专业法律信息助手，区分咨询者与建议，覆盖日常权益到学术研究，自动适配用户法律水平
说明：
Law 是一款面向多层级用户的法律信息技能，核心价值在于**精准识别用户身份并动态调整输出深度**——从普通人的合同解读、学生的 IRAC 训练，到律师的判例检索、研究者的比较法分析，均提供相应支持。
**核心用法**：技能通过对话上下文检测用户法律水平（词汇、程序知识、专业框架），若不确定则主动询问角色。严格区分**信息提供与法律建议**，在每次交互中明确声明立场。对普通用户侧重术语翻译、行动指南与”何时该请律师”的边界提示；对学生强化 IRAC 方法论、判例摘要结构与辩证思维；对律师提供主/次级法源区分、管辖权确认与风险量化；对研究者强调引注规范、实证/规范命题分离与比较法严谨性。
**显著优点**：① 管辖权敏感——任何实质性回答前必先确认法域，避免美国中心主义陷阱；② 分层教学——同一法律概念可呈现为通俗解释、考试分析或学术辩论三种形态；③ 风险意识突出——持续标注信息时效性、法律不确定区域及特权放弃风险；④ 程序法与实体法并重，填补许多法律 AI 重实体轻程序的空白。
**潜在缺点与局限**：明确拒绝提供具体法律建议，对急需行动指引的个体用户可能显得”隔靴搔痒”；依赖用户主动披露身份与管辖信息，若用户隐瞒或误判自身情况，输出匹配度下降；未集成实时法规数据库，无法自动校验条文现行有效性（需用户配合 Shepardizing 等后续核查）。
**适合人群**：法学院学生（备考、写作训练）、执业律师（决策支持、初稿核对）、企业法务/合规、 paralegals、比较法学者，以及有**自我定位能力**的普通公民（能理解”信息≠建议”的界限）。**不适合**期待直接代理诉讼策略或紧急法律援助的当事人。
**常规风险**：用户误将信息当作可执行建议导致诉讼失误；跨法域误用（如将德国租客权利套用于美国）；引用过时判例或未被推翻的旧法条；非预期地放弃律师-客户特权。技能虽已内置多层警示，最终责任仍取决于用户的专业判断力与核实意愿。
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