用 Claude Code 帮律师事务所整理咨询笔记、起草文书底稿

周五傍晚，当事人走了以后，我桌上还摊着三张潦草的便条：「借款，20 万，2022 年 4 月，催款函已寄出，对方想分期」。等我真正坐下来把这些便条整理成起诉状底稿，已经是下周二了，那时候我连「催款函到底哪天送达的」都想不起来了。

我觉得律师事务所的日常，就是这种「笔记记下了，却没时间整理」一点点堆起来的地方。咨询一个接一个，开庭日期越来越近，文书的格式明明都在脑子里，可每次都得从零开始把事实重新排一遍。而这个「重新排一遍」，恰恰是可以交给生成式 AI 的活儿。

今天我就把自己亲手试过的两件事写下来：整理咨询笔记，和起草文书的前期准备，怎么交给 Claude Code 去做。法律判断我不交给 AI，交出去的只有判断之前那些机械的体力活。

本文要点

律师事务所交给 AI 的只到「整理事实」「梳理时间线」「做底稿草稿」为止，法律评价和最终决定由人把控。
把咨询笔记套进固定模板（当事人、诉求、时间线、争点、证据），就能让动笔写文书的门槛体感上降到一半以下。
文中给了可直接复制的提示词模板，还有一段校验脚本，用来机械地检查底稿里有没有残留姓名等个人信息。
个人信息要走「先脱敏再交给 AI」「用不上传训练的设置」这两道防线。少了这一步，就可能触碰律师执业的保密义务。
粗略估算，每件咨询的前期准备从 30～40 分钟缩短到了 10 分钟左右。

律师事务所的工作流程在哪一步卡住

先把读者画像说清楚。这篇文章想写给的是中小型事务所的执业律师，以及负责文书初稿、卷宗整理的助理。我心里想的不是有专用系统的大所，而是「靠 Word 加一个存历史文书的文件夹在转」的现场。

把民事案件从接案到提交文书排一遍，大致是这样：

咨询、接案（笔记、录音、当事人带来的材料）
事实的询问与整理
时间线、争点的搭建
证据与主张的对应
文书底稿撰写
律师审阅与法律评价
定稿、提交

其中第 2 到第 5 步，与其说是判断，不如说「把散落的信息排进固定格式」的成分更高。返工也最容易发生在这里，常见的就是「写着写着才发现有事实没问到，又得回头补问」。我自己就有好几次，时间线还没做就急着动笔，结果日期前后对不上，白白返工。

交给 AI 真正见效的，正是第 2 到第 5 步的前期准备：把问到的内容灌进模板，让它指出哪里有缺漏。要的不是成品，而是用最短时间出一份草稿。光是这样，我就能把精力集中到第 6 步之后。

场景一：把咨询笔记转成「事实清单」

把潦草的便条或录音转写，整理进固定的栏目。关键是别让 AI「自行补全」。没写到的事实如果被它猜着填进去，是很危险的，所以不清楚的地方就要让它写「不清楚」。

下面这张表，就是我常用的转换模板。

栏目	填写内容	不清楚时怎么处理
当事人	委托人、对方各自的立场	注明「未确认」
诉求	想主张什么（金钱、腾退等）	列出备选，先不下定论
时间线	日期与事件，按时间先后	日期不明写「时间不详」
争点	可能产生争议的点	推测的加上「待确认」
证据	已带材料、未取得材料	未取得写「待收集」

