前言¶
刑事案件裏，律師和法務經常要在短時間內把法定刑幅度、從輕從重情節、緩刑門檻和辯護方向對齊到案情上。單靠通用大模型對話，容易漏掉法條結構、把「預測」說成定論，也不便於按同一套框架反覆推演。下面介紹 SkillHub 上的社區 Skill「刑事量刑預測與辯護策略助手」，把量刑預測、緩刑評估、辯護策略與風險梳理收斂到可安裝的 Agent Skill 裏，在 Cursor、Claude Code 等支持 Skills 的客戶端裏按需調用。
這是什麼¶
「刑事量刑預測與辯護策略助手」是面向律師、法務的 professional 類 Skill，座標爲 @user_06073bd1/criminal-sentencing-prediction，當前版本 3.1.0，來源爲 community，由發佈者 user_06073bd1（SkillHub 頁面標註作者爲「嘻嘻子的法律ai創作」）維護。
官方簡介將其定位爲：對刑事案件進行 量刑預測、緩刑評估、辯護策略分析和風險評估。頁面標籤標明 requires_api_key=false，安裝後無需額外配置 API Key 即可按 Skill 約定使用。
SkillHub 展示頁：https://www.skillhub.cn/skills/user_06073bd1/criminal-sentencing-prediction
API 座標頁：https://api.skillhub.cn/user_06073bd1/criminal-sentencing-prediction
核心功能¶
依據 SkillHub 與抓取元數據，可覈實的能力邊界如下：
- 量刑預測：在用戶提供罪名、情節、數額等事實的前提下，協助推演可能的刑期區間與計算邏輯（輸出性質爲輔助分析，非司法機關結論）。
- 緩刑評估：結合案情與常見適用條件，討論是否具備緩刑可能及需補齊的事實與材料方向。
- 辯護策略分析：圍繞認罪認罰、從輕減輕、證據與程序等維度，整理可討論的辯護路徑與要點。
- 風險評估：對辯護選擇、量刑建議接受度等做結構化風險提示，便於與當事人溝通預期。
具體法條引用、量刑步驟與輸出模板以 Skill 包內 SKILL.md 爲準；本文不展開未在官方頁面公示的實現細節。
安裝與啓用¶
SkillHub 推薦兩種方式：用 CLI 安裝到當前 Agent 的 skills 目錄，或把安裝提示詞發給 AI 由其按官方文檔執行。
1. 安裝 SkillHub CLI（若尚未安裝）¶
先檢查是否已有 skillhub：
command -v skillhub && skillhub --version
未安裝時，可按 SkillHub 安裝文檔執行完整安裝（CLI + 默認 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
僅安裝 CLI：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash -s -- --cli-only
說明與命令來源：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
2. 安裝本 Skill¶
安裝時必須用 --dir 指向當前 Agent 正在使用的 skills 目錄，否則默認落在 ./skills/，Agent 可能無法加載。
skillhub install @user_06073bd1/criminal-sentencing-prediction --dir <你的 skills 目錄>
常用客戶端 skills 路徑（摘自 SkillHub 安裝文檔）：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或項目下的.agents/skills/
3. 通過對話讓 AI 安裝¶
SkillHub 技能頁提供的提示詞爲：
請根據 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安裝 `@user_06073bd1/criminal-sentencing-prediction`。
將上述內容發給當前 Agent，由其按文檔完成安裝與目錄校驗。安裝或更新 Skill 後，按你所用客戶端說明刷新或重啓，使新 Skill 生效。
典型用法¶
官方未單獨給出案情示例腳本；可復現的流程如下。
- 按上一節完成安裝，確認 Skill 出現在當前 Agent 的 skills 列表中。
- 在新對話中用自然語言說明需求，並寫清已查實的事實（罪名、階段、關鍵情節、是否認罪認罰等），避免讓模型填補未知事實。
- 按任務拆分提問，例如先問量刑區間與計算依據，再問緩刑可能，最後問辯護策略與風險點；與簡介中的四類能力對應即可。
示例提問（僅演示交互方式，不構成真實案件意見）：
已安裝刑事量刑預測與辯護策略助手。案情：[簡述罪名與關鍵情節]。請先做量刑預測並說明依據，再評估緩刑可能，最後列出辯護策略要點與風險提示。
適用場景與注意¶
適合誰：辦理或研究刑事業務的律師、企業法務，需要在 Agent 內快速搭起「量刑—緩刑—辯護—風險」同一套分析框架時。
使用前提：requires_api_key=false 僅表示該 Skill 本身不強制綁定額外 Key；你使用的底層模型仍受各自客戶端與賬號策略約束。
限制與坑：
- 輸出爲 輔助研究，不能替代執業判斷、會見筆錄、閱卷與向法院、檢察院提交的正式文書；不得將預測刑期當作確定判決。
- 社區 Skill（community）由發佈者更新，使用前在 SkillHub 覈對 v3.1.0 及後續版本說明。
- 案情事實錯誤會直接導致分析偏差，應只輸入經覈驗的信息，對不確定情節明確標註「待覈實」。
SkillHub 頁面當前展示評分 100000、下載 2512（統計以頁面爲準，會隨時間變化）。
結尾¶
「刑事量刑預測與辯護策略助手」把刑事場景下常見的四類問題收進一個可安裝的 Skill，適合在已支持 SkillHub 安裝的 Agent 裏做量刑與辯護方向的結構化推演。安裝與座標以 SkillHub 爲準：
- https://www.skillhub.cn/skills/user_06073bd1/criminal-sentencing-prediction
- https://api.skillhub.cn/user_06073bd1/criminal-sentencing-prediction
