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  <title>李成律师法律AI工作站</title>
  <link>https://ai.licheng.uk/</link>
  <description>智能体指令、法律业务技能与 AI 工具教程</description>
  <item>
    <title>法律业务通用指令</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/agents/法律业务通用指令</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/agents/法律业务通用指令</guid>
    <description>沉淀法律工作全局规则，包括默认客户立场、保密要求、法律依据核验、反编造红线、Word 格式、律所署名和交付方式。</description>
    <pubDate>Thu, 03 Sep 2026 06:14:49 GMT</pubDate>
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    <title>IPO问询案例库检索</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/skills/ipo-kb</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/skills/ipo-kb</guid>
    <description>纯 Markdown 知识库，本地克隆 + 按年度子目录（与 GitHub 主仓 lennonli/ipo-inquiry-kb；同源，一司一文），网页版 https://ai.licheng.uk/kb/。</description>
    <pubDate>Thu, 03 Sep 2026 02:06:03 GMT</pubDate>
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    <title>AI基建的第一步：花钱订阅一个顶级的大模型大脑</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-01-subscribe-top-model</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-01-subscribe-top-model</guid>
    <description>很多人开始搭建自己的 AI 工作系统时，第一反应是研究提示词、MCP、知识库、Agent，甚至先买服务器。；但如果让我重新从零开始搭一套 AI 工作系统，我做的第一件事其实非常简单：</description>
    <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 14:27:33 GMT</pubDate>
  </item>
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    <title>AI基建的第二步：为大模型配一个好用的智能体</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-02-choose-mature-agent</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-02-choose-mature-agent</guid>
    <description>上一篇讲的是，大模型是 AI 工作系统的“大脑”。；如果想让 AI 真正开始干活，还需要给这个大脑配上“手和脚”。</description>
    <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 14:27:33 GMT</pubDate>
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    <title>AI基建的第三步：不是广告，但 Apple 电脑真的比 Windows 好用</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-03-apple-over-windows</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-03-apple-over-windows</guid>
    <description>前两篇分别讲了两件事：第一，先给自己配一个足够强的大模型“大脑”；第二，再选一个成熟、稳定、用户多的智能体。；我的结论可能有一点主观，但这是我实际折腾各种 AI 工具之后越来越强烈的感受：</description>
    <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 14:27:33 GMT</pubDate>
  </item>
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    <title>AI基建的第四步：给智能体配好 MCP，律师尤其不能只靠模型“凭记忆回答”</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-04-lawyer-mcp</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-04-lawyer-mcp</guid>
    <description>前三步解决的是三个问题：给自己准备一个足够强的大模型“大脑”；给这个大脑配一个稳定、成熟的智能体；准备一台适合 Agent 长期工作的电脑。；因为对于普通聊天，模型知道得多不多，也许只是体验问题。</description>
    <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 14:27:33 GMT</pubDate>
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    <title>AI基建的第五步：注册一个 GitHub 账号，并真正把它用起来</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-05-github-in-practice</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-05-github-in-practice</guid>
    <description>前面几步，我们已经把 AI 工作系统最基础的东西搭起来了：大模型、智能体、电脑和 MCP。；到了第五步，我建议做一件很多非技术人员以前完全不会考虑的事情：</description>
    <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 14:27:33 GMT</pubDate>
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    <title>AI基建的第六步：搭一个远程工作环境，让AI可以一直干活</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-06-remote-work-env</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-06-remote-work-env</guid>
    <description>前面几步，我们已经把 AI 工作系统的大框架搭出来了：大模型、智能体、电脑、MCP、GitHub。；到了第六步，我越来越觉得还有一个东西非常重要：</description>
    <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 14:27:33 GMT</pubDate>
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    <title>AI基建的第七步：进阶到 VPS——没有一台长期在线的 Mac mini，也可以给 AI 准备一台“永不关机的电脑”</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-07-vps</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-07-vps</guid>
    <description>我的理想状态其实很简单：在家里或者办公室放一台 Mac mini，长期插电、长期联网，上面跑 Agent、MCP、脚本和各种自动化任务。人在外面的时候，用手机远程看看进度。；但现实中，并不是每个人都有这样的条件。</description>
    <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 14:27:33 GMT</pubDate>
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    <title>AI基建的第八步（进阶）：要不要部署本地大模型？</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-08-local-model</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-08-local-model</guid>
    <description>前面已经讲了大模型、Agent、Mac、MCP、GitHub、远程环境和 VPS。；绝大多数人其实不需要部署本地大模型。</description>
    <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 14:27:33 GMT</pubDate>
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    <title>AI基建的第九步：做好备份，别让你的AI工作系统一夜归零</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-09-backup</link>
