Skill: coolalam/personal-injury-compensation-calculation (version 1.0.0)

--- name: personal-injury-compensation-calculation description: | 当用户需要计算人身损害赔偿、交通事故赔偿、伤残赔偿金、死亡赔偿金、丧葬费、误工费、护理费、营养费、被扶养人生活费，或需要导出赔偿明细表时使用。优先调用 scripts/personal_injury_compensation.py 完成计算；references 仅用于脚本依赖的数据校验、法条引用和缺失数据补录，不能替代脚本手工计算。 --- # 人身损害赔偿计算 ## 定位 本 skill 用于依据中国现行人身损害赔偿规则，计算伤害类和死亡类案件的赔偿项目，并输出结构化明细。 核心执行入口是： - `scripts/personal_injury_compensation.py` 如果当前环境没有 `python3`，可使用等价命令： - `py -3 scripts/personal_injury_compensation.py` ## 强制执行规则 1. 只要需要给出赔偿金额、赔偿明细、合计金额或导出明细表，必须优先执行 `scripts/personal_injury_compensation.py`。 2. 不得只根据 `references/` 下的公式和表格由模型直接口算、心算或手写总额来替代脚本。 3. `references/` 的作用仅限于： - 供脚本读取本地规则和统计数据 - 在回复中补充法条依据 - 判断哪些统计数据缺失，需要额外查询并写回 `statistics_overrides` 4. 如果脚本提示统计数据缺失，先补齐数据，再重新执行脚本；不要绕过脚本直接给金额。 5. 如果脚本当前不支持某个场景，必须明确说明“脚本暂不支持该场景的自动计算”，只可给出缺口说明或分项分析，不可伪造最终金额。 ## 适用场景 - 交通事故人身损害赔偿计算 - 生命权、身体权、健康权侵权赔偿计算 - 伤残赔偿金、死亡赔偿金、丧葬费测算 - 误工费、护理费、营养费、住院伙食补助费计算 - 被扶养人生活费计算 - 生成 Markdown 或 JSON 明细 - 生成 `.xlsx` 赔偿明细表 ## 工作流程 ### 第一步：收集案件事实 优先确认这些字段；缺失时先追问，再执行脚本： | 字段 | 说明 | | --- | --- | | `case_type` | `injury` 或 `death` | | `incident_date` | 案件发生时间，`YYYY-MM` 或 `YYYY-MM-DD` | | `hearing_date` | 一审开庭时间或预计开庭时间，用于确定上一年度统计口径 | | `victim_age` | 受害人年龄 | | `court_province` | 受诉法院所在地省份 | | `court_city` | 受诉法院所在地城市，经济特区/计划单列市必须提供 | | `wage_caliber` | `private`、`full`、`non_private` | | `residency_type` | `urban` 或 `rural` | 按案情补充这些字段： - `disability_levels` - `dependents` - `work_loss_days` - `lost_income_actual` - `annual_income_average` - `industry_average_annual_income` - `nursing_days` - `nursing_rate_per_day` - `nursing_annual_income` - `nutrition_days` - `hospital_days` - `medical_expense` - `transport_expense` - `lodging_expense` - `appraisal_fee` - `property_loss` - `assistive_device_expense` - `mental_damage` - `auto_mental_damage` ### 第二步：先看脚本示例输入 在 skill 目录下先执行： ```bash python3 scripts/personal_injury_compensation.py --example ``` Windows 可执行： ```bash py -3 scripts/personal_injury_compensation.py --example ``` 用脚本给出的示例 JSON 作为模板，再填入案件数据。 ### 第三步：编写案件 JSON 最小可运行示例： ```json { "case_type": "injury", "incident_date": "2024-06-12", "hearing_date": "2025-03-18", "victim_age": 35, "court_province": "广东省", "court_city": "广州市", "wage_caliber": "private", "residency_type": "urban", "disability_levels": [10], "work_loss_days": 90, "annual_income_average": 120000, "nursing_days": 30, "nursing_rate_per_day": 150, "nutrition_days": 60, "hospital_days": 10, "medical_expense": 18000, "transport_expense": 1200, "appraisal_fee": 2500, "auto_mental_damage": true, "dependents": [ { "age": 10, "supporter_count": 2 } ] } ``` ### 第四步：执行脚本计算 常用执行用例如下。 1. 直接输出 Markdown 结果： ```bash python3 scripts/personal_injury_compensation.py --input case.json ``` 2. 