长、通过连贯数学感知并通过模型上下文协议(MCP)工具部署的AI系统。
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建筑
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│ CLAUDE CODE ENVIRONMENT │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ CERATA │ │ ROSE GLASS │ │ LITIGATION │ │
│ │ Predator │───▶│ Lens │───▶│ Support │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ - Hunt repos │ │ - Ψ, ρ, q, f │ │ - Testimony │ │
│ │ - Digest │ │ - Coherence │ │ - Contradict │ │
│ │ - Integrate │ │ - Translate │ │ - Cross-exam │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │ │ │ │
│ └───────────────────┴───────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────▼────────┐ │
│ │ MCP SERVERS │ │
│ │ - legal-rag │ │
│ │ - litigation │ │
│ └─────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────▼────────┐ │
│ │ DOCUMENT STORE │ │
│ │ (Qdrant) │ │
│ └─────────────────┘ │
│ │
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主要特点
🎯 CERATA捕食者
- 狩猎:通过Rose Glass一致性分析扫描存储库
- 消耗:代谢猎物代码中的功能线程
- 整合:基于适应性进化的双分支试验
- 学习:墓地系统,教导人们从失败中更好地狩猎
🌹 玫瑰玻璃镜片
- Ψ(Psi):内部一致性检测(矛盾、逻辑流)
- ρ(Rho):累积智慧测量(证据、特异性)
- q(q):情绪激活跟踪(情绪、道德标记)
- f(f):社会归属分析(关系语言、定位)
- 一致性公式:
C = Ψ + (ρ × Ψ) + q_opt + (f × Ψ) + coupling
⚖️ 诉讼支持
- 实时分析:分析听证会期间的证词
- 矛盾检测:跟踪证词环节中的不一致之处
- 盘问:生成文档支持的攻击问题
- 弹劾搜查:从2672多个文档库中查找矛盾证据
- 运动优化:归档前通过Rose Glass分析草稿
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快速开始
先决条件
- macOS/Linux/Windows WSL2
- Python 3.10+
- Node.js 18+
- Docker(适用于Qdrant)
- 支持MCP的Claude Code CLI或Claude Desktop
一个命令设置
# Clone repository
git clone https://github.com/GreatPyreneseDad/RoseGlassCerataLitigationAgent
cd RoseGlassCerataLitigationAgent
# Run quickstart script
./scripts/quickstart.sh这将:
- ✅ 验证Docker是否正在运行
- ✅ 启动Qdrant矢量数据库
- ✅ 检查文档索引
- ✅ 显示系统状态
- ✅ 显示下一步
完整安装
看 docs/BUILD_GUIDE.md 获取全面的8阶段构建说明。
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用法
诉讼(实时听证支持)
在克劳德桌面/Claude代码中:
1. "Clear the testimony session"
→ Resets tracking for new hearing
2. "Analyze testimony: Speaker='Witness Name' Text='I never sent those emails'"
→ Returns Rose Glass analysis + contradiction check
3. "Get all contradictions with severity > 0.6"
→ Returns attack targets
4. "Generate 5 cross-examination questions for Witness Name"
→ Returns document-backed questions
5. "Search for impeachment evidence: 'witness never contacted plaintiff'"
→ Returns contradicting documents用于代码分析(库搜索)
# Hunt a repository
python src/cerata/hunt.py https://github.com/user/repo
# Returns:
# - Structure analysis
# - Rose Glass coherence scores (Ψ, ρ, q, f)
# - Viability assessment (PRIME/VIABLE/MARGINAL)
# - Nematocyst candidates (functions to extract)
# - Consumption recommendation用于运动起草
# Analyze opponent's filing
python src/litigation/motion_analyzer.py --input opponent_filing.txt
# Optimize your draft
python src/litigation/motion_analyzer.py --optimize my_response.txt______________________________________________________________________
MCP工具可用
合法垃圾服务器
search_legal_documents(query)--搜索索引案例文档analyze_emotional_context(text)--危机/标准上下文检测get_collection_info()--文档库统计
诉讼支持服务器
analyze_testimony(speaker, text)--Rose Glass对证词的分析get_contradictions(min_severity)--列出会话矛盾generate_cross_exam_questions(speaker)--生成攻击问题search_for_impeachment(claim)--查找矛盾的文件get_session_summary()--会话概述clear_session()--重置跟踪
