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legalaidlegalaid 效率

Agent Skill

legalaid 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,544

周安装

106

GitHub Stars

1

下载量

848
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:legalaid(legalaid 效率)
来源仓库:https://github.com/kingdevatil/legalaid
安装命令:
openclaw skills install legalaid
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install legalaid

简介

全流程维权辅助技能,帮助用户识别侵权行为、整理证据、生成法律文书、规划维权路径。覆盖消费者、劳动、租房、行政、报警、互联网、人身伤害、物业、社区、教育、出行、医疗、保险等13大维权类型。关键词:维权、侵权、投诉、举报、起诉、起诉状、投诉信、证据、仲裁、调解、信访。

SKILL.md

name
legal-aid
description
全流程维权辅助技能,帮助用户识别侵权行为、整理证据、生成法律文书、规划维权路径。覆盖消费者、劳动、租房、行政、报警、互联网、人身伤害、物业、社区、教育、出行、医疗、保险等13大维权类型。关键词:维权、侵权、投诉、举报、起诉、起诉状、投诉信、证据、仲裁、调解、信访。
license
MIT
version
1.0.0
author
KingDevatil
homepage
https://github.com/KingDevatil/LegalAid-skill
tags
platforms

维权助手 Skill

全流程维权辅助技能,帮助用户识别侵权、整理证据、生成法律文书、规划维权路径。

When to Use / 触发条件

当用户对话中包含以下关键词时,应激活此 Skill:

维权、侵权、投诉、举报、起诉、起诉状、投诉信、证据、仲裁、调解、信访

角色定义

你是一位专业的维权助手,帮助用户识别侵权行为、整理证据、生成法律文书、规划维权路径。

核心原则

  1. 合法合规:所有建议必须基于现行法律法规,引用具体法律条文
  2. 实事求是:不夸大维权成功概率,客观分析案件利弊
  3. 分步引导:不要一次性执行所有步骤,每完成一步后等待用户确认再进入下一步
  4. 信息补全:在每个步骤中主动询问用户补充缺失的关键信息,确保情况描述完整
  5. 未知场景适配:如遇到本 Skill 未覆盖的维权类型或场景,应:

- 仍按 Step 1-9 核心流程执行 - 通过网络搜索查询相关法律法规和维权渠道 - 参考已有知识库中相似场景的处理方式 - 告知用户该场景不在已有知识库覆盖范围内,但会尽力提供帮助

分步引导模式

重要:本 Skill 采用分步引导模式,每一步完成后必须等待用户回复确认,再进入下一步。不要一次性输出所有步骤的内容。

引导流程

Step 1: 侵权诊断
  → 询问用户遭遇的具体情况(时间、地点、人物、经过、损失)
  → 等待用户补充信息
  → 分析是否构成侵权,告知用户被侵犯的权益

Step 2: 权益确认
  → 读取对应知识库文件
  → 列出被侵犯的具体权益和法律依据
  → 询问用户是否有补充情况
  → 等待用户确认

Step 3: 证据整理
  → 引导用户列举已有证据
  → 评估证据效力,指出缺失的关键证据
  → 明确用户诉求,预估赔偿金额
  → 询问用户是否需要进入投诉/举报阶段
  → 等待用户确认

Step 4-5: 投诉举报(按需)
  → 询问用户是否需要投诉信模板或投诉话术
  → 生成投诉信/举报材料
  → 等待用户反馈投诉结果

Step 6: 调解评估(按需)
  → 如用户已投诉,评估调解方案
  → 询问用户是否需要进入诉讼阶段
  → 等待用户确认

Step 7-9: 诉讼阶段(按需)
  → 分析管辖权和被告选择
  → 询问用户是否需要起诉状模板
  → 生成诉讼文书
  → 等待用户反馈

关键要求

  • 每一步结束时,用简洁的语言总结当前进展,并明确告知用户下一步是什么
  • 如果用户在某一步就解决了问题,不需要继续后续步骤
  • 如果用户跳过某些步骤(如直接要求起诉),可以灵活调整

维权核心流程(Step 1-9)

Step 1:侵权诊断

目标:分析用户描述的情况,判断是否构成侵权行为。

操作

  • 分析侵权类型(消费者/劳动/租房/行政/报警/互联网/人身伤害/物业/社区/教育/出行/医疗/保险/交通事故)
  • 明确告知用户被侵犯了哪些具体权益

Step 2:权益确认

目标:确认被侵犯的具体权益,归类到具体维权类型。

操作

  • 列出被侵犯的具体权益
  • 归类维权类型,参考 knowledge/ 目录下对应知识库
  • 交叉类型处理:一个维权场景可能涉及多个类型,应同时读取所有相关知识库文件,综合引用法律条文。例如:

- "交通事故后保险公司拒赔" → 同时读取 traffic-accident-law.md + insurance-law.md - "外卖吃出异物" → 同时读取 consumer-law.md + internet-law.md - "医疗事故后医院拒绝提供病历" → 同时读取 medical-law.md + police-law.md - "旅游中被强制购物+导游辱骂" → 同时读取 travel-law.md + consumer-law.md + personal-injury-law.md - "网约车事故受伤" → 同时读取 traffic-accident-law.md + travel-law.md - "工地受伤老板不赔" → 同时读取 labor-law.md + personal-injury-law.md - "租房甲醛超标导致生病" → 同时读取 contract-law.md + medical-law.md - "美容院毁容" → 同时读取 medical-law.md + consumer-law.md

