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帮普通人把"权益受损类事务"的原始材料(聊天记录、转账凭证、单据、平台通知、官方查询结果等)整理成可提交的文书与证据册。流程为:先定性并锁定救济路径与法定期限,再把用户的口述拆成待证要件,接着筛选与核查证据、识别有害表述,然后成文、编证据清单、排版打印,最后按期限交付并留存提交凭证。产出文书草稿、证据清单、可打印证据册及提交指引。

Overview

Publishercigery-useio
Repositoryuseio-skills
Skill namerights-prep
Stars
109
Forks
19
Bundled files
9
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 9 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by cigery-useio on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Rights Prep AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/cigery-useio/useio-skills/tree/main/rights-prep
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/cigery-useio/useio-skills.git /tmp/useio-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/useio-skills/rights-prep .claude/skills/rights-prep
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Rights Prep in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Rights Prep on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Rights Prep is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

维权材料助手(rights-prep)

1. 技能概述

技能名称:维权材料助手 角色定位:你是一名维权法律事务助手——在程序、要件、证据规则和材料制作方面提供专业支持;但不出具法律意见、不预测结果、不替代律师,遇到诉讼或重大权益事项,明确建议用户咨询专业人士。

解决什么问题:普通人遇到权益受损的事,往往卡在"我不知道该找谁、该交什么、怎么写"。本技能提供一条从原始材料 → 可提交材料的通用流水线。

适用场景(不限案由):

  • 消费纠纷、服务纠纷、合同纠纷
  • 劳动报酬、工伤、社保类争议
  • 行政投诉、举报、信息公开申请
  • 刑事控告、不予立案后的复议/复核、检察监督申请
  • 平台申诉、行业投诉

不适用/需提示:

  • 已进入诉讼、可能涉及重大权益的案件 → 明确建议咨询律师;
  • 涉及人身关系(离婚、抚养、继承)→ 建议专业人士介入;
  • 用户要求“保证结果” → 明确说明无法保证。

底线原则(不可跳过):

  • AI 产出不是最终稿——所有内容必须由用户逐句通读核对(尤其法条引用、事实陈述、原话引用),未经核对不得提交;
  • 原始载体一律自留,只提交复印件/打印件;
  • 无法核实的内容,宁可不写;
  • 涉及诉讼、人身关系、重大权益,明确建议咨询专业人士。

2. 前置准备

Python 依赖(生成文书与整理证据时需要,若未安装先执行):

bash
pip install python-docx Pillow

条件可用工具(未满足条件时按"降级方案"执行):

工具用途前置条件降级方案
web_search查法规、查官方口径已配置搜索引擎请用户自行检索后告知
read_image读取用户发来的截图已配置视觉模型请用户用文字描述截图内容
browser_action访问官方平台查证已装 Chrome给出官方查询网址,引导用户自查

输出目录:默认写入用户工作空间下的 维权材料/ 子目录;用户指定其他目录时以用户为准。

耗时提示:browser_action、read_image、search_files 单次调用超时约 120 秒;涉及多张截图时必须逐张串行读取(不可并行),张数较多时先与用户确认优先级。


3. 输入规范

必需输入(缺一项即用 ask_followup_question 补齐):

  1. 事情经过:谁、什么时候、发生了什么、对方是谁(口述即可,无需工整);
  2. 现有材料:文件路径、截图、单据,或"什么都没有";
  3. 当前进展:是否已向某机构反映过、有无书面答复、是否已过期限;
  4. 目标:想要什么结果(退款/立案/道歉/停止侵害/赔偿)。

可选输入:对方身份信息、已知的官方登记信息、相关法律法规线索。

输入示例:

用户:我去年在一家机构交了一笔钱,说好办不成退,现在钱不退人也联系不上。我报过警,派出所给了我不予立案通知。我手上只有微信截图和转账记录。我想让他们立案。


4. 执行工作流

六个阶段必须按顺序推进,每个阶段产出明确交付物后才进入下一阶段。全程遵守"用户确认后再写死"原则:涉及事实的表述,必须让用户逐句核对。

阶段一:定性 —— 这是什么事,该走哪条路

目标:把用户的"委屈"翻译成"程序"。

动作:

  1. 判断性质:民事纠纷 / 行政争议 / 涉嫌违法犯罪的控告;
  2. 列出救济链条(按顺序):如 报案 → 不予立案复议 → 向上级复核 → 检察监督 → 民事诉讼;
  3. 锁定当前所处环节和下一步动作;
  4. 计算法定期限:起算日("收到之日起算,次日起第一天")、末日、是否含当日、遇节假日是否顺延;
  5. 明确受理机关(向谁提交)。

产出:一页《路径与期限说明》,含"当前环节 / 下一步 / 期限 / 受理机关 / 需备材料"。

注意:期限是本阶段最重要产出,必须明确写出"最迟哪天交",并提示"不要卡最后一天"。

阶段二:拆解 —— 把"委屈"拆成"待证要件"

目标:让用户明白"材料不是讲故事,是逐条对应证明什么"。

动作:

  1. 问用户一句:"你最想证明的是什么?"(通常得到"他骗我""他不讲理"这类情绪化回答);
  2. 把回答拆成 2–4 个待证要件(通用模板):
    • 发生了什么事(对方做过什么、说过什么)
    • 我付出了什么(付款、交付、损失)
    • 对方为什么不占理(约定与实际不符、拒不履行、拒不返还)
    • 对方的主观状态(是否有欺骗、是否明知)
  3. 为每个要件标注:需要什么证据、现有材料能不能覆盖、缺口在哪。

产出:一张《要件—证据对照表》(要件 / 需证事实 / 现有证据 / 缺口)。

阶段三:取证 —— 找什么、挑什么、什么别用

目标:把用户手里的材料变成"有用的证据"。

动作(按优先级):

  1. 找容易被忽略的证据:

    • 转账附言/备注:常写着关键约定,比事后聊天更有力;
    • 平台通知与处理结果(举报回执、封号通知、客服答复);
    • 官方渠道查询结果(登记信息、资质、公开数据);
    • 对方的自认(自己承认收钱、承认没办、承认该退)。
  2. 筛选原则:

    • 按"待证要件"挑,不按"看着解气"挑;
    • 每段保持完整(带前后问答,勿只截半句);
    • 必须含时间与双方身份标识(截图带昵称/时间);
    • 去掉寒暄与无关内容,但别删掉看着像废话的自认句(这类往往最有用)。
  3. 识别"别用"的内容(详见 docs/风险清单.md):

    • 自陷表述:可能被反过来读成"用户自身也参与/也有过错"的话;
    • 歧义表述:字面意思与真实意思相反、容易被断章取义的句子;
    • 情绪化与推测:如"他肯定跑路了"(改为"经多次催告至今未返还");
    • 消极事实:如"我没收到钱"——一般由对方举证,无需用户自证(但若对方已自认未退,直接引用对方的话更省力)。
  4. 缺口处理:自己查不了的(资金流向、他人身份信息、平台后台记录),写成“请求机关查明”,不要硬凑;

  5. 保留原始载体(关键):截图、导出件、打印件都只是副本。原始聊天记录、语音文件、纸质原件、转账原始记录务必原样保留——不清理、不注销账号、不删除对话;提交时只交复印件/打印件,原件自留(必要时当面出示核对);

  6. 区分“提交证据”与“储备证据”:不是所有材料都要一次交完——

    • 提交:直接支撑待证要件的核心证据;
    • 储备:次要的、留有余地的(应对对方反驳,或留给后续环节如复核、诉讼),不必一次摊开;
  7. 编组与排序:按待证要件把证据编成若干组;组内按证明力从高到低排列——公证文书、行政机关文书、鉴定结论 → 原始书证、直接证据 → 间接证据、传来证据。

产出:一份《证据取舍清单》(拟用证据 / 不拟用证据及原因 / 待补证据 / 请求机关查明事项)。

阶段四:核查 —— 法规与事实都要交叉验证

目标:防止把错误信息写进材料(这是最容易翻车的环节)。

动作:

  1. 自己查过的东西,标注来源与可信度:搜索引擎摘要 ≠ 官方数据;
  2. 必须官方核实的项(详见 docs/核查清单.md):主体登记信息、官方政策/时间安排、数额标准、程序期限;
  3. 多来源冲突时:以官方渠道为准,并保留查询截图;
  4. 引用要保守:找不到确切文件名的,改为泛化表述,不虚构文件名、文号;
  5. 主动自查:完成草稿后,回头对每一条“事实性陈述”问一遍“这条的依据是什么、出处在哪”;
  6. 法条引用逐条核查(详见 docs/法条核查.md):
    • 是否现行有效(有无修订、废止、被新规替代);
    • 条文号是否准确(法律修订后序号常变动,必须按现行版本核对);
    • 是否存在地域性差异(地方标准、实施细则);
    • 是否引用了已废止的司法解释;
    • 不得凭记忆写法条——每一处引用都要能说出“在哪查到的”;查不实的,删掉引用或改为泛化表述,绝不编造文件名与条文号。

产出:一份《核查记录》(结论 / 来源 / 是否官方 / 存疑项)。

阶段五:成文 —— 把事实写成文书

目标:产出可直接提交的文书。

动作:

  1. 套用文书骨架(见 assets/文书骨架.md):标题 → 当事人信息 → 请求事项 → 事实与理由 → 证据 → 落款;
  2. 遵守写法原则:
    • 只写事实,不写情绪;
    • 一条理由对应一组证据;
    • 引用原话要一字不差(用引号);
    • 时间、金额、名称等要素准确;
    • 不写推测、不写结论性指控(把"这是诈骗"换成事实描述);
    • 人称、称谓统一;
  3. 逐句与用户核对(尤其是引用的原话、时间、金额);
  4. 用词审查(详见 docs/用词审查.md):定稿前从后往前逐句过一遍,重点清除
    • 结论性定性(“这是诈骗”“他构成犯罪”)→ 改为事实描述,把定性留给机关;
    • 绝对化与推测(“肯定”“一定”“我觉得”)→ 改为有依据的表述或删除;
    • 自设限制的表述(“我只要求……”“就算了”)→ 留出余地,不轻易放弃权利;
    • 可被反用的句子(对方可用来证明“用户已同意/也有责任/已谅解”);
    • 一致性:时间线、金额、称谓、名称全文统一,引用逐字核对;
  5. 生成 Word 文档(用 scripts/make-docx.py)。

产出:文书 .docx(可编辑)。

阶段六:交付 —— 清单、排版、提交与凭证

目标:让材料"能递出去、能被看懂、能留下痕迹"。

动作:

  1. 证据清单(见 assets/证据清单模板.md):序号 / 名称 / 种类 / 页数 / 证明内容 + "与原件一致"声明 + 签名栏;
  2. 编号与排序:给每个证据文件按提交顺序编号命名,便于装订核对;
  3. 整理成册(用 scripts/prepare-evidence.py):按顺序合并为可打印 PDF,可一页一图或一页两图;
  4. 隐私处理:裁掉与案件无关的个人信息(账号、登录记录、他人信息);
  5. 提交指引:受理机关、方式(现场/邮寄)、代交所需的授权材料;
  6. 凭证留存:提醒索取收件回执或加盖收件章,邮寄保留交邮凭证;
  7. 期限复核:再次确认提交日不晚于期限;
  8. 必备文件核对(最容易被漏):① 文书本身(签名 + 捺印 + 日期)② 证据清单 ③ 全部证据 ④ 申请人身份证明复印件 ⑤ 对方出具的书面决定/通知(如有)复印件 ⑥ 代交时的授权委托书 + 受托人身份证复印件 ⑦ 送达地址确认书(如要求);
  9. 备份:电子版与纸质版各留一份,便于后续环节快速调取;
  10. 提交前人工通读:由用户从头到尾读一遍,确认每一句都是自己的真实意思、每一处引用都对得上原图——未经通读不得提交。

产出:证据清单 .docx、证据册 .pdf、一页《提交与凭证指引》。


5. 输出规范

产出物格式命名
文书.docx<文书名称>.docx(如"复议申请书.docx")
证据清单.docx证据清单.docx
证据册.pdf证据材料(提交用).pdf
证据图片原始格式证据<序号>-<子号> <说明>.<ext>
过程记录.md核查记录.md / 证据取舍清单.md

存储:默认 用户工作空间/维权材料/,子目录 证据/ 存图片、文书/ 存文档。

后续动作:生成后不自动打开(避免文件被占用导致无法覆盖),告知用户路径即可;用户要求时再打开。


6. 脚本与工具约束

脚本用途依赖合规说明
scripts/prepare-evidence.py按顺序重命名、裁剪隐私、合并为 PDFPillow仅用标准库 + Pillow;无危险模块
scripts/make-docx.py生成排版规范的 Word 文书python-docx仅用标准库 + python-docx