光是灌进这个模板，「漏问的栏目」就会以空白的形式浮现出来。空白自然变成下次询问的清单，这个副产品其实挺顶用的。

场景二：检查时间线有没有矛盾

事实清单做好后，只让 AI 检查时间线是否自洽。不是判断法律上对不对，而是「日期先后有没有问题」「同一件事是不是被写了两遍」这种机械的核对。

我试的时候，AI 帮我抓到了「解除通知比合同签订日还早送达」这个录入错误。这不是法律判断，纯粹是日期上的矛盾检测。恰恰是这种简单的疏漏，人最容易看走眼。

场景三：做出文书底稿的草稿

把事实清单和时间线交给它，只让它填文书的「格式框架」。说到底就是草稿，主张的结构和法律评价默认要由人手重写。只有满足下面这份清单的底稿，才进入下一道工序。

当事人的称谓与事实清单一致
正文里没有用到时间线上不存在的事实
结论部分留空，或明确写着「待律师确认」
没有擅自断定法条的条号（引用一律按「待确认」处理）
委托人真实姓名、住址都用占位符代替

第 5 条尤其重要。底稿阶段就不让它写真名，能在很大程度上预防后面要说的个人信息事故。

交给 AI 的范围，和必须由人判断的范围

这一段是事务所必须自己画好的那条线。线画得含糊，就会在不知不觉间出事——把 AI 的输出原封不动地提交出去。

工序	交给 AI	必须由人判断
事实整理	灌进模板、指出缺漏	事实真伪的核实
时间线	检测日期先后、重复	采用哪些事实
争点提取	列举备选	法律上是否成立的评价
文书底稿	按模板出草稿	主张结构、法条、最终文责
提交决定	无	全部由律师

画线的原则只有一条：「就算错了也能撤回的活儿交给 AI，一旦产生责任的判断交给人」。文书的文责当然在律师身上。把 AI 当成「打下手做前期准备的」，运营起来就不会跑偏。第一次上手 Claude Code 的助理，建议先读给非工程师的 Claude Code 入门和 Claude Code 上手指南，把工具的底子摸清楚。

可以直接复制的提示词模板

先是把咨询笔记转成事实清单的提示词。它默认你粘贴进去的是已经脱敏过的信息。

你是律师事务所的事务助理。不要做法律评价，只做事实的整理。

# 输入（咨询笔记，已脱敏）
{在这里粘贴脱敏后的笔记}

# 输出规则
- 用表格整理出以下栏目：当事人 / 诉求 / 时间线 / 争点 / 证据
- 输入里没有写到的事实不要补全。不清楚的地方写「未确认」
- 时间线按时间先后排列。日期不明的事件写「时间不详」
- 不要涉及法条能否适用、胜败的可能性
- 最后用项目符号列出「下次询问需要补齐的空白」

要出底稿草稿时，把上面这份输出交给它，再补充两条：「结论和法律评价留空，并明确标注 【待律师确认】」「真实姓名用 〔委托人〕 这样的占位符」。把这套运营规则写进 CLAUDE.md，就不用每次都重复交代了。怎么写可以参考 CLAUDE.md 最佳实践。

校验脚本：机械地揪出残留的个人信息

就算提示词里写了「别填真名」，人还是可能不小心把原文粘进去。所以我会放一段脚本，在交给 AI 前后机械地检查文本里有没有残留疑似个人信息的字符串。装了 Node.js 就能跑。

import { readFile } from "node:fs/promises";

// 简易检查：不该交出去 / 不该残留的模式
const patterns = [
  { name: "手机号", re: /1[3-9]\d{9}/g },
  { name: "固定电话", re: /0\d{2,3}-?\d{7,8}/g },
  { name: "邮箱", re: /[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.-]+/g },
  { name: "身份证号候选", re: /\d{17}[\dXx]/g },
  { name: "银行卡号候选", re: /\b\d{16,19}\b/g },
];

const file = process.argv[2] || "draft.txt";
const text = await readFile(file, "utf8");

let hit = 0;
for (const p of patterns) {
  const found = text.match(p.re);
  if (found) {
    hit += found.length;
    console.log(`待确认 [${p.name}] ${[...new Set(found)].join(", ")}`);
  }
}

if (hit === 0) {
  console.log("没有发现疑似个人信息的字符串。");
} else {
  console.log(`\n共有 ${hit} 处需要确认。请脱敏后再发送。`);
  process.exitCode = 1;
}