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    <description>前面几步，我们已经把一套 AI 工作环境慢慢搭起来了：大模型、Agent、Mac、MCP、GitHub、远程控制、VPS、本地大模型。；做到这里以后，其实会出现一个新的问题：</description>
    <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 14:27:33 GMT</pubDate>
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    <title>AI基建的第十步：别再继续搭了，让它自己跑起来</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-10-let-it-run</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/ai-infra-10-let-it-run</guid>
    <description>前面已经搭了模型、Agent、Mac、MCP、GitHub、远程环境、VPS、本地模型和备份。；做到这里以后，我觉得最重要的反而不是继续装新东西，而是：</description>
    <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 14:27:33 GMT</pubDate>
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    <title>合同审查</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/skills/contract-review</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/skills/contract-review</guid>
    <description>用于合同、协议、订单、承诺函的审查与函件起草，按核心、中等、低风险分级逐条审查并给出可直接替换的修改文本。</description>
    <pubDate>Wed, 02 Sep 2026 08:32:55 GMT</pubDate>
  </item>
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    <title>为什么这些规则要写进全局指令</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/agents/为什么这些规则要写进全局指令</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/agents/为什么这些规则要写进全局指令</guid>
    <description>本文先列出通用指令的条款原文，再说明这一条为什么写在全局指令里，而不是放在项目指令里、或者每次对话时口头交代。；对应版本：V3。文中客户信息一律以【】占位。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 22:46:01 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战01｜别再一句一句问AI：把一项完整工作直接交给Agent</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-01-delegate-complete-work</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-01-delegate-complete-work</guid>
    <description>很多人已经天天用AI，但使用方式仍然是：；最后还要自己复制到Word、整理格式、保存文件。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战02｜一次处理几十个文件：不要再一份一份上传给AI</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-02-batch-file-processing</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-02-batch-file-processing</guid>
    <description>面对两三份文件，一份一份上传当然没问题。；上传一份 → 处理一份 → 再上传下一份，</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战03｜让Agent做网络研究：不要只让它“搜一下”</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-03-web-research</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-03-web-research</guid>
    <description>所以真正的网络研究，不应该只交付一段AI总结。；事实 + 来源 + 分析 + 待核验事项。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
  </item>
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    <title>AI实战04｜别让AI只在聊天框里写：直接让Agent生成和修改Word文件</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-04-word-files</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-04-word-files</guid>
    <description>很多知识工作最后真正交付的，不是一段聊天记录。；但很多人现在使用AI，还是这种方式：</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战05｜让Agent直接处理Excel：不要只让AI给你一张Markdown表格</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-05-excel-files</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-05-excel-files</guid>
    <description>很多人让AI处理表格时，最后得到的是：；一张聊天框里的Markdown表格。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战06｜两份文件到底改了什么？让Agent直接做版本比对</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-06-version-diff</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-06-version-diff</guid>
    <description>这类任务其实非常适合直接交给Agent。；“乙方应在收到通知后10日内完成整改。”</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战07｜一堆扫描PDF怎么处理？让Agent先识别，再整理，再提取</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-07-scanned-pdfs</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-07-scanned-pdfs</guid>
    <description>实际工作里的PDF，并不都是干净的电子文件。；这些文件打开以后看得见，但文字可能根本无法直接复制。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战08｜邮件和附件太乱？让Agent先整理成一个项目资料包</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-08-email-to-project-pack</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-08-email-to-project-pack</guid>
    <description>真实项目里的材料，很少一开始就是整齐的。；到底有哪些材料、哪个是最新版、还缺什么，已经要花不少时间。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战09｜开完会别自己整理：让Agent直接生成纪要和待办清单</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-09-meeting-minutes</link>
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    <description>如果会议时间比较长，这件事很耗精力。；这类工作其实非常适合直接交给Agent。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战10｜别再手工复制网页：让Agent把公开信息直接整理成Excel</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-10-public-info-to-excel</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-10-public-info-to-excel</guid>
    <description>批量网络采集最重要的一步不是搜索，而是：；然后让Agent逐家公司按照同一套字段搜集。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
  </item>