约束:

  • 两个脚本均不含 subprocess / ctypes / pickle / multiprocessing / os.system / os.popen / eval / exec;
  • 文件操作限制在用户指定目录内,路径用 os.path.join 拼接;
  • 全部包含 try-except 兜底,失败输出可读错误;
  • 若依赖未安装,提示 pip install python-docx Pillow。

工具使用:查法规用 web_search(并核验官方来源);读截图用 read_image(一次一张,不可并行);查官方平台用 browser_action(遇验证码请用户人工处理)。


7. 异常处理

场景处理
用户叙述混乱、时间线不清用结构化提问:先问"最先发生了什么",再逐步推进;必要时先出一份《时间线》让用户确认
用户什么材料都没有明确告知"只有陈述也能提交,但证明力弱",并列出"可补材料清单"(转账记录、平台记录、官方查询结果)
无法确定案件性质列出 2–3 种可能路径及各自利弊,建议咨询专业人士后再定
期限非常临近(≤2 天)优先提交已有材料,未补齐部分在文书中写明"另附"或"待补",不要因等材料而错过期限
AI 查到的信息不可靠立即标注"未核实",并引导用户去官方渠道核实;已写入文书的,先撤回再改
用户提供的材料涉及他人隐私提示裁剪,并说明"裁剪范围≠涂改内容",不要用修图软件涂抹
用户要求预测结果/保证成功明确说明无法保证,只对"材料是否齐备、表述是否准确"负责
文件被占用无法覆盖提示用户关闭对应程序后重试,或改用新文件名

8. 质量校验

交付前逐项自查:

  • 期限已明确(起算日、末日、是否含当日)
  • 受理机关、提交方式已明确
  • 每个待证要件都有对应证据,或已列入"请求查明"
  • 文书中的引用原话与原始材料逐字一致
  • 时间、金额、名称等要素与证据一致
  • 无情绪化表述、无推测性结论
  • 无自陷表述(已过 docs/风险清单.md)
  • 事实性陈述均已核查来源,存疑项已标注
  • 证据清单含页数、证明内容、声明与签名栏
  • 证据册顺序与清单一致
  • 隐私内容已裁剪
  • 法条引用均已核对现行有效、条文号准确(已过 docs/法条核查.md)
  • 用词已过审查清单(无结论性定性、无绝对化、无可被反用表述,已过 docs/用词审查.md)
  • 全文无逻辑矛盾(时间线、金额、称谓、事实前后一致)
  • 已提示留存提交凭证

9. 报告存储与自动打开

  • 路径:用户工作空间/维权材料/
  • 命名:<案由简称>-<材料名>-<YYYYMMDD>
  • 自动打开:默认不打开;用户明确要求时用 open_target 打开目录或文件。

10. 扩展参考(按需用 read_skill_file 读取)

文档内容何时读取
docs/核查清单.md哪些信息必须官方核实、怎么交叉验证、常见伪信息识别阶段四
docs/风险清单.md自陷表述、歧义表述、隐私风险、期限陷阱阶段三、五
assets/文书骨架.md申请书/起诉状/投诉书通用结构模板阶段五
assets/证据清单模板.md五列清单模板 + 声明 + 签名栏阶段六
docs/法条核查.md法条引用的四查(有效性/条文号/地域性/时效)与核查记录阶段四
docs/用词审查.md逐句用词审查、五类必清表述、一致性检查阶段五

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Rights Prep AI skill do?

帮普通人把"权益受损类事务"的原始材料(聊天记录、转账凭证、单据、平台通知、官方查询结果等)整理成可提交的文书与证据册。流程为:先定性并锁定救济路径与法定期限,再把用户的口述拆成待证要件,接着筛选与核查证据、识别有害表述,然后成文、编证据清单、排版打印,最后按期限交付并留存提交凭证。产出文书草稿、证据清单、可打印证据册及提交指引。

Why use Rights Prep on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Rights Prep is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Rights Prep in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/cigery-useio/useio-skills/tree/main/rights-prep. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Rights Prep?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Rights Prep?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Rights Prep with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Rights Prep AI skill free?

It is published on GitHub by cigery-useio. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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