ai-agent-book 精选快照（<2MB 代码与文档，来自 github.com/bojieli/ai-agent-book）

2026-08-20 13:12:50 +00:00
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+            "content": "{\"advice\":\"匹配依据：待匹配案件与训练集原型“盗窃罪-prototype-1”共享“theft_location=公共场所”“theft_method=趁人不备”两个关键特征，这两个特征在原型定义特征中具有较高z值（分别为3.096、2.789），表明与原型关联性较强。统计区间：该原型样本量为1，刑期中位数、四分位距（q25、q75）、最小值及最大值均为4.0个月。不确定性：待匹配案件存在“joint_crime=true”“crime_count=2.0”“crime_amount=11304.0”等原型未包含的因素，且原型关键特征如“theft_tool=筷子”“disposal_of_stolen_property=全部发还”等在待匹配案件中缺失或未提及，同时原型样本量较小，可能导致刑期参考存在偏差。\"}",
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+            "reasoning_content": "\n我现在需要处理用户提供的司法数据分析请求。首先，我要仔细阅读用户给出的待匹配案件的抽取因素（HELDOUT EXTRACTED FACTORS）和匹配到的训练集原型（MATCHED TRAINING PROTOTYPE ONLY）。\n\n首先，待匹配案件的罪名是“盗窃罪”，关键因素包括：theft_location=公共场所，theft_method=趁人不备，joint_crime=true，crime_count=2.0，crime_amount=11304.0，household_theft=false，destructive_means=false，use_special_convenience=无，其他如surrender、truthful_confession等均为null。\n\n然后看匹配到的原型，prototype_id是“盗窃罪-prototype-1”，原型大小为1，刑期统计是median=4.0，q25=4.0，q75=4.0，min=4.0，max=4.0，也就是只有一个案件，刑期固定为4个月。定义特征中，有几个与待匹配案件可能相关的：theft_location=公共场所（z值3.096），theft_method=趁人不备（z值2.789），这两个特征在待匹配案件中也存在（theft_location=公共场所，theft_method=趁人不备），所以这两个特征是匹配的。但原型的其他定义特征，如theft_tool=筷子、disposal_of_stolen_property=全部发还、stolen_property_disposal=返还被害人、theft_target=现金、stolen_property_recovery=全部追回、return_of_stolen_property=全部退赃等，在待匹配案件中要么是null（如theft_tool、disposal_of_stolen_property、stolen_property_disposal、stolen_property_recovery、return_of_stolen_property等），要么没有提到（theft_target）。\n\n接下来，根据用户要求，只能使用给出的训练集案件原型统计与已抽取因素，不能使用外部知识或原始案件。需要解释匹配依据和统计区间，强调不确定性。匹配依据主要是待匹配案件与原型共享的两个特征：theft_location=公共场所和theft_method=趁人不备，这两个特征在原型的定义特征中z值较高，说明是原型的重要特征。但原型的其他关键特征（如theft_tool=筷子、退赃、发还等）在待匹配案件中缺失或未提及，可能影响匹配的准确性。统计区间方面，原型的刑期中位数、四分位距、 min和max均为4.0，但原型大小仅为1，样本量小，统计结果的可靠性可能较低。不确定性体现在待匹配案件存在joint_crime=true等原型未包含的因素，且缺失原型的部分关键特征，可能导致刑期预测存在偏差。\n\n最后，按照要求返回JSON，格式为{\"advice\":\"...\"}，内容包括匹配依据、统计区间、不确定性说明，不使用外部知识，不给出其他刑期数字，只基于原型的统计。"
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+    "advice": "匹配依据：待匹配案件的盗窃方法“趁人不备”、盗窃目标“手机”、使用特殊便利“无”、盗窃工具“徒手”、盗窃金额及盗窃次数等关键特征，与训练集原型“盗窃罪-prototype-4”的定义特征高度匹配。该原型样本量为53，刑期统计区间为：中位数7个月，四分位25%为6个月，四分位75%为9个月，最小值2个月，最大值72个月。具体刑期可能因案件未纳入统计的其他因素存在波动，具有不确定性。"
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+          "content": "你是司法数据分析助手。只可使用给出的训练集案件原型统计与已抽取因素，不得使用原始训练案件、外部法律知识或自行给出其他刑期数字。解释匹配依据和统计区间，强调不确定性。只返回 JSON：{\"advice\":\"...\"}。不要写免责声明，系统会统一附加。"
