AlphaMoatによると、2026-09時点で法条结构化拆解のダウンロード数は1,596、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中4,705位、専門分野では465件中425位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 24 | 1124 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 181 | 1596 | 1 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
条文を規範の種類、権利義務の主体、要件、法的効果、例外、解釈が必要な概念に整理し、表とチェックリストで示します。ユーザー提供の条文を素材とし、管轄区域や個別事案の結論は追加確認が必要な場合があります。法的助言ではありません。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1596 | — | 1 |
| 2026-08 | 1310 | +25.5% | 1 |
| 2026-07 | 1044 | +27.8% | 1 |
| 2026-06 | 817 | +17.7% | 1 |
| 2026-05 | 694 | — | 1 |
| 2026-03 | 267 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: legal-structural-analysis-mctmilk description: 对法条进行结构化拆解,分析规范类型、适用主体、构成要件、法律效果等七个维度。当律师或法律学习者需要"拆解"法条、理解法条骨架时使用。 --- # 法条结构化拆解 (Legal Structural Analysis) ## 触发场景 - 用户提供一个法条,要求分析其结构
- 用户说"拆解这个法条"、"分析法条结构"、"把这个法条拆骨" - 用户想看清某个法条有哪些构成要件、法律效果是什么 ## 核心提示词 将以下提示词发送给 AI 模型: ``` 请对以下法条进行结构化拆解: 【法条全文】:(粘贴法条原文) 请按以下维度逐一分析: 1. 规范类型:授权性、义务性还是禁止性规范? 2. 适用主体:谁是义务主体?谁是权利主体? 3. 构成要件:逐一列出触发该法条适用的全部要件 4. 法律效果:满足要件后产生什么法律后果? 5. 但书/例外:是否存在除外情形? 6. 关键法律概念:标出需要进一步解释的不确定法律概念 7. 请用一张表格汇总以上内容 ``` ## 输出要求 1. **表格汇总**:用 Markdown 表格呈现七维度分析结果 2. **构成要件清单**:每个要件单独列出,标注清楚 3. **不确定概念标注**:标出需要深挖的模糊词 ## 示例 输入:`《民法典》第1165条 过错责任原则` 输出应包含: - 规范类型:授权性规范(权利人可请求损害赔偿) - 适用主体:侵权行为人(义务主体)、受害人(权利主体) - 四个构成要件:行为、损害、因果关系、过错 - 关键概念:`过错`、`因果关系`(需进一步界定) ## 注意事项 - 如果法条较长,先确认用户想重点分析哪部分 - 表格是必选项,便于用户直观理解 - 标注不确定概念时,提示用户可以用 `legal-concept-deep-dive-mctmilk` 进一步深挖
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A 株のリアルタイム株価、分時の出来高分解、保有銘柄の管理を行うスクリプトです。
保有銘柄の相場とテクニカル指標を見張り、条件に触れたら重要度別に通知するスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。