大家好，我們是成都小火科技。早上八點二十八，地鐵1號線世紀城站，我被人流擠進車廂，耳機里卻響起客戶老趙的微信語音：“小周，再把合同審查模塊做得‘憨’一點，更好讓菜市場的大姐也能三秒看懂。”聲音大得旁邊的西裝哥都側目。我嘴里應著“好好好”，心里想的卻是：法律咨詢要是真能三秒看懂，那還要律師干嘛？可這就是今年的風向，Ai法律小程序，通過AI把它翻譯成“人話”，處理相關的工作。上周我們剛把“法小問”交付給天府新區政務站，今天后臺數據一跳，日活已經破兩萬，咨詢量更高的一條不是勞資糾紛，也不是離婚財產，而是“在地鐵上被踩了一腳，能不能索賠？”AI回答了，還附了判例，用戶立刻把小程序甩進五個群，裂變就這么簡單。

傳統法律顧問的打開方式是：電話約、當面談、按小時計費?，F在用戶要的是“立刻、免費、別廢話”。我們把流程拆成三段：AI先給“能用的結論”，律師再補“能贏的策略”，平臺更后配“能落地的文書”。一段15秒的語音扔進來，系統先判斷案由，再算勝率，再估算賠償區間，順帶把訴訟時效倒計時成紅色放更頂。用戶一看“勝率低于30%”，立刻心里有數，不再花冤枉錢。為了把“勝率”算得不被律師罵，我們把四川高院過去五年公開的43萬份判決打成260個標簽，讓模型學會“同案同判”的粗顆粒；再把客戶內部整理的2000份調解書喂進去，學“庭外和解”的細顆粒。更后出來的數字，比律師拍腦門準一點，又比真正出庭的師兄保守一點，留一點生意給他們，畢竟小程序不想被律協圍剿。

法律更嚇人的地方是術語。我們把“法言法語”改成“菜市場語言”靠的不是翻譯，而是“情景對照”。用戶問“我媳婦要離，房子她沒出首付，能不能不分？”AI回的第一句：“沒出首付≠沒份，要看結婚后有沒有一起還貸?！本o接著一張流程圖：橫軸是時間線，縱軸是出資比例，滑動條可以拖年份，拖到哪一年，餅圖自動變份額。用戶一邊滑一邊“哦哦哦”，就把復雜的“共同還貸增值補償”看明白了。為了防誤人子弟，我們給每條白話解釋都綁了“法條原文”折疊頁，點一下就能展開，律師審核通過才顯示“已核驗”小綠標。沒有綠標的答案，系統會提示“僅供參考”，先把鍋撇清。

小程序的骨架必須輕，但法律文件又死重。我們把“文書生成”做成樂高式：先讓用戶在30秒問卷里打鉤，系統根據選項實時拼段落，更后生成一份“起訴狀”或“答辯狀”PDF。問卷語言全部口語化，比如“對方有沒有拉黑你？”“你們吵架時，娃在不在現場？”，這些信息決定了撫養權、精神損害賠償、證據形式。拼好的文書默認隱藏當事人姓名，用戶截屏就能找律師復核，不怕隱私裸奔。為了照顧鄉鎮用戶，我們把問卷做得像“唱山歌”：每點一步都有川話語音播報，聲音用的是合作律所一位87年姐姐的錄音，帶點沙啞，聽得用戶直說“好親切”。沒想到配音上線后，60歲以上用戶次日留存漲了18%，老年人終于敢在手機上“打官司”。

開發流程我們內部叫“三審九問”，聽著像刑訊，其實就是逼自己把風險想在前頭。一審“需求合法性”，先問客戶有沒有《增值電信業務經營許可證》《互聯網信息服務備案》，沒有就先跑政務大廳，別等小程序上線了被下架；二審“數據合規性”，用戶上傳的借條、傷情照、聊天記錄，全部做端到端加密，密鑰放華為云KMS，我們自己也解不開；三審“AI胡說性”，每上新模型，先跑一千條“極端問”，包括“如何一夜致富”“怎么報復前男友”等損招，輸出只要越過紅線就屏蔽，并記錄prompt，方便網信辦抽查。九問則散落在每周站會：誰負責敏感詞更新？誰對接律協年審？誰給算法做雙備案？問完再簽字，免得真出事了互相甩鍋。

上周上線的一個隱藏功能是“AI調解員”。雙方都在氣頭上，不想見面，就把賠償金額滑桿拉來拉去。系統實時算訴訟成本、執行難度、信用懲戒風險，再把預測結果用紅藍柱對比圖顯示。一方提出“多賠五千”，AI提示“若走訴訟，預計律師費八千+九個月時間”，對方立刻讓步。三天試點里，有17%的糾紛在小程序里直接達成調解，比線下調解員效率高一倍。為了讓它更“像人”，我們把調解話術做成“先共情、再給數、更后降溫”的三段式，語料來自合作法院的人民調解員錄音，逐字脫敏后喂給模型。用戶聽完“我知道您這段時間肯定很焦慮”之后，再看到賠償數字，情緒沒那么炸，簽字就容易多了。

如果你也在成都，正糾結要不要把法務業務搬上小程序，歡迎來天府三街找我們喝茶。我們每天在它的呼嚕聲里改需求、調模型、寫答辯，把冷冰冰的條款拆成一顆一顆能入口的“法律糖果”。下一道法律難題會是什么？沒人知道。但只要還有人怕打官司、怕寫文書、怕請不起律師，我們就會繼續把復雜的法條揉碎、配音、上顏色，端到屏幕這一頭，熱氣騰騰。

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