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玫瑰玻璃尺寸说明
| 维度 | 它测量什么 | 真实如果 | 攻击如果 | |
|---|---|---|---|---|
| Ψ(Psi) | 内部一致性,逻辑流程 | >0.6 | \0.5 | \0.7,无ρ |
| f(f) | 社会归属模式 | >0.4 | \2.0 | \<1.5 |
尺寸裂缝:维度之间的不一致揭示了欺骗
- 高q+低ρ=无证据的情绪(操纵)
- 高Ψ+低ρ=逻辑但模糊(回避)
- 低Ψ+高q=矛盾+情绪(绝望)
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项目结构
RoseGlassCerataLitigationAgent/
├── README.md # This file
├── LICENSE # MIT License
├── pyproject.toml # Python package config
├── requirements.txt # Dependencies
│
├── docs/ # Documentation
│ ├── BUILD_GUIDE.md # 8-phase build instructions
│ ├── QUICK_REFERENCE.md # Single-page cheat sheet
│ └── ARCHITECTURE.md # System design details
│
├── scripts/ # Utility scripts
│ ├── quickstart.sh # One-command setup
│ ├── index_documents.py # Index legal documents to Qdrant
│ └── test_integration.py # Integration tests
│
├── src/ # Source code
│ ├── core/ # Rose Glass core
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── unified_lens.py # Rose Glass implementation
│ │
│ ├── litigation/ # Legal support modules
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── motion_analyzer.py # Motion analysis pipeline
│ │
│ ├── cerata/ # Predator capabilities
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── hunt.py # Repository hunting
│ │
│ └── mcp/ # MCP server implementations
│ ├── __init__.py
│ ├── legal_rag.py # Document search server
│ └── litigation.py # Testimony analysis server
│
├── config/ # Configuration files
│ ├── claude_desktop.json # Claude Desktop MCP config
│ └── claude_code.json # Claude Code MCP config
│
├── tests/ # Test suite
│ ├── test_rose_glass.py
│ ├── test_motion_analyzer.py
│ └── test_mcp_servers.py
│
└── examples/ # Usage examples
├── testimony_analysis.md
├── motion_drafting.md
└── repository_hunting.md______________________________________________________________________
哲学
不是检索。感知。
传统的RAG系统检索文档。RGCLA 感知连贯模式.
差异:
- RAG:“查找与关键字匹配的文档”
- RGCLA:“这一证词表明Ψ=0.3(内部矛盾)和ρ=0.2(低特异性)=相干崩溃=攻击目标”
不是静态的。进化。
传统工具被冻结了。露鳃 通过捕食生长.
每个存储库消耗:
- 通过Rose Glass分析(猎物适应性评估)
- 通过Data Enzymatics代谢(代码消化)
- 通过双分支试验进行整合(经典与实验)
- 通过适应度指标(成功率、一致性漂移)进行评估
- 胜者升职,败者进坟墓(从失败中学习)
系统 变得更聪明 每次狩猎。
不是中立的。对手。
这是一个 第二把椅子不是调解人。
- 专为攻击而非外交而设计
- 针对发现弱点进行了优化
- 专为盘问而设计
- 已调好弹劾
Rose Glass不在乎意图——它衡量 连贯性不连贯就是脆弱。
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用例
1.实时听力支持
作证期间:
- 通过Rose Glass追踪每一条声明
- 自动检测矛盾
- 生成交叉询问问题
- 搜索2672多份弹劾证据文件
2.运动分析与优化
备案前:
- 分析对手弱段落的动作
- 优化您的司法一致性标准草案
- 在他们的论点中识别攻击媒介
- 通过维度平衡加强自己的案例
3.存储库集成(CERATA模式)
对于开发者:
- 通过Rose Glass搜索Python/JS存储库
- 将有用的功能代谢为“线虫囊”
- 通过双分支试验集成功能
- 通过使用经过战斗测试的代码来改进系统
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技术细节
玫瑰玻璃数学
相干性计算:
q_opt = q / (Km + q + q²/Ki) # Biological optimization (Michaelis-Menten)
C = Ψ + (ρ × Ψ) + q_opt + (f × Ψ) + (coupling_strength × ρ × q_opt)尺寸提取:
- Ψ:矛盾标记、句子差异
- ρ:证据标记、数字、日期、因果关系
- q:情感词、感叹词、大写
- f:集体代词、定位标记、关系术语
MCP服务器协议
实现 模型上下文协议 对于Claude集成:
- 基于stdio的JSON-RPC 2.0
- 通过以下方式发现工具
tools/list - 工具执行通过
tools/call - 状态会话管理
文档存储(Qdrant)
矢量数据库配置:
- 收集:
knowledge_base - 矢量大小:384(句子转换)
- 距离:余弦相似性
- 已编入索引:2672多份法律文件
- 可搜索的:文件、报告、证据、通信
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依赖项
核心:
- Python 3.10+
- NumPy(玫瑰玻璃数值计算)
- NetworkX(f维图论)
- 句子转换器(文件嵌入)
NLP:
- spaCy(语言分析)
- NLTK(标记化)
- TextBlob(情感)
MCP:
- mcp(模型上下文协议SDK)
