Pkulaw Mcp Governance Research Memo

北大法宝 MCP：Governance Research Memo（公司治理研究备忘）

这个 Skill 是研究备忘层，适合处理股权、决议、控制权、董监高责任、关联交易等跨规则与实践的问题。

它的特点不是“直接回答”，而是先综合召回，再把法规线与案例线拆开写成研究备忘。

这个 Skill 真正要完成的动作

把公司治理问题压缩成：

• 研究问题与范围
• 主要规则线索
• 主要案例线索
• 初步倾向与反向风险
• 待进一步研究的问题

主对象与辅助对象

主对象

• 公司治理问题本身：股权转让、股东会/董事会决议、公司控制权、董监高责任、关联交易等
• 当次综合召回到的法规、案例、法条、研究资料

辅助对象

• 客户背景材料
• 历史备忘
• 内部讨论纪要

辅助对象只用于帮助限定研究范围，不替代当次检索依据。

缺信息先追问

以下信息缺失时，先补充：

• 研究问题一句话定义
• 公司类型或交易场景
• 是否限定法域、地区、时间范围
• 更关注规则依据、裁判实践还是综合研究
• 最终用途：内部研讨、客户沟通、项目论证、进一步写正式意见

若问题本身很宽，先把研究问题缩成 1-2 个明确子问题。

推荐工作流

1. 界定问题：把宽泛问题缩成可检索的研究问题。
2. 综合召回：优先用 semantic-nlsql 做第一轮候选召回。
3. 分流补检：法规线索再做法规检索，案例线索再做案例检索。
4. 形成备忘：规则、案例、初步倾向、反向风险、待研究问题分开写。
5. 核验引用：明确法条或司法解释时，用 citation-validator 核验。
6. 链接增强：需要流转或沉淀时，用 doc-link 做增强。

输出纪律

• 不把综合召回结果直接写成最终法律结论。
• 不把有限样本概括成“公司治理的一般规则”或“司法一贯观点”。
• 对研究范围、样本局限、资料混杂要单独提示。
• 若问题仍过宽，要把“下一步研究问题”单列出来。

质量门槛

• 每条主要结论都能回到当次检索依据。
• 规则与案例线索分开写，避免混同。
• 重要法条引用经过 citation-validator 或明确标注未核验。
• 综合召回结果已进一步分流，不直接原样堆砌。

失败与降级

• semantic-nlsql 未配置或不可用：拆成法规检索 + 案例检索多轮处理。
• 样本过多且分散：先聚焦 1-2 个子问题，不要一次覆盖全部治理议题。
• 类案不足：明确写“当前案例样本有限，不能据此概括稳定裁判倾向”。

配套文件

• 研究备忘模板：[template.md](./template.md)
• 真实业务示例：[examples.md](./examples.md)

关联 Skill

• 综合召回：[pkulaw-mcp-semantic-nlsql](../pkulaw-mcp-semantic-nlsql/SKILL.md)
• 法规检索：[pkulaw-mcp-law-retrieval](../pkulaw-mcp-law-retrieval/SKILL.md)
• 案例检索：[pkulaw-mcp-case-retrieval](../pkulaw-mcp-case-retrieval/SKILL.md)
• 引用核验：[pkulaw-mcp-citation-validator](../pkulaw-mcp-citation-validator/SKILL.md)
• 法宝超链：[pkulaw-mcp-doc-link](../pkulaw-mcp-doc-link/SKILL.md)

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: NEU-ZHA
• Source: NEU-ZHA/legal-ai-skills
• License: MIT

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