前言¶
刑事案件里，律师和法务经常要在短时间内把法定刑幅度、从轻从重情节、缓刑门槛和辩护方向对齐到案情上。单靠通用大模型对话，容易漏掉法条结构、把「预测」说成定论，也不便于按同一套框架反复推演。下面介绍 SkillHub 上的社区 Skill「刑事量刑预测与辩护策略助手」，把量刑预测、缓刑评估、辩护策略与风险梳理收敛到可安装的 Agent Skill 里，在 Cursor、Claude Code 等支持 Skills 的客户端里按需调用。
这是什么¶
「刑事量刑预测与辩护策略助手」是面向律师、法务的 professional 类 Skill，坐标为 @user_06073bd1/criminal-sentencing-prediction，当前版本 3.1.0，来源为 community，由发布者 user_06073bd1（SkillHub 页面标注作者为「嘻嘻子的法律ai创作」）维护。
官方简介将其定位为：对刑事案件进行 量刑预测、缓刑评估、辩护策略分析和风险评估。页面标签标明 requires_api_key=false，安装后无需额外配置 API Key 即可按 Skill 约定使用。
SkillHub 展示页：https://www.skillhub.cn/skills/user_06073bd1/criminal-sentencing-prediction
API 坐标页：https://api.skillhub.cn/user_06073bd1/criminal-sentencing-prediction
核心功能¶
依据 SkillHub 与抓取元数据，可核实的能力边界如下：
- 量刑预测：在用户提供罪名、情节、数额等事实的前提下，协助推演可能的刑期区间与计算逻辑（输出性质为辅助分析，非司法机关结论）。
- 缓刑评估：结合案情与常见适用条件，讨论是否具备缓刑可能及需补齐的事实与材料方向。
- 辩护策略分析：围绕认罪认罚、从轻减轻、证据与程序等维度，整理可讨论的辩护路径与要点。
- 风险评估：对辩护选择、量刑建议接受度等做结构化风险提示，便于与当事人沟通预期。
具体法条引用、量刑步骤与输出模板以 Skill 包内 SKILL.md 为准；本文不展开未在官方页面公示的实现细节。
安装与启用¶
SkillHub 推荐两种方式：用 CLI 安装到当前 Agent 的 skills 目录，或把安装提示词发给 AI 由其按官方文档执行。
1. 安装 SkillHub CLI（若尚未安装）¶
先检查是否已有 skillhub：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时，可按 SkillHub 安装文档执行完整安装（CLI + 默认 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
仅安装 CLI：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
说明与命令来源：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
2. 安装本 Skill¶
安装时必须用 --dir 指向当前 Agent 正在使用的 skills 目录，否则默认落在 ./skills/，Agent 可能无法加载。
skillhub install @user_06073bd1/criminal-sentencing-prediction --dir <你的 skills 目录>
常用客户端 skills 路径（摘自 SkillHub 安装文档）：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或项目下的.agents/skills/
3. 通过对话让 AI 安装¶
SkillHub 技能页提供的提示词为：
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 `@user_06073bd1/criminal-sentencing-prediction`。
将上述内容发给当前 Agent，由其按文档完成安装与目录校验。安装或更新 Skill 后，按你所用客户端说明刷新或重启，使新 Skill 生效。
典型用法¶
官方未单独给出案情示例脚本；可复现的流程如下。
- 按上一节完成安装，确认 Skill 出现在当前 Agent 的 skills 列表中。
- 在新对话中用自然语言说明需求，并写清已查实的事实（罪名、阶段、关键情节、是否认罪认罚等），避免让模型填补未知事实。
- 按任务拆分提问，例如先问量刑区间与计算依据，再问缓刑可能，最后问辩护策略与风险点；与简介中的四类能力对应即可。
示例提问（仅演示交互方式，不构成真实案件意见）：
已安装刑事量刑预测与辩护策略助手。案情：[简述罪名与关键情节]。请先做量刑预测并说明依据，再评估缓刑可能，最后列出辩护策略要点与风险提示。
适用场景与注意¶
适合谁：办理或研究刑事业务的律师、企业法务，需要在 Agent 内快速搭起「量刑—缓刑—辩护—风险」同一套分析框架时。
使用前提：requires_api_key=false 仅表示该 Skill 本身不强制绑定额外 Key；你使用的底层模型仍受各自客户端与账号策略约束。
限制与坑：
- 输出为 辅助研究，不能替代执业判断、会见笔录、阅卷与向法院、检察院提交的正式文书；不得将预测刑期当作确定判决。
- 社区 Skill（community）由发布者更新，使用前在 SkillHub 核对 v3.1.0 及后续版本说明。
- 案情事实错误会直接导致分析偏差，应只输入经核验的信息，对不确定情节明确标注「待核实」。
SkillHub 页面当前展示评分 100000、下载 2512（统计以页面为准，会随时间变化）。
结尾¶
「刑事量刑预测与辩护策略助手」把刑事场景下常见的四类问题收进一个可安装的 Skill，适合在已支持 SkillHub 安装的 Agent 里做量刑与辩护方向的结构化推演。安装与坐标以 SkillHub 为准：
- https://www.skillhub.cn/skills/user_06073bd1/criminal-sentencing-prediction
- https://api.skillhub.cn/user_06073bd1/criminal-sentencing-prediction
