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name: judgment-document-generation
description: >
  刑事判决书生成——接收案件事实描述，调用8个原子能力，生成格式规范、论证严密的完整刑事判决书。
  适用情形：用户要求"起草判决书"/"生成裁判文书"/"根据案卷写文书"。
  核心流程：事实提取→概念理解→争议识别→法条检索→案例检索→演绎推理→格式适用→术语规范。
  注意：本skill是刑事一审判决书专用模板，GCL不涉及实际司法文书输出，此skill仅作框架参考。
argument-hint: "[案件事实描述] [公诉机关指控] [证据概要] → 生成完整刑事判决书"
legal_frame: cn-mainland
last_reviewed: 2026-06-13
version: 1.0.0
risk_level: high
references:
  - name: judgment-document-generation
    source: THUYRan/Legal-Skills-Chinese
trigger_phrases:
  - 判决书生成
  - 裁判文书
  - 文书生成
  - 判决起草
  - 法律文书
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# /judgment-document-generation — 裁判文书生成

## 能力概述

本复合能力面向**刑事一审案件**，接收案件事实描述，输出结构完整、论证严密、格式规范的刑事判决书。

## 8步流程

```
S1: 法律核心要素提取（structured-element-extraction）
S2: 法律概念理解（legal-concept-comprehension）
S3: 争议焦点和法律关系识别（dispute-issue-identification）
S4: 法条检索（legal-article-retrieval）
S5: 案例检索（case-retrieval）
S6: 演绎推理（deductive-reasoning）
S7: 法律文书格式适用（legal-document-formatting）
S8: 法律术语规范表达（legal-terminology）
```

### 流程图

```
输入：案件事实描述
  │
  ▼ S1: 要素提取
  │
  ▼ S2: 概念理解
  │    └── QC1: 质量检查
  ▼ S3: 争议焦点识别
  ▼ S4: 法条检索
  │    └── QC2: 质量检查
  ▼ S5: 案例检索
  ▼ S6: 演绎推理
  │    └── QC3: 质量检查
  ▼ S7: 格式适用
  ▼ S8: 术语规范
  │    └── QC4: 质量检查
  ▼
输出：完整刑事判决书
```

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## S1: 要素提取

```
输入：原始案件事实描述（含公诉机关指控、证据列举、被告人态度）

提取要素：
① 犯罪主体（被告人身份、共犯信息）
② 犯罪行为（具体行为方式、手段）
③ 犯罪客体/对象（侵害的法益、具体财物）
④ 犯罪目的/动机
⑤ 犯罪结果（既遂/未遂、损失金额）
⑥ 时间线（案发时间、归案时间、退赔时间）
⑦ 因果关系
⑧ 量刑相关情节（自首、坦白、退赃、前科）
⑨ 证据概要
```

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## S2: 概念理解

```
对以下概念精准理解：
- 涉案罪名的法定构成要件
- 犯罪形态（既遂/未遂/中止）
- 共同犯罪
- 量刑情节（法定/酌定）
```

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## S3: 争议焦点识别

```
识别：
- 控辩双方争议焦点
- 法律关系性质
- 需法院认定的核心问题
```

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## S4: 法条检索

```
检索范围：
- 刑法条文
- 司法解释
- 量刑规范
```

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## S5: 案例检索

```
量刑参考：
- 同类案件的司法实践规律
- 确保判决结果在合理区间内
```

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## S6: 演绎推理

```
核心逻辑：
大前提（法律规范）
  → 小前提（案件事实）
    → 结论（裁判结果）
```

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## S7: 格式适用

```
刑事判决书格式：
① 首部（法院名称、案号、当事人信息）
② 事实部分（公诉机关指控、被告人辩称、证据认定、法院认定事实）
③ 理由部分（"本院认为"）
④ 判决主文
⑤ 尾部（审判人员、日期、上诉期限）
```

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## S8: 术语规范

```
要求：
- 准确、无歧义
- 符合法律文体
- 贯穿全文输出
```

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## 引用说明

本skill方法论来自 THUYRan/Legal-Skills-Chinese/judgment-document-generation，
THUYRan原版11600字，GCL精简至约130行。