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+            "reasoning_content": "\n我现在需要处理用户提供的司法数据分析请求。首先，我要仔细阅读用户给出的HELDOUT EXTRACTED FACTORS和MATCHED TRAINING PROTOTYPE ONLY的内容，然后根据要求生成JSON格式的建议。\n\n首先，用户的问题是关于故意伤害罪的案件，需要根据匹配的训练集原型来给出刑期建议。根据系统提示，我只能使用给出的训练集案件原型统计与已抽取因素，不能使用外部法律知识或自行给出刑期数字。需要解释匹配依据和统计区间，并强调不确定性。\n\n先看HELDOUT EXTRACTED FACTORS中的关键因素：charge是故意伤害罪，injury_result是轻伤，minor_injury_count是1.0，injury_degree是轻伤二级，criminal_cause是债务纠纷，criminal_motive是琐事，mutual_fight是null，还有surrender=true，truthful_confession=null，compensation_to_victim=全额赔偿，victim_forgiveness=true，guilty_plea=true等。\n\n然后看MATCHED TRAINING PROTOTYPE ONLY，原型ID是故意伤害罪-prototype-1，prototype_size是100，sentence_months的统计数据是median=8.0，q25=6.0，q75=12.0，min=3.0，max=36.0。defining_features里有几个关键的匹配特征，比如cat:injury_result=轻伤（z值1.556）、num:minor_injury_count（z值1.486）、cat:injury_degree=轻伤二级（z值1.151）、cat:criminal_motive=琐事（z值0.756）等。这些特征与HELDOUT中的因素有部分匹配，比如injury_result=轻伤、minor_injury_count=1.0、injury_degree=轻伤二级、criminal_motive=琐事，这些在原型的defining features中都有较高的z值，说明匹配度较高。不过criminal_cause在HELDOUT中是债务纠纷，而原型中的defining feature是“cat:criminal_cause=琐事争执”，这里可能存在差异，但用户提供的HELDOUT中criminal_cause是债务纠纷，而原型的defining feature里有“琐事争执”，不过匹配距离是0.1548，说明还是有一定匹配度的。\n\n接下来，匹配依据应该基于原型的defining features与HELDOUT因素的重合部分。比如injury_result=轻伤、minor_injury_count=1.0、injury_degree=轻伤二级、criminal_motive=琐事，这些在HELDOUT中都存在，而原型的defining features中这些特征的z值较高，说明这些是原型的关键特征，因此匹配依据是这些特征的一致性。\n\n然后是统计区间，原型的sentence_months给出了median=8.0，q25=6.0，q75=12.0，min=3.0，max=36.0。所以统计区间应该引用这些数据，即四分位区间为6-12个月，中位数为8个月，同时要说明这是基于匹配原型的统计结果。\n\n需要注意的是，HELDOUT中的一些因素在原型的defining features中可能有正负z值，比如num:crime_amount和num:crime_count是负z值，可能表示这些因素在原型中影响较小或缺失，而HELDOUT中这些因素也是null或未提及，可能影响不大。另外，HELDOUT中有surrender=true、compensation_to_victim=全额赔偿、victim_forgiveness=true、guilty_plea=true这些从轻情节，但匹配的原型defining features中没有这些特征，可能原型中未重点考虑这些因素，这可能导致统计区间的不确定性，需要指出。\n\n现在需要组织语言：首先说明匹配的原型是“故意伤害罪-prototype-1”，匹配依据是案件的关键因素与原型的定义特征高度重合，如injury_result=轻伤、minor_injury_count=1.0、injury_degree=轻伤二级、criminal_motive=琐事等。然后给出原型的刑期统计区间：中位数8个月，四分位区间6-12个月（q25=6.0，q75=12.0），范围3-36个月。接着强调不确定性，因为案件中存在的自首、全额赔偿、被害人谅解、认罪认罚等从轻情节在匹配原型的定义特征中未被重点纳入，可能影响实际刑期与统计区间的差异。\n\n最后，按照要求返回JSON格式，键为\"advice\"，值为上述解释内容。"