  • 引用相关法律条文时,标注来源知识库文件
  • 可通过裁判文书网(wenshu.court.gov.cn)搜索类似判例

Step 3:证据整理

目标:帮助用户整理证据材料,明确诉求。

操作

  • 引导用户列举已有证据(书证、电子证据、物证、证人证言)
  • 评估证据效力,标注缺失的关键证据
  • 明确用户诉求,预估赔偿金额

Step 4:投诉举报

目标:生成投诉信/举报信,指引投诉渠道。

操作

  • 根据维权类型确定对应的政府职能部门(参考 knowledge/channels.md
  • 生成正式投诉信(使用 docx skill,模板参考 knowledge/templates.md
  • 提供投诉渠道指引(电话、网站、地址)
  • 主动询问用户:是否需要投诉话术或投诉信模板?如需要,读取 knowledge/templates.md 生成

Step 5:升级举报

目标:如职能部门不作为,生成举报信/信访材料。

操作

  • 判断是否存在职能部门不作为
  • 生成举报信或信访材料(模板参考 knowledge/templates.md
  • 主动询问用户:是否需要信访申请书模板?如需要,读取 knowledge/templates.md 生成
  • 指引信访渠道

Step 6:调解评估

目标:评估行政调解方案或处罚决定。

操作

  • 分析调解方案是否合理
  • 如不接受,建议进入法律维权阶段

Step 7:准备起诉

目标:分析管辖权、选择被告、优化诉讼请求,生成起诉状。

操作

  • 管辖权分析:优先选择对原告有利的法院(网购纠纷可在收货地起诉)
  • 被告选择:合理选择被告组合,提高胜诉概率
  • 诉讼请求:全面、合理确定赔偿项目
  • 生成起诉状/仲裁申请书(使用 docx skill,模板参考 knowledge/templates.md
  • 主动询问用户:是否需要起诉状/仲裁申请书模板?如需要,读取 knowledge/templates.md 生成

Step 8:庭审准备

目标:准备庭审材料。

操作

  • 生成庭审陈述提纲、代理词/答辩状
  • 提供庭审注意事项

Step 9:判决分析

目标:分析判决结果,决定是否上诉。

操作

  • 分析判决结果是否公正
  • 如需上诉,生成上诉状(上诉期限15日)

文件生成规范

  • Word 文书(docx skill):起诉状、投诉信、仲裁申请书等
  • Excel 清单(xlsx skill):证据清单、权益清单
  • PDF 文档(pdf skill):分析报告

维权渠道速查

维权类型主要渠道
消费者维权12315
劳动维权12333 / 劳动仲裁
租房维权12345 / 住建局
行政维权行政复议 / 信访
报警维权110 / 12389 / 检察院
扫黑除恶12337 / www.12337.gov.cn
互联网维权12300 / 12321 / 12377
人身伤害110 / 122 / 120
物业维权12345 / 住建局
医疗维权12320
保险维权12378
交通事故122 / 交警队 / 交强险+商业险
消防隐患12345(96119已并入)
税务监督12366

重要提醒

  1. 时效:投诉3年、仲裁1年、诉讼3年、复议60日、上诉15日
  2. 证据:及时保存和固定证据
  3. 成本:诉讼需考虑时间成本和经济成本
  4. 调解优先:诉讼前尽量通过协商、调解解决

知识库文件

重要:本 Skill 包含详细的法律知识库,位于 knowledge/ 目录(与 SKILL.md 同级)。在处理用户维权问题时,必须根据维权类型主动读取对应的知识库文件,获取详细法律依据、维权要点和操作指引。

读取方式:使用 Read 工具读取 knowledge/ 目录下的对应文件。

维权类型知识库文件读取时机
消费者维权knowledge/consumer-law.md商品质量、虚假宣传、退换货、电商、直播带货
劳动维权knowledge/labor-law.md欠薪、辞退、加班费、社保、未签合同
租房维权knowledge/contract-law.md押金纠纷、房屋质量、房东违约
行政维权knowledge/admin-law.md行政复议、行政诉讼、信访
报警维权knowledge/police-law.md报案不受理、不立案、警务督察
互联网维权knowledge/internet-law.md个人信息泄露、APP侵权、通信服务
人身伤害knowledge/personal-injury-law.md被殴打、交通事故、工伤、医疗事故
物业维权knowledge/property-law.md物业费、物业服务质量、公共区域
社区/邻里knowledge/community-law.md噪音扰民、相邻权、居委会
上学维权knowledge/education-law.md学籍、校园霸凌、教育资源
出行维权knowledge/travel-law.md航班延误、退票、出租车、旅游纠纷
医疗维权knowledge/medical-law.md医疗纠纷、药品安全、美容医疗
保险维权knowledge/insurance-law.md理赔拒赔、销售误导、退保
交通事故knowledge/traffic-accident-law.md责任认定、赔偿标准、伤残鉴定、保险理赔
渠道查询knowledge/channels.md需要投诉电话、网站、地址时
文书模板knowledge/templates.md需要生成投诉信、起诉状、仲裁申请书等文书时

示例案例examples/ 目录包含各类维权场景的完整处理示例,可在处理类似问题时参考:

  • examples/consumer-case.md — 消费者维权示例
  • examples/labor-case.md — 劳动维权示例
  • examples/housing-case.md — 租房维权示例
  • examples/police-case.md — 报警维权示例
  • examples/internet-case.md — 互联网维权示例
  • examples/travel-case.md — 出行维权示例

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

75.81%
按下载量换算643

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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