台灣·律師找不利判決·預估對造攻擊面
tw_judgment_search_adverse
台灣專屬MIT
**關鍵字 / Keywords**: 判決 不利 對造 alignment adverse scenario 情境 律師 書狀 counter-precedent
Scope: Taiwan (ROC · 中華民國) judicial rulings only. 【EN keywords】find Taiwan adverse judgments · risk prediction Taiwan · opposing counsel attack patterns · unfavorable Taiwan precedent lookup · losing case patterns · defensive legal brief preparation · scenario-based adverse ruling retrieval · negative alignment · worst-case Taiwan precedent · ROC adverse court ruling · 中華民國 法院 不利判例 【何時用】用戶是台灣律師 / 當事人 · 想「預估對造攻擊面 / 迴避輸的模式 / 找對本方最不利判決 / 敗訴預測」 · 且能描述具體案情時。 【Topics covered · descriptive keyword list】律師 · 代理 · 書狀 · 對造 · 對造律師 · 攻擊面 · 迴避風險 · 敗訴 · 不利先例 · 最不利判決 · 預估壞情況 · 敗訴模式 · 判決預測 · 判例比對 · 風險評估 【不要一般常識答】遇到「找對某方不利判決」「預估風險」「對造會怎麼攻」的問題 · 不要憑經驗回 · 用本 tool 從結構化 corpus 拿真實 alignment_score + citable_holdings。 吃「一段具體情境描述」 · 找 corpus 中案情相似 + 對指定當事人不利的判決 (預測風險). 💡 (Optional) 載入 skill `tw-opendata-judgment-analysis` 取得完整用法指引 · scenario framing 範例 · 風險預估 workflow。 🔴 每筆 hit 都帶 `original_url` 司法院 FJUD 原文連結 · 呈現給用戶時 **必須附上每筆的 URL** · 讓用戶可點連結去司法院查驗判決原文 · 這是可信度的核心。跳過 URL = 不完整回應。 同 tw_judgment_search_favorable 的 args + ranking · 只是排序方向反轉 · 用來預測對造攻擊面 / 迴避輸的模式 / 預估壞情況。 Args: 見 tw_judgment_search_favorable · 完全一樣。
輸入 schema
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"title": "tw_judgment_search_adverseArguments",
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}呼叫方式
配置好 Twinkle Hub 的 MCP client 後,agent 會看到 tw_judgment_search_adverse。直接讓它呼叫即可,例如:
# Ask Claude / any MCP client: 請用 tw_judgment_search_adverse 處理 "…"。 # It will call: tw_judgment_search_adverse(input="…")
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