资源介绍
视频数量：8个
总时长：33分
课程介绍：
法律人的AI效率革命：提示工程实战指南
你是不是也遇到过这种情况？看到同事用ChatGPT写东西，自己试了试却发现出来的内容根本不能用，要么泛泛而谈，要么直接瞎编。花了时间反而更麻烦，于是你对AI彻底失去了信心。
别急着下结论。问题很可能不在AI本身，而在你和它对话的方式上。
对于法律工作者来说，这个问题更突出。我们习惯了在Westlaw、LexisNexis上用布尔关键词搜索，习惯了精确的法律术语和格式要求。但面对大语言模型，传统的搜索思维不够用了。AI不是数据库，它更像一个需要被引导的聪明助手。你给它的指令越模糊，它的输出就越鸡肋；你给它的约束越精确，它给你的东西就越有价值。
这门课就是来解决这个问题的。它专门面向法律专业人士，用半小时的时间，告诉你怎么跟AI进行真正意义上的有效对话。
课程一开始会带你重新理解提示工程的本质。别把它想成是什么高科技的编程技巧，说白了就是一件事：怎么把你的法律逻辑准确传达给AI。你在法庭上怎么跟法官沟通，在谈判桌上怎么跟对方律师过招，在给客户解释案情时怎么把复杂问题说清楚——提示工程就是把这些沟通能力迁移到人机对话里。核心在于，你得把AI当成一个需要明确边界和上下文的高级助手，而不是一个可以自动读懂你心思的工具。
具体怎么做到呢？课程提出了一个很重要的框架叫做CASE。这个缩写的四个字母分别代表上下文、受众与行动、结构、预期。
先说上下文。法律问题从来不是孤立存在的，同一个条款在不同情境下解读完全不同。你得告诉AI具体是什么主题，涉及哪些事实背景，适用哪个管辖区的法律。比如与其说"帮我看看这份合同"，不如说"根据加州法律，帮我审查这份涉及科技初创公司的股权协议"。后者给出的建议才有可能是你真正需要的。
受众与行动这一层很多人容易忽略。你得让AI知道这份东西是给谁看的，是给客户看的通俗解释，还是给法官看的专业意见书，或者是给对方律师看的商务函件。受众不同，语气、深度、甚至论证逻辑都要跟着变。同时你得明确告诉它你希望它做什么，是分析风险、起草条款、还是审查漏洞。
结构是指你给AI的输出设定框架。不要让它自由发挥，而是告诉它用什么样的组织方式来呈现。比如"用三个要点概括，每个要点不超过一百字"，或者"按照事实认定、法律适用、结论的顺序分三步回答"。没有结构约束，AI很容易洋洋洒洒写一大堆看起来很专业但完全没法用的废话。
预期这层说的是你对输出结果的假设和限制。你希望看到什么样的结论倾向，接受什么样的风险范围，都要提前说明白。
除了这个框架，课程还花了不少篇幅讲几个实战中特别管用的技巧。
一个是角色扮演。你告诉AI扮演什么角色，它就会切换到完全不同的分析模式。比如让它扮演资深并购合伙人来审阅备忘录，它会从交易风险的角度给出意见；让它扮演对方律师来挑这份协议的漏洞，它会变得特别刁钻；让它扮演联邦法官来评估你的动议，它会用司法视角审视你的论证逻辑。同样一个问题，切换角色，得到的视角完全不同。善用这个技巧，你相当于有了一支随叫随到的虚拟智囊团。
另一个技巧叫思维链提示。复杂法律问题别让AI一下子给出答案，而是让它一步步推演。为什么要这样做？因为这会强制AI展示它的推理过程，你能看到它是怎么从事实走向结论的，中途有没有跳步、有没有遗漏关键因素。这对法律工作特别重要，我们做判断最怕的不是结论错，而是推理过程有漏洞。
有了这些基础能力之后，课程带你进入具体的法律工作场景，看看怎么把这些技巧用到实际业务里。
法律研究是第一个应用场景。以前做案例检索，靠的是关键词匹配，经常漏掉相关性很强的判例，筛出来的结果还要花大量时间人工判断相关性和适用范围。用上提示工程，你可以让AI根据具体的法律争点帮你梳理判例脉络，找出不同案件之间的关联和区别，把原本需要几小时的工作压缩到几分钟。但这里有个前提，你得学会怎么描述你的法律问题才能得到有效的检索结果。
合同起草和审查是第二个场景。这可能是AI最能发挥作用的地方了。合同初稿、条款修改、风险点排查，这些工作重复性高、耗时多，但规律性强。把那些机械性的工作交给AI，你把精力放到商业谈判和条款博弈上，这才能真正体现专业判断的价值。课程会演示怎么用提示工程来完成合同模板定制、条款解释、风险评估这些任务。
客户沟通是第三个场景。当事人最常问的问题其实就那么几类，法律分析怎么用通俗语言解释清楚、案件进展怎么汇报、复杂程序怎么安抚焦虑情绪。这些重复性沟通工作完全可以借助AI来提升效率，但前提是你得学会怎么让它生成既专业又易懂的回复。
劳动法文件的处理也是课程涉及的内容。雇佣合同、保密协议、竞业限制条款，这些常见文件的起草和审核逻辑，用AI来处理初稿和初步筛查，能省下不少时间。
最后，也是我觉得法律人最不能跳过的一部分——关于AI使用的伦理和合规问题。
这一部分课程特别强调了数据安全的基本原则：绝对不要把涉及当事人隐私、商业机密或身份识别信息的内容直接输入到公共AI工具里。你输入公共模型的数据可能被用作训练素材，这会直接违反保密特权。正确的做法是先做匿名化处理，把具体公司名称改成"客户"，把具体金额改成"金额"。更稳妥的选择是使用企业级的闭环AI工具，比如Harvey或Microsoft Copilot，这些工具对你的数据进行隔离保护，不会被拿去训练模型。
除此之外，作为执业律师，你在使用AI时还面临几项基本的伦理义务。首先是胜任力要求，现在很多司法管辖区已经明确，律师有义务了解相关技术的风险和使用规范，继续假装AI不存在是不行的。其次是独立判断，AI永远只是助手，最终对工作成果负责的是你本人，你不能把AI的失误当作自己的挡箭牌。第三是计费伦理，如果AI五分钟完成了原本需要五小时的工作，你还按五小时向客户收费，这就涉及不正当计费的问题。
学完这门课，你会掌握一整套跟AI有效协作的方法。不再是随便问两句然后抱怨AI不好用，而是能够通过精心设计的提示词，让AI真正成为你工作中的得力助手。那些机械性的、重复性的工作交给它去处理，你把有限的时间用到真正需要专业判断的事情上。这才是法律人应该有的AI使用方式。