模拟法庭AI
moot-court-ai
by baobaodawang-creater
Simulate a full Chinese civil court hearing with 4 role-based agents (clerk, plaintiff, defendant, judge) orchestrated by deterministic Lobster workflow.
安装
claude skill add --url github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/baobaodawang-creater/moot-court-ai必需环境变量
DEEPSEEK_API_KEYDASHSCOPE_API_KEY必需命令行工具
openclawlobster文档
Moot Court AI
Moot Court AI is an OpenClaw skill that runs a 4-agent Chinese civil court simulation with strict workflow control.
Agent system
clerk(书记员): announces opening, checks identity, controls stage transitions.plaintiff(原告代理律师): argues for plaintiff, presents claim and evidence.defendant(被告代理律师): performs three-validity challenges and defense.judge(审判长): stays neutral, summarizes issues, applies legal syllogism, and renders judgment.
Model stack
- DeepSeek:
deepseek-chat,deepseek-reasoner - Qwen:
qwen-max(DashScope compatible endpoint)
Workflow principle
- Deterministic orchestration with Lobster.
- Agent communication follows fixed hearing stages.
- Process follows Chinese civil procedure order (庭前准备 -> 诉辩交换 -> 举证质证 -> 法庭辩论 -> 最后陈述 -> 宣判).
Installation requirements
You must configure both API keys before running:
DEEPSEEK_API_KEYDASHSCOPE_API_KEY
Recommended usage
- Prepare case files (
case-brief.md,complaint.md,defense.md, evidence folders). - Initialize materials into agent workspaces.
- Run
moot-court.lobsterthrough OpenClaw/Lobster. - Export judgment and hearing log for review.
相关 Skills
Claude接口
by anthropics
面向接入 Claude API、Anthropic SDK 或 Agent SDK 的开发场景，自动识别项目语言并给出对应示例与默认配置，快速搭建 LLM 应用。
✎ 想把Claude能力接进应用或智能体，用claude-api上手快、兼容Anthropic与Agent SDK，集成路径清晰又省心
RAG架构师
by alirezarezvani
聚焦生产级RAG系统设计与优化，覆盖文档切块、检索链路、索引构建、召回评估等关键环节，适合搭建可扩展、高准确率的知识库问答与检索增强应用。
✎ 面向RAG落地，把知识库、向量检索和生成链路系统串联起来，做架构设计时更清晰，也更少踩坑。
多智能体架构
by alirezarezvani
聚焦多智能体系统架构设计，梳理 Supervisor、Swarm、分层和 Pipeline 等模式，覆盖角色定义、通信协作与性能评估，适合规划稳健可扩展的 AI agent 编排方案。
✎ 帮你系统解决多智能体应用的架构设计与协同编排难题，适合构建复杂 AI 工作流，成熟度高、社区认可也很亮眼。
相关 MCP 服务
知识图谱记忆
编辑精选by Anthropic
Memory 是一个基于本地知识图谱的持久化记忆系统，让 AI 记住长期上下文。
✎ 帮 AI 和智能体补上“记不住”的短板，用本地知识图谱沉淀长期上下文，连续对话更聪明，数据也更可控。
顺序思维
编辑精选by Anthropic
Sequential Thinking 是让 AI 通过动态思维链解决复杂问题的参考服务器。
✎ 这个服务器展示了如何让 Claude 像人类一样逐步推理，适合开发者学习 MCP 的思维链实现。但注意它只是个参考示例，别指望直接用在生产环境里。
by deusdata
持久化的代码库知识图谱，可跨会话保留上下文，在 session 重启或上下文压缩后仍能继续使用。
✎ 专治 AI 编程助手“会话失忆”，把代码库沉淀为持久知识图谱，重启或压缩上下文后也能无缝续上开发状态。