LegalOn把律师提示词放进团队流程

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7月28日，法律科技公司 LegalOn 发布100余项由律师设计的提示词工作流，覆盖合同、隐私、劳动、合规、并购、诉讼和知识产权等十类业务，并提供美国、欧盟和新加坡版本。按产品说明，用户可修改指令、附加企业内部材料，流程保存后供团队共享。

企业法务使用生成式AI的方式正在变化。早期，律师各自编写和保存提示词；现在，产品和行业活动更多讨论如何把提示词接入内部业务规则、审核权限和端到端流程。

个人文档难以支撑团队协作

零散提示词放在个人文档或聊天记录里，对特定使用者或许够用，到了团队协作时就容易出问题：版本、依据和复核责任难以追踪；人员调整或业务量增加后，同类事项可能因指令和规则不同而得出不一致的结论。

工作流产品试图把律师的判断过程拆成可记录的步骤。以数据处理协议审查为例：先识别合同主体及其角色，核对数据处理目的，检查分包和跨境传输安排，再与企业设定的可接受立场比对，对偏离项生成说明。相比单条提示词，这类流程更便于测试、修改和交接。当然，LegalOn 的模板数量及覆盖范围来自厂商披露，在具体企业中的准确率、节省工时和风险控制效果，仍取决于所用材料、内部规则及人工审核方式。

审查标准要由企业自己确定

供团队复用的法律AI流程，通常要明确输入材料、判断标准、输出格式和人工决策节点。企业可以先挑选频率高、边界清晰的任务——保密协议初筛、条款差异表、续约义务提取或合规问卷初稿——用实际案例观察漏检、误报和升级判断，再决定是否铺开：

• 输入信息应注明适用法域、合同版本和缺失附件，减少模型补充未经确认事实的可能。
• 审查规则可区分必须坚持、可以谈判和需要升级处理的事项，并关联现行内部制度。
• 输出结果宜保留原文位置、修改建议及理由，便于复核人员回到材料核查。
• 调用、编辑和批准流程的权限分别设置，重要调整保留版本记录。

厂商模板可以节省初期配置成本，但替代不了企业自己的风险偏好。同一条责任限制条款，在采购、销售和战略合作合同中的接受标准可能完全不同；隐私条款的判断也受数据类型、处理目的和传输链条影响。通用模板未经调整就使用，输出形式或许统一，审查结论却未必符合企业实际政策。涉及合同审查的工具，可在AI Skill 与 MCP 库的合同 Skills 列表中进一步查找。

先用历史文件回放测试

扩大使用前，可以选一批资深律师已处理完毕的历史文件，暂时藏起原处理结果，让工作流重新执行，再比较漏检、误报、措辞差异及是否需要上报等判断。小样本回放代表不了实际运行效果，但能暴露规则冲突和流程缺口。测试还要覆盖不同合同类型、交易规模和法域——只用格式规范、风险低的样本，会高估稳定性；异常条款、附件缺失、扫描质量差或多文件相互引用的情形，应单独检验系统能否识别材料不足并转交人工。

共享提示词也要定期复审

提示词库共享范围扩大后，过时规则也会传播得更快。每项流程宜明确负责人、生效日期、适用范围和复审周期；引用外部法规、监管文件或内部政策时保留可追溯来源；法规或制度更新后同步复核。涉及客户秘密、员工个人信息或未公开交易材料时，还需核查服务商的数据保存、模型训练、跨境传输和访问日志安排，按事项敏感程度限权。流程生成的文本替代不了有职责人员的审核，“系统显示已通过”也不等于针对具体事项形成了法律结论——是否扩大使用此类工作流，要结合错误率、复核成本和责任安排来判断。（本文仅作行业信息分享，不构成法律意见。）

资料来源

• TMCnet：LegalOn发布100余项律师设计的提示词工作流
• In-House Connect：企业法务规模化应用法律AI的实践框架
• Legal IT Insider：法律AI应用转向可问责能力建设