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+          "content": "HELDOUT EXTRACTED FACTORS:\n{\"charge\": \"故意伤害罪\", \"surrender\": false, \"truthful_confession\": null, \"compensation_to_victim\": \"全额赔偿\", \"victim_forgiveness\": true, \"joint_crime\": null, \"criminal_record\": null, \"arrest_method\": \"被抓获\", \"return_of_stolen_property\": null, \"crime_count\": null, \"crime_amount\": null, \"guilty_plea\": null, \"first_offense\": null, \"recidivism\": null, \"criminal_form\": \"既遂\", \"disposal_of_stolen_property\": null, \"victim_count\": 1.0, \"injury_degree\": \"重伤二级\", \"weapon_type\": null, \"criminal_cause\": \"琐事争执\", \"community_correction_eligibility\": null, \"victim_fault\": true, \"compensation_status\": \"全额赔偿\", \"mutual_fight\": null, \"injury_result\": \"重伤\", \"criminal_motive\": \"琐事\", \"drunk_crime\": null, \"minor_injury_count\": 0.0, \"serious_injury_count\": 1.0}\n\nMATCHED TRAINING PROTOTYPE ONLY:\n{\"prototype_id\": \"故意伤害罪-prototype-0\", \"charge\": \"故意伤害罪\", \"prototype_size\": 18, \"sentence_months\": {\"median\": 36.0, \"q25\": 24.0, \"q75\": 38.25, \"min\": 9.0, \"max\": 96.0}, \"defining_features\": [{\"feature\": \"cat:injury_result=重伤\", \"z\": 4.229908779144486}, {\"feature\": \"num:serious_injury_count\", \"z\": 4.229908779144443}, {\"feature\": \"cat:injury_degree=重伤二级\", \"z\": 3.8219021986682136}, {\"feature\": \"cat:injury_degree=重伤\", \"z\": 1.4201266762286806}, {\"feature\": \"num:crime_amount\", \"z\": -1.181082234467661}, {\"feature\": \"cat:arrest_method=自首\", \"z\": 1.0441851275732448}, {\"feature\": \"bool:surrender\", \"z\": 1.011423265985623}, {\"feature\": \"cat:weapon_type=卡刀\", \"z\": 1.0027816465415866}], \"match_distance\": 0.2090534943522655}"
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+          "content": "你是司法数据分析助手。只可使用给出的训练集案件原型统计与已抽取因素，不得使用原始训练案件、外部法律知识或自行给出其他刑期数字。解释匹配依据和统计区间，强调不确定性。只返回 JSON：{\"advice\":\"...\"}。不要写免责声明，系统会统一附加。"
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+            "reasoning_content": "\n我现在需要处理用户的请求，根据提供的HELDOUT EXTRACTED FACTORS和MATCHED TRAINING PROTOTYPE来生成建议。首先，我要仔细看一下这两个部分的内容。\n\n首先，HELDOUT EXTRACTED FACTORS里的罪名是“故意伤害罪”，其他因素包括：surrender为null，truthful_confession为true，compensation_to_victim为null，victim_forgiveness为null，joint_crime为null，criminal_record为null，arrest_method是“被抓获”，return_of_stolen_property为null，crime_count为null，crime_amount为null，guilty_plea为null，first_offense为null，recidivism为null，criminal_form是“既遂”，disposal_of_stolen_property为null，victim_count是1.0，injury_degree为null，weapon_type为null，criminal_cause是“琐事争执”，community_correction_eligibility为null，victim_fault为null，compensation_status为null，mutual_fight为null，injury_result为null，criminal_motive为null，drunk_crime为null，minor_injury_count为null，serious_injury_count为null。