- 人道主义者(API)
数据库:
- Qdrant客户端(矢量数据库)
- Docker(适用于Qdrant容器)
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配置
克劳德桌面版
编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"legal-rag": {
"command": "python",
"args": ["path/to/src/mcp/legal_rag.py"],
"env": {
"QDRANT_URL": "http://localhost:6333",
"COLLECTION_NAME": "knowledge_base"
}
},
"litigation-support": {
"command": "python",
"args": ["path/to/src/mcp/litigation.py"],
"env": {
"QDRANT_URL": "http://localhost:6333"
}
}
}
}Claude 代码命令行界面
创建 ~/.claude/settings.json:
{
"mcpServers": {
"legal-rag": {
"type": "stdio",
"command": "python",
"args": ["path/to/src/mcp/legal_rag.py"]
},
"litigation-support": {
"type": "stdio",
"command": "python",
"args": ["path/to/src/mcp/litigation.py"]
}
}
}______________________________________________________________________
测试
# Run full test suite
python -m pytest tests/
# Test Rose Glass
python tests/test_rose_glass.py
# Test motion analyzer
python tests/test_motion_analyzer.py
# Test MCP servers
python tests/test_mcp_servers.py
# Integration test
python scripts/test_integration.py______________________________________________________________________
演出
玫瑰玻璃分析:
- 单次见证:~50ms
- 全动态(5页):~200ms
- 对比分析:~100ms
文档搜索:
- 矢量搜索:~30ms(Qdrant)
- 语义排名:~50ms
- 前10个结果:总计\<100ms
MCP工具调用:
- 证词分析:~150ms
- 矛盾检测:~80ms
- 交叉检查生成:~200ms
记忆:
- 基本系统:~200MB
- Qdrant容器:~500MB
- 文件索引:~1.5GB
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路线图
v1.0(当前)
- ✅ 玫瑰玻璃核心实施
- ✅ 运动分析仪管路
- ✅ CERATA狩猎协议
- ✅ MCP服务器集成
- ✅ 文档搜索(2672篇文档)
v1.1(计划中)
- \[\]实时转录集成
- \[\]语音转文本证词捕获
- \[\]多见证矛盾跟踪
- \[\]时间一致性跟踪(随时间变化的语句)
- \[\]增强模式检测(病理性说谎标记)
v1.2(未来)
- \[\]预测性交叉询问(预期反应)
- \[\]陪审团感知建模
- \[\]多案例模式分析
- \[\]自动生成简报
- \[\]与法院归档系统集成
v2.0(视觉)
- \[\]多模态分析(视频证词)
- \[\]神经欺骗检测
- \[\]实时判断反应分析
- \[\]对抗性人工智能与人工智能的争论
- \[\]完全自主的诉讼代理人
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安全与道德
仅用于防御
此工具专为 防御性法律分析:
- ✅ 分析自己的动作以进行改进
- ✅ 检测证词中的不一致之处
- ✅ 在文件中发现事实矛盾
- ✅ 循证质证
不是为了:
- ❌ 伪造证据
- ❌ 指导证人撒谎
- ❌ 生成虚假文件
- ❌ 妨碍司法公正
数据隐私
- 文档存储是 仅限本地 (本地主机上的Qdrant)
- 没有向外部服务器发送证词数据
- MCP服务器通过stdio在本地运行
- API调用用户控制
法律合规
- 工具提供 分析,不是法律建议
- 负责所有文件的律师
- 交叉询问问题包括 建议
- 始终核实引用和证据
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贡献
我们欢迎加强防御性法律分析的贡献:
- 克隆该仓库
- 创建特征分支(
git checkout -b feature/enhancement) - 提交更改(
git commit -m 'Add enhancement') - 推送到分支(
git push origin feature/enhancement) - 打开拉取请求
贡献领域:
- 附加玫瑰玻璃尺寸(τ,λ)
- 增强的模式检测
- 新的MCP工具
- 文档改进
- 测试覆盖范围扩展
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许可证
MIT许可证-请参阅 许可证 文件。
引用:
@software{rgcla2026,
author = {MacGregor bin Joseph, Christopher},
title = {Rose Glass Cerata Litigation Agent},
year = {2026},
publisher = {GitHub},
url = {https://github.com/GreatPyreneseDad/RoseGlassCerataLitigationAgent},
note = {AI-powered legal second chair with coherence analysis}
}______________________________________________________________________
致谢
- 玫瑰玻璃/GCT框架:Ibn Rushd的连贯理论应用于人工智能
- 露鳃:能力获得的生物捕食隐喻
- MCP协议:Anthropic的模型上下文协议
- Qdrant:高性能矢量数据库
- 克劳德代码:Anthropic的人工智能开发环境
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支持
- 文档: docs/
- 问题:
- 构建指南: docs/BUILD_GUIDE.md
- 快速参考: docs/QUICK_REFERENCE.md
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捕食者在成长。镜头变尖了。第二把椅子从不失手。
*专为对抗性法律分析而设计。由连贯数学提供支持。通过捕食进化而来。*
作者克里斯托弗·麦格雷戈·本·约瑟夫 日期:2026年1月 版本: 1.0.0
