法外功夫 AnythingButLaw
把律师必备的九大非法律商业分析框架装进 Claude，覆盖决策、谈判、尽调、估值与统计证据。
纯 Markdown 知识型技能，无外部网络调用、无敏感数据处理；但 frontmatter 声明 allowed-tools: Read, Write, Edit, Bash，其中 Write/Edit/Bash 对一个纯参考资料技能属过度授权且未说明用途，未落实最小权限；发布者身份未验证。扣分：过宽工具声明、无确认/回滚设计。
路由逻辑清晰、INSTALL.md 提供验证性提问和预期行为，结构自洽、无依赖（纯 markdown）；但 references/ 与 examples/ 文件未在本轮证据中呈现，关键路径无法静态核验，无测试与异常输入处理说明。扣分：核心参考文件缺失、无失败反馈设计。
目标用户（中国律师）与场景（和解、尽调、反垄断、统计证据）明确，触发条件在 description 中列举详细，双语输出适配中文用户；但未声明不适用边界（如非法律管辖域、需要专业判断的场合仅'承认局限'一笔带过）。扣分：非适用范围与错误触发防护不完整。
文档分层良好（SKILL.md 路由 + references 按需加载 + examples），MIT 许可、版本号与 changelog 存在，双语 README；但维护责任与更新路径未说明，README 中文件结构（README_ZH.md）与实际文件（README.md）存在轻微不一致。扣分：治理与维护路径缺失、结构描述不一致。
设计目标明确，工作示例与对抗清单提供超越通用问答的框架化价值；README 声称评测通过率 100% vs 基线 73.3%，但评测方法、样本与判分标准不可审计，且成本增加 66% tokens / 47% 时间。扣分：收益声明缺乏可复现证据，成本上升明显。
评测结果仅为作者自述，无评测脚本、判分标准或原始记录；引用的经典判例与'灵感来源'链接无法在本轮证据中核验。扣分：核心有效性声明不可独立验证。
- frontmatter 授予 Write/Edit/Bash 工具但内容为纯知识参考，建议收紧至 Read 并说明理由。
- references/ 与 examples/ 的实际内容未随本次证据提供，公式与判例准确性需使用者自行核验后方可依赖。
- README 的评测数字（100% 通过率）无方法论支持，不应作为采纳依据。
- 输出仅为分析框架，不构成法律意见；涉及具体案件的量化结论须由执业律师复核。
- 发布者身份未经验证，无明确维护与更新承诺。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
法学院教法律，但客户的问题常常超出法律范畴。这个技能将决策分析、博弈论、合同设计、会计、金融、微观经济学、法经济学、统计与多元回归九大框架，蒸馏成 lawyer 视角的深度参考。每个知识域都配有 LaTeX 公式推导、完整数值案例、对抗清单和经典判例。作者依据在美国 Notre Dame 读 JD 的经历整理这套内容，并将其开源，定位是替代一门作者估算价值约 200 万人民币的法学院课程。
技能加载 9 个参考文件和 10 个完整案例（每个含公式、计算、敏感性分析与建议）。Claude 根据路由逻辑把用户问题分发到对应知识域：'该不该做X'类决策走决策分析，和解谈判叠加博弈论，尽调红旗走会计，估值赔偿走金融，回归挑战走多元统计。输出遵循既定风格：LaTeX 公式、中英双语术语、对比表格、数字加敏感性区间、对抗清单式质疑，跨域问题先给整体框架再分域展开，数据不足时明确承认局限。
- 诉讼律师面对和解要约：用决策树、期望值、贝叶斯更新和 VOI 评估 110 万和解 vs 开庭的期望值陷阱
- 商事律师起草服务合同：分析固定费用 vs 成本加成的委托代理激励、hold-up 与关系型合同风险
- 并购尽调团队读不懂 CFO 的数字：用 DuPont、Altman Z、Beneish M 和收入确认红旗识别财务异常
- 反垄断律师做合并审查：运行 SSNIP、HHI、弹性分析界定市场
- 劳动诉讼律师挑战对方的回归证据：识别遗漏变量、双向因果，用 IV、DiD 等工具反问
- 侵权律师处理产品责任：用 Hand 公式量化过失的经济学标准
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 九大知识域体系完整，每个都含公式推导、worked example、对抗清单、经典判例和陷阱速查表
- 10 个真实情境的完整数值案例，横跨单一域与多域组合，贴近律师实际工作
- 中英双语术语标注，对中文法律从业者降低概念门槛
- 作者公开了评测结果：技能启用后测试通过率从 73.3% 升至 100%（代价是 token 消耗 +66%、耗时 +47%）
- MIT 开源，输出风格明确规定（敏感性区间、承认局限、对抗性提问）而非空泛说教
- 评测结果的测试集、样本量和方法论在源材料中未披露，100% 通过率无法独立验证
- 内容深度以法律实务为出发点，不能替代会计师、经济学家或统计专家的正式意见
- 基于 Claude Code 技能标准构建，在其他 Agent Skills 客户端上的表现未经验证
- 部分内容（法经济学、美国判例如 Daubert）以美国法语境为主，直接套用到中国法实践需要读者自行甄别
- token 消耗和响应时间明显高于基线（+66% / +47%），重度使用成本需考虑
如何安装这个 Skill？
git clone https://github.com/TracyWang95/AnythingButLaw.git ~/.claude/skills/AnythingButLaw
技能入口为 SKILL.md（v2.0.0），主体内容在 references/ 和 examples/ 目录。仓库另有 INSTALL.md 和 README_EN.md，作者称详见前者。
如何使用这个 Skill？
安装后自动触发，无需手动调用。示例提问："客户收到110万和解要求。原告责任认定概率50%，可能赔偿100万，但有10%概率判2500万惩罚性赔偿。该不该接受和解？" 或 "对方提交了一份回归分析，控制学历和工龄后声称性别系数不显著。怎么挑战这个分析？"。复杂跨域问题（如并购估值+合同+博弈）会同时读取多个参考文件。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
作者在致谢中明确表示灵感来自 @titanwings 的 colleague.skill；README 中提到的另一参照系是美国法学院开设的'律师非法律技能'课程本身。