\n\n然后看MATCHED TRAINING PROTOTYPE，原型ID是“故意伤害罪-prototype-0”，罪名也是故意伤害罪，原型大小18个案件，刑期的中位数是36.0个月，Q25是24.0，Q75是38.25，min9.0，max96.0。定义特征里有几个关键的z值较高的特征，比如injury_result=重伤、serious_injury_count、injury_degree=重伤二级等，这些是原型的主要定义特征。匹配距离是0.1349，看起来匹配度还可以，但需要注意的是，HELDOUT里很多关键特征是缺失的，比如injury_result、serious_injury_count、injury_degree、weapon_type等，而这些正是原型的核心定义特征（比如injury_result=重伤、serious_injury_count、injury_degree=重伤二级等z值很高）。\n\n接下来，用户要求只使用给出的训练集案件原型统计与已抽取因素，不能用外部知识或自行给刑期数字。需要解释匹配依据和统计区间，强调不确定性。\n\n首先，匹配依据：HELDOUT的罪名是“故意伤害罪”，与原型罪名一致。但HELDOUT中多个关键定义特征缺失，如injury_result（原型z值最高的特征）、serious_injury_count（原型第二高z值）、injury_degree（原型第三、四高z值）、weapon_type（原型第七高z值）等。同时，HELDOUT的arrest_method是“被抓获”，而原型中“arrest_method=自首”是正z值特征，可能存在不匹配。\n\n统计区间：原型的sentence_months中位数36.0，Q25 24.0，Q75 38.25，min9.0，max96.0。\n\n不确定性：由于HELDOUT缺失原型的核心定义特征（如伤害结果、重伤数量、伤害程度等），这些特征对刑期影响显著（z值高），且arrest_method与原型中的自首特征不匹配，可能导致匹配结果存在较大不确定性，实际刑期可能偏离原型统计区间。\n\n需要把这些整合到advice里，用中文，结构清晰，说明匹配依据（罪名一致但关键特征缺失、arrest_method不匹配），统计区间（原型的四分位和中位数等），强调不确定性（核心特征缺失导致影响显著）。"
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+            "reasoning_content": "\n我现在需要处理用户的请求，作为司法数据分析助手，根据提供的训练集案件原型统计和抽取的因素来生成建议。首先，我需要仔细查看用户提供的HELDOUT EXTRACTED FACTORS和MATCHED TRAINING PROTOTYPE ONLY的内容。\n\n首先，HELDOUT EXTRACTED FACTORS中的信息包括罪名是诈骗罪，共同犯罪为true，逮捕方法是被抓获，诈骗方法是冒充身份，诈骗目标是个人，其他因素如自首、坦白、赔偿、谅解、前科、犯罪次数、犯罪金额、认罪认罚、初犯、累犯、犯罪形式、赃物处置、被害人数量、诈骗次数、诈骗金额、退赃情况、赃款挥霍、诈骗中间人等均为null。\n\n然后，MATCHED TRAINING PROTOTYPE ONLY显示匹配的原型是“诈骗罪-prototype-0”，原型大小为22个案件，刑期的中位数是45.0个月，四分位25%是11.25个月，四分位75%是58.5个月，最小值3.0个月，最大值168.0个月。定义特征中，有一个特征是“cat:fraud_target=个人”，z值1.6821971448205932，这与待匹配案件的“fraud_target=个人”是匹配的。其他定义特征如proceeds_use=挥霍、booty_squandered、disposal_of_stolen_property=挥霍、restitution_situation=部分退赃、fraud_victim_count、fraud_amount、return_of_stolen_property=部分退赃等，待匹配案件中这些因素均为null，没有匹配。\n\n接下来，根据要求，只可使用给出的训练集案件原型统计与已抽取因素，解释匹配依据和统计区间，强调不确定性。匹配依据应该是待匹配案件的“fraud_target=个人”与原型的定义特征“cat:fraud_target=个人”相匹配，其他定义特征在待匹配案件中无对应因素（均为null）。统计区间就是原型的sentence_months的min、q25、median、q75、max。需要强调不确定性，因为只有一个特征匹配，其他关键因素（如诈骗金额、退赃情况、被害人数量等）缺失，可能影响结果的准确性。\n\n最后，组织语言，生成JSON格式的advice，包含匹配依据（fraud_target=个人匹配）、统计区间（min 3.0，q25 11.25，median 45.0，q75 58.5，max 168.0个月），并说明不确定性（其他定义特征缺失，匹配度有限）。"
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