训练AI的本质,是把自己翻译成规则

我想让AI在该提醒我的时候提醒我。 听起来很简单。但——什么是该被提醒的时候? 处理素材、做笔记、整理证据、收集案例,做着做着就忘了回头看。 事后觉得”当时要是停下来整理一下就好了”。那么就加一条规则:到了某个节点,主动问我要不要停下来整理。 但”某个节点”是什么?

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律师AI知识库:场景索引才是门槛

律师的经验按时间积累,但按场景调用。 这个错位,是知识库失效的根源。 处理完一个案子,记下判断,归到2024年的文件夹里。三年后遇到类似情况,脑子里冒出的问题绝不是”2024年那个案子在哪”——而是”上次碰到对方有履约能力但就是拖着不付的情况,我是怎么处理的”。 你在找一个场景。但知识库给你的是一条时间线。

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别把OpenClaw配成了高级搜索:差别在这三个文件

OpenClaw三大件:AGENTS 定行为,SOUL 定锚点,HEARTBEAT 定节奏。 飞书连接只解决了”能说话”。配置文件才决定它说什么话、怎么说。还有——什么时候主动开口。 这篇文章拆解三个核心配置文件,帮你把AI从 “能用”变成”好用” 。 一、AGENTS.md:行为流程的说明书刚开始写AGENTS.md的时候,我把它当说明书写。 堆了一大段”你是一个专业的法律助手,应该保持客观、严谨、有逻辑”之类的话。 结果跟没写一样。问题在哪?

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关于我:李光静

我是谁我叫李光静。执业律师,现就职于湖北周成律师事务所,长期服务于企业客户。 我同时是一名法律科技实践者,方向是AI与法律技术的结合,着力于建设一个AI驱动的法律案件分析与工作系统。 职业经历我的职业路径不是一条直线。 早期做过教师,后进入法院系统工作,之后转入律师私人执业,最终走向法律科技创业。这条路径让我对法律服务的供给侧和需求侧都有切身体感,也让我对”技术如何改变法律工作”这件事的判断,不是从概念出发,而是从真实的执业痛点出发。

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