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    <title>AI实战11｜几十份证据怎么整理？让Agent先做证据目录和时间线</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-11-evidence-index-timeline</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-11-evidence-index-timeline</guid>
    <description>诉讼项目里，经常会收到一整个文件夹：；真正开始写诉状、答辩状或者代理意见之前，往往先要花大量时间解决一个基础问题：</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
  </item>
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    <title>AI实战12｜尽调材料太多？先让Agent做资料盘点和缺失清单</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-12-dd-inventory-gaps</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-12-dd-inventory-gaps</guid>
    <description>尽调项目开始时，经常会收到一个很大的文件夹。；真正开始法律分析之前，往往要先花大量时间做一件很基础的工作：</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
  </item>
  <item>
    <title>AI实战13｜别手工建尽调目录：让Agent按尽调清单序号直接生成文件夹</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-13-dd-folder-structure</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-13-dd-folder-structure</guid>
    <description>既然尽调清单已经把整个项目的核查事项和层级设计好了，就没必要再手工一层一层建立文件夹。；直接把尽调清单交给Agent，让它按照清单里的序号和层级自动生成完整的文件夹结构。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战14｜尽调目录建好了，再让Agent按清单自动归类客户材料</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-14-auto-classify-materials</link>
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    <description>但我不建议一上来就让Agent直接归档。；归档前先盘点，归档时只复制，归档后再核对。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
  </item>
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    <title>AI实战15｜别让Agent一次写完整份尽调报告：一章一章改，写完一章就核一章</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-15-dd-report-chapter-by-chapter</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-15-dd-report-chapter-by-chapter</guid>
    <description>不要一上来就让Agent根据全部材料，把整份尽调报告一次性全部改完。；一份完整的法律尽调报告可能有几十页甚至上百页。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
  </item>
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    <title>AI实战16｜尽调报告写出一稿后，让Agent反向生成补充尽调清单</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-16-reverse-dd-checklist</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-16-reverse-dd-checklist</guid>
    <description>第一轮尽调资料收集完成以后，我们已经：；又按照章节逐步写出了一版尽调报告初稿。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战17｜客户补资料回来后，不要重做报告：只更新受影响的章节</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-17-update-affected-sections</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-17-update-affected-sections</guid>
    <description>第一版尽调报告写出来以后，我们根据里面的：；接下来，客户会陆续把第二轮材料补回来。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
  </item>
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    <title>AI实战18｜尽调报告写完别急着发：先让Agent做一次全文交叉核对</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-18-full-cross-check</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-18-full-cross-check</guid>
    <description>经过前面的几轮处理以后，尽调报告已经基本写出来了。；内容都写完了，接下来只要润色一下就可以发。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战19｜100页尽调报告怎么看？让Agent提炼重大问题清单</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-19-major-issues-list</link>
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    <description>但真正给客户、项目负责人或者合伙人汇报时，对方通常不会先从第一页开始完整阅读。；所以尽调报告基本完成以后，我通常会再让Agent做一项工作：</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
  </item>
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    <title>AI实战20｜尽调发现问题后，让Agent直接转成交易文件修改建议</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-20-findings-to-contract-edits</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-20-findings-to-contract-edits</guid>
    <description>尽调报告写完以后，我们已经进一步形成了：；但如果项目是并购、投资或者股权交易，真正有价值的下一步不是：</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
  </item>
  <item>
    <title>AI实战21｜别只靠模型记忆：让Agent先查知识库，再回答专业问题</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-21-kb-first-answers</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-21-kb-first-answers</guid>
    <description>很多专业问题，真正有价值的答案并不是：；“我的知识库里以前有没有类似案例？”</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
  </item>
  <item>
    <title>AI实战22｜客户给了案情和底稿，让Agent通过法律数据库MCP直接做类案检索报告</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-22-mcp-case-research</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-22-mcp-case-research</guid>
    <description>律师做案件研究时，经常会遇到这样的任务：；手里也有起诉状、答辩状、合同、证据材料或者前期分析底稿；</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
  </item>
  <item>
    <title>AI实战23｜IPO遇到特殊法律问题？让Agent去证券数据库里找审核案例</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-23-securities-case-search</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-23-securities-case-search</guid>