运行就这一行：

node check-pii.mjs draft.txt

它不是完美的检测器，但能当「不小心把原文发出去」这类事故的最后一道门卫。我会在交给 AI 之前、以及保存底稿之后各跑一次。

用了之后前后有什么变化

数字会随事务所规模变化，下面只是我自己手头的粗略估算。

项目	用之前	用之后
单件咨询的前期准备	30～40 分钟	10 分钟左右
因漏问而二次联系	每月数件	提前给出空白后减少
动笔写底稿的心理负担	高（从白纸开始）	低（已有草稿）

假设每件前期准备省下 25 分钟，每月 20 件，就是约 8 小时。换算成计时收费，那是一笔不小的金额，可以挪回审阅、面谈这些本该属于律师的工作上。这里请各家事务所用自己的实数重新算一遍。想打磨给生成式 AI 的指令本身，可以一并看看提示词设计进阶。

安全与个人信息注意事项

律师负有保密义务，委托人信息的处理直接关系到执业规范。这里把使用生成式 AI 的最低底线列出来。

真实姓名、住址、联系方式、能锁定案件的特征信息，交出去之前先脱敏，替换成 〔委托人〕 之类的符号。
在「不把输入用于训练」的设置和合同范围内使用。别把委托人信息粘进个人免费版。
不要把输出原样提交。文责在律师，AI 只限于打草稿。
确认日志和临时文件存到了哪里。留在电脑里的笔记也属于管理对象。
以事务所为单位，把「什么能交给 AI」的规则写成文档，和助理共享。

只要脱敏做彻底，交给 AI 的就只剩下无法锁定具体委托人的、一般化的事实。脱敏对照表请在所内用纸质或离线方式保管，不交给 AI。数据如何处理，务必到所用服务的官方文档去确认，例如 Anthropic 的隐私政策。

常见问题

问：可以把法律判断交给 AI 吗？ 不行。交出去的只到事实整理和底稿草稿为止。法条的适用、胜败的可能、文书的最终文责，都由律师把控。判断一旦交出去，责任的归属就崩了。

问：把委托人信息粘进去让我很害怕。 这种感觉是对的。真实姓名和联系方式要先脱敏再交，原文留在自己电脑里。用文中的校验脚本做残留检查，实在不放心的内容，完全可以决定不交给 AI。

问：底稿的精度有多高？ 不是能直接拿出去的质量，只是「会出一份按模板排好的草稿」这个水平。事实的取舍和法律构成默认要人手改，把它当成「减轻从白纸开始那份负担的工具」才现实。

问：只靠助理就能开始吗？ 能。做事实清单、把漏问的地方梳理出来，和助理的工作很搭。律师从出来的草稿开始审就行。上手初期的运营，可以参考 Claude Code 提效技巧。

问：能拿过去的文书去训练、套用吗？ 过去的文书里含有委托人信息，随便投进去很危险。想套用的话，请只抽出去掉专有名词的「格式框架」，再把它交出去。

实际试过之后

我把开头那张借款便条脱敏，过了一遍事实清单转换的提示词。当事人、时间线、争点都排进了表里，最后还冒出一句「催款函的送达日未确认」的空白提示——说实话，这是最帮到我的一点。我周二想不起来的那个点，AI 一上来就提醒我「这里缺了」。

时间线检查那次，我故意把解除通知的日期填得比合同签订日还早，它当成矛盾抓了出来。靠的不是法律知识，只是日期比较。可实务里看走眼的，偏偏就是这种地方。

校验脚本那边，我故意留了个手机号在底稿里，它返回了 待确认，exit code 也变成了 1。忘了脱敏就发出去的最后一步，在这里被拦下了。总的来说，与其让 AI 去做聪明的判断，不如让它接下机械的体力活、把判断留给人去专注——这个形态，我觉得更适合律师事务所。想以事务所为单位把运营流程设计好的，可以在培训与咨询里把具体流程聊透。