dispute-issue-identification
争议焦点识别是指在法律要素提取之后,从法律事实中提取争议焦点,进一步将案件关系转化为法律关系问题。 能够排除无争议事项,能够有效围绕当事人争议的事实、证据和法律适用等焦点问题进行后续分析。 通过事实调查、证据审查等梳理再次确定争议焦点,可更加深入和靠近争议焦点的本质,将案件剖析的更加充分和透彻。
How do I install this agent skill?
npx skills add https://github.com/thuyran/legal-skills-chinese --skill dispute-issue-identificationIs this agent skill safe to install?
- Gen Agent Trust Hubpass
The skill is a specialized legal tool for identifying and categorizing core dispute points in legal cases. It contains no executable scripts, network calls, or access to sensitive local resources. Analysis found no security risks or malicious patterns.
- Socketpass
No alerts
- Snykpass
Risk: LOW · No issues
What does this agent skill do?
争议焦点识别
Capabilities
本技能可以:
- 从案件材料中识别争议问题。
- 判断哪些争议属于事实争议、哪些属于法律争议。
- 将零散内容转化为法律问题,为后续分析提供基础。
How to Use
Step-by-step instructions:
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识别案件中双方当事人(或多方当事人)。
识别案件主体情况,厘清案件中有几方当事人,各方主体分别是谁。
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识别案件中各方当事人的主张。
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明确双方争议内容集中在事实还是法律评价上。明确双方争议内容,即双方主张的不同之处。区别为:事实上的不同和法律评价上的不同。
事实上的争议焦点,通常也成为一般争议焦点,主要是当事人就法律关系的形成、变更和消灭发生争执的事实。例如,民间借贷案件中,借款人是否实际收到款项;债权人代位权纠纷中,债务人是否怠于行使自己的权利而害及债权人债权实现,等等。
法律争议焦点最为常见的就是关于法律的正确解释及适用,它的归纳专业性更强,且往往与事实相互交织,客观上存在界分和定性的困难。事实争议焦点遇到法律适用问题或证据规则问题时,还容易转化为法律争议焦点,包括举证责任分配、证据的效力及证明力、法律规定的解释和法律正确适用问题。
准确抓住当事人诉争事项核心要素,合恰归纳当事人争议焦点,不但对案件的裁判结果有直接影响,还对当事人实体权利的保护有方向性的作用。例如,当事人是否构成重复诉讼,既涉及诉讼主体、请求、标的是否为同一的事实争议,又涉及当事人对于各要素不同认识的法律争议,还直接决定着当事人实体权利的裁判方向。
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将分歧转化为规范化的争议焦点。将零散的争议内容转化为具有法律分析意义的问题表达。争议焦点的表述应尽量做到客观、简洁、可裁判,避免使用纯粹情绪化或生活化语言。
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判断不同争议焦点的层级。并非所有分歧都具有同等重要性,应进一步区分核心争点、次级争点与背景性分歧。具体而言:
- 核心争点:直接影响请求权是否成立、抗辩是否成立、责任是否承担及法律效果如何确定的问题;
- 次级争点:通常影响责任范围、损害数额、证明责任安排、辅助事实认定或具体救济方式;
- 背景性分歧:虽有争执,但对裁判结论影响较弱,更多起到叙事补充或事实背景说明作用。
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分别梳理案件中各方当事人主张的支持事由。即各方基于哪些事实、证据和法律依据来支撑自己的立场。
这一环节通常包括:原告主张所依赖的关键事实是什么;被告抗辩所依赖的关键事实是什么;各方分别援引了哪些证据;各方主张分别试图对应哪些法律规范或法律效果。
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动态调整检查。争议焦点并非固定不变,随着诉讼进程推进,新的事实或证据可能出现,需根据庭审情况动态调整争议焦点,并在庭审结束前征求双方当事人的意见,确保争议焦点准确反映案件的核心争议。
Input Format
期望的输入形式:
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Format 1:已经初步整理的案件事实材料。
输入可以是经过法律事实提取后的案件材料,包括主体事实、行为事实、时间事实、结果事实、因果关系等。该类输入适合直接开展争议焦点识别。
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Format 2:未经过法律事实提取的案件事实陈述。
输入也可以是判决书案情摘要、庭审争议陈述、代理意见摘要、咨询记录或案例材料等,其中包含原告主张、被告抗辩、证据情况和初步法律分歧。这类输入适合进一步从事实结构中提炼争议焦点。
Output Format
将生成:
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争议焦点描述:
关于争议焦点的描述,一般用疑问句来表达,比如“张三是否构成无权占有”“李四取得财产是否有法律依据”。可以输出为“结论→理由→依据”的格式。
输出为结构化的争议焦点列表,通常包括核心争议焦点、次级争议焦点及简要说明,并标明每一争点所对应的主要事实分歧和法律问题。
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争议焦点格式:
可以输出争议焦点清单或表格形式。对于复杂案件,还可以输出按时间顺序展开的争点结构,适用于复杂案件梳理和可视化展示。
Example Usage
示例:
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示例 1:
请根据下面这段案件材料,识别本案的争议焦点,并区分哪些属于事实争议、哪些属于法律争议:
甲称其于2024年5月向乙转账10万元,双方约定一个月后归还;乙则主张该10万元并非借款,而是双方合作投资款。甲要求乙返还借款本息,乙不同意。
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示例 2:
请根据以下买卖合同纠纷材料,提炼适合民法请求权分析的核心争议焦点,并说明每个争议焦点对应哪些关键事实、证据和法律问题:
原告称其在二手平台购买一台电脑时,卖家明确表示系‘全新未拆封’;被告则主张自己从未承诺该电脑为全新,仅称‘外观良好’。原告收货后发现主板存在维修痕迹,并请求退货退款。
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示例 3:
请根据这段案件摘要,按照‘核心争点—次级争点—背景性分歧’的层级,整理本案争议焦点:
原告主张某平台未经同意向第三方披露其手机号,导致其遭受持续骚扰;被告平台主张涉案信息不属于个人敏感信息,且原告未能证明骚扰结果与平台行为之间存在因果关系。
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示例 4:
请根据下面的庭审争议陈述,梳理双方各自主张的支持事由,并将其对应到各个争议焦点之下:
原告主张合同已成立并已履行付款义务;被告主张合同尚未生效,且即使生效,其未履行亦因原告先违约所致。
Scripts (if applicable)
Best Practices
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以请求与抗辩为中心识别争点
争议焦点应围绕请求支持与抗辩成立展开,只有那些会影响权利义务判断、责任承担或法律效果的分歧,才应被识别为真正的争议焦点。
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争议焦点应表述为可裁判的问题
争点表述应尽量客观、精炼、规范,避免使用情绪化、立场化或预设结论的语言,围绕何种事实和规范问题需要被判断而展开。
Limitations
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Limitation 1
争议焦点识别依赖于案件事实整理的质量。如果基础事实抽取不完整、当事人主张不清晰或证据材料严重不足,争点识别结果可能比较模糊。
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Limitation 2
本技能无法代替争议的解决,只能成为法律分析的前置步骤。
How can the creator link this skill?
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