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Cue 法律尽调

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【金融AI调研】用Cue跑法律合规深度尽调。覆盖企业合规风险体检、关联方制裁暴露核查、境外诉讼案例检索、中外法律对比、监管问询答复,300+公开数据源交叉验证。适用于金融风控合规、投融资法务、跨境金融交易。

Cue「法律与行研」研究 skill

功能概述

Cue「法律与行研」研究 skill是一项面向实际任务的技能,主要用于加载本 skill 后,你可以用 Cue 跑这个场景的深度研究(多源公开数据交叉、结论带来源链接);法律与行研:信披与监管、企业尽调、产业链与研报;

核心要点

  • 当前可用搭子(仅供理解;
  • 运行时以 live 为准);
  • 企业合规风险体检:进场前穿透职务发明纠纷、VIE 异常、历史对赌与隐性舆情,对标发审问询与合规红线,产出红旗预警报告、访谈提纲与底稿索取目。

使用与执行

它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

Cue「法律与行研」研究 skill

加载本 skill 后,你可以用 Cue 跑这个场景的深度研究(多源公开数据交叉、结论带来源链接)。

何时用

法律与行研:信披与监管、企业尽调、产业链与研报。

当前可用搭子(仅供理解;运行时以 live 为准)

  • 企业合规风险体检:进场前穿透职务发明纠纷、VIE 异常、历史对赌与隐性舆情,对标发审问询与合规红线,产出红旗预警报告、访谈提纲与底稿索取目
  • 监管问询答复案例库:穿透交易所审核动态,针对非标合规问题匹配已过会企业的问询原文与回复样本,产出可直接复用的答辩口径与证据框架。
  • 境外诉讼案例库:中国企业出海,最怕在别人地盘上吃官司。围绕一个主题检索主要法域的公开判例与监管公告,归纳诉因、判决倾向与对中国主体的合规
  • 疑难法律实操案例库:遇到拿不准的法律问题,先看别人怎么判、怎么办。围绕一个争议点检索公开裁判文书、监管问答与实务案例,归纳裁判要点、争议焦点
  • 国内法规调研:快速检索国内法律法规与行政令原文,梳理立法背景与合规要点,覆盖金融监管、工商登记、司法涉诉等多源公开数据。
  • 关联方制裁暴露核查:从股权穿透扩出关联主体集,逐个核查OFAC/欧盟/新加坡制裁名单,产出主体-关系-命中/未命中-来源的暴露底稿。
  • 立案调查案例库:被立案的上市公司,都栽在哪些事由上?基于官方公告拉网式排查指定类型的立案调查案例,把核心事由结构化归类,帮你建一个可检索
  • 中外法律对比:围绕一个法律议题横跨多法域取法条原文与学术文献,做比较法分析——各法域规则异同、立法背景与学界观点,产出带原文出处与引文

准备 Cue runner(首次用时,幂等)

本 skill 不自带脚本,靠 Cue 开源 runner 跑研究。先确认 runner 是否就绪:

  • 若你已安装 cue-skills(或本 skill 来自整包发布)→ 直接用其中的 cue-research/scripts/research_run.py,跳过本节。
  • 否则克隆开源仓(含 cue-research + cue-buddy 全套依赖),有则更新、无则克隆(GitHub 不通走镜像):
    if [ -d ~/.cue/cue-skills/.git ]; then
      git -C ~/.cue/cue-skills pull --ff-only
    else
      git clone https://github.com/sensedeal/cue-skills ~/.cue/cue-skills 
        || git clone https://gitee.com/sensedeal/cue-skills ~/.cue/cue-skills
    fi
    
    之后 runner = ~/.cue/cue-skills/cue-research/scripts/research_run.py。需 git + python3(runner 仅用标准库)。

怎么跑(搭子是动态的,运行时查 live)

  1. 拉本场景当前搭子:GET https://cuecue.cn/api/playbook,找 secondary_category == "法律与行研" 的 scene,读 buddies[](每个有 template_id/title/goal)。若该场景当前不在返回里(临时未达展示门槛)→ 告知用户暂不可用。
  2. 选一个搭子:委托 cue-research 的匹配逻辑(其 +match/Stage-2:对 goal 做语义匹配、把用户的具体主体从匹配中剥离、弱命中先列 ≤2 候选确认)——不要只按字面 title 关键词裸选。取选中搭子的 template_id。
  3. 确认 credits(强制):跑深度研究消耗 credits。运行前显式问用户「将用搭子 X 跑【主体】,耗 credits,是否继续?」并等确认。
  4. 跑:python3 ~/.cue/cue-skills/cue-research/scripts/research_run.py --query "<用户主体/问题>" --template-id (用上一节就绪的 runner 路径;已装 cue-skills 则用你本地的 cue-research/scripts/research_run.py)。深度研究 3–15 分钟;长跑 live 流常不带报告段,用 replay 取最终报告。 读 runner 末行 RESULT ok|empty:empty → 告知用户本次未取到内容、可换主体/搭子重试,不要编造。
  5. 回报:把带来源链接的报告交给用户,不去掉来源、不杜撰。

前置

  • Cue 账号 API key(cue CLI 登录后在 ~/.cue/config.json,runner 自动读);新账号送免费积分(注册 50 + 每天 10),可先免费试。
  • git + python3(自举 runner 用;runner 仅标准库)。
  • 跑深度研究消耗 credits;只覆盖公开数据,不替代尽调/法律/核保。
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