    <description>做IPO、挂牌、再融资等证券业务时，经常会碰到一些不能只看法条的问题。；公司有几处厂房没有取得房产证，其中部分属于违章建筑。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
  </item>
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    <title>AI实战24｜法律文件里的法条别靠AI记：让Agent逐条核验是否最新有效</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-24-verify-law-currency</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-24-verify-law-currency</guid>
    <description>法律文件写完以后，有一类错误特别麻烦：；文件本身写得没有问题，但某一条法律依据可能已经：</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战25｜案件发生在旧法时期怎么办？让Agent自动做新旧法和法条沿革对比</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-25-law-evolution-diff</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-25-law-evolution-diff</guid>
    <description>法律研究里有一类问题，特别容易被AI处理错：；现在的法律已经改了，但案件事实发生在几年前。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战26｜客户抛来一个复杂法律问题，让Agent直接做一份专项法律研究报告</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-26-legal-research-report</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-26-legal-research-report</guid>
    <description>客户突然提出一个比较复杂的法律问题。；某个历史行为是否会产生重大法律责任；</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战27｜IPO问询来了，先让Agent把整份问询函拆成核查任务清单</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-27-inquiry-to-task-list</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-27-inquiry-to-task-list</guid>
    <description>IPO、再融资、北交所、新三板项目里，经常会收到一整轮审核问询。；把整份问询函交给Agent，让它先拆成一张可以真正执行的核查任务清单。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战28｜监管问询怎么回复？先让Agent查历史审核案例，再搭当前项目的回复框架</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-28-inquiry-reply-framework</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-28-inquiry-reply-framework</guid>
    <description>上一项工作已经把整份审核问询拆成了：；等这些基础工作逐步完成以后，就可以开始真正写问询回复了。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战29｜问询回复写完后，换一个Agent逐题检查漏答、答非所问和明确意见</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-29-inquiry-reply-review</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-29-inquiry-reply-review</guid>
    <description>换一个没有参与主要起草工作的Agent，把“监管问询原文”和“当前回复稿”重新从头对一遍。；监管问的每一个问题，我们到底有没有真正回答。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战30｜多家中介文件别各写各的：让Agent做一次跨文件一致性核对</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-30-cross-document-consistency</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-30-cross-document-consistency</guid>
    <description>IPO、再融资、新三板等证券项目里，一个项目最终会形成很多不同文件。；律师出具的法律意见书、律师工作报告；</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战31｜报告期要更新了，先让Agent生成一份补充尽调清单</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-31-period-update-dd-list</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-31-period-update-dd-list</guid>
    <description>IPO、再融资、北交所、新三板等项目推进过程中，经常会遇到报告期更新。；“请补充提供最近三个月的最新资料。”</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战32｜企业补完更新资料后，让Agent先做增量核查，再更新法律文件</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-32-incremental-verification</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-32-incremental-verification</guid>
    <description>根据上一报告期的尽调情况，生成一份新的：；企业按照这份清单，把截至新报告期的：</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战33｜拿到一个新案件后，先让Agent查类案，再做一份诉讼案件分析报告</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-33-litigation-analysis-report</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-33-litigation-analysis-report</guid>
    <description>律师拿到一个新的诉讼案件以后，通常不会马上开始写起诉状或者答辩状。；做到这里以后，我比较建议马上让Agent做第二步：</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战34｜案件研究完成后，让Agent把证据整理成“事实—证据—争议焦点”对应表</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-34-fact-evidence-issue-map</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-34-fact-evidence-issue-map</guid>
    <description>接下来要做的，不是马上写起诉状或者答辩状。；我们主张的这些事实，到底有哪些证据能够证明？</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战35｜起诉前先站到对方一边：让Agent模拟“质量问题”答辩和攻击路径</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-35-simulate-defense-attacks</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-35-simulate-defense-attacks</guid>
    <description>把现有全部案件材料交给Agent，让它暂时站到对方律师的立场，模拟一份完整的答辩和攻击路径。；这一整个诉讼系列，我们就用一个典型案件贯穿：</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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    <title>AI实战36｜起诉状不要从零写：把历史优质模板交给Agent直接改成新案件</title>
    <link>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-36-complaint-from-template</link>
    <guid>https://ai.licheng.uk/tutorials/agent-practice-36-complaint-from-template</guid>
    <description>卖方已经交付货物，买方以货物存在质量问题为由，长期拖欠剩余货款。；先找一份自己以前写过、并且比较满意的同类起诉状，作为本次起草模板。</description>
    <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 12:23:09 GMT</pubDate>
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