输出到 Markdown 文件： ```bash python3 scripts/personal_injury_compensation.py \ --input case.json \ --output result.md ``` 3. 同时导出 Markdown 和 Excel： ```bash python3 scripts/personal_injury_compensation.py \ --input case.json \ --output result.md \ --xlsx result.xlsx ``` 4. 输出 JSON 结构化结果： ```bash python3 scripts/personal_injury_compensation.py \ --input case.json \ --format json ``` 5. 输出 JSON 到文件，便于后续系统消费： ```bash python3 scripts/personal_injury_compensation.py \ --input case.json \ --format json \ --output result.json ``` > Windows PowerShell 若仍使用 GBK 控制台，直接打印到 stdout 可能触发 `UnicodeEncodeError`。此时优先使用 `--output` 写文件，或先设置 `PYTHONIOENCODING=utf-8` 后再执行。 ### 第五步：缺失统计数据时，补 `statistics_overrides` 后重跑 若脚本报错提示本地 `references` 缺失统计数据，按以下顺序处理： 1. 先看报错缺的是哪一类数据。 2. 只查询权威来源： - 省/市统计局官网 - 国家统计局官网 - 人社部门官网 3. 将查到的数据写入案件 JSON 的 `statistics_overrides`。 4. 重新运行脚本。 支持的补录键包括： | 键名 | 用途 | | --- | --- | | `urban_disposable_income` | 城镇居民人均可支配收入 | | `urban_consumption_expenditure` | 城镇居民人均消费支出 | | `rural_consumption_expenditure` | 农村居民人均生活消费支出 | | `rural_net_income` | 农村居民人均纯收入 | | `private_wage` | 城镇私营单位就业人员平均工资 | | `full_wage` | 全口径城镇单位就业人员平均工资 | | `non_private_wage` | 城镇非私营单位就业人员平均工资 | 补录示例： ```json { "case_type": "injury", "incident_date": "2024-06-12", "hearing_date": "2025-03-18", "victim_age": 35, "court_province": "广东省", "court_city": "深圳市", "wage_caliber": "private", "residency_type": "urban", "disability_levels": [10], "statistics_overrides": { "urban_disposable_income": { "2024": 65000 }, "urban_consumption_expenditure": { "2024": 42000 }, "private_wage": { "2024": 81456 } } } ``` 补录后重新执行： ```bash python3 scripts/personal_injury_compensation.py \ --input case-with-overrides.json \ --output result.md \ --xlsx result.xlsx ``` ## references 的正确用法 脚本会读取以下文件： - `references/formulas.md` - `references/provincial_avg_wage.md` - `references/disposable_income.md` - `references/law_articles.md` 使用原则： 1. 先跑脚本。 2. 只有在脚本提示数据缺失或需要补法条说明时，再查看 `references/`。 3. 不得看到公式后直接在回答里自行汇总金额，跳过脚本。 ## 输出要求 回复用户时至少包含： 1. 采用的统计口径和年份 2. 各赔偿项目明细 3. 合计金额 4. 法条依据或法条来源说明 5. 关键假设、缺失项和风险提示 如用户要求下载表格或完整测算，优先执行带 `--xlsx` 的命令。 ## 故障处理 ### 1. 没有 `python3` 改用： ```bash py -3 scripts/personal_injury_compensation.py --help ``` ### 2. 脚本提示缺少 `--input` 先生成示例，再保存为案件 JSON： ```bash python3 scripts/personal_injury_compensation.py --example ``` ### 3. 脚本提示统计数据缺失 不要直接手算。先补 `statistics_overrides`，再重跑脚本。 ### 4. 经济特区或计划单列市案件 如深圳、厦门、珠海、汕头、青岛、大连、宁波等，优先提供对应城市统计口径；本地 `references` 不足时，应补 `statistics_overrides` 后再计算。 ### 5. Windows 控制台输出乱码或 `UnicodeEncodeError` 优先改用文件输出： ```bash python3 scripts/personal_injury_compensation.py \ --input case.json \ --output result.md ``` 或先设置 UTF-8 再执行： ```bash $env:PYTHONIOENCODING = "utf-8" py -3 scripts/personal_injury_compensation.py --input case.json ``` ## 禁止事项 - 禁止只根据 `references` 直接心算赔偿金额 - 禁止在脚本报缺数据时套用其他省份数据 - 禁止在缺关键输入时伪造伤残等级、误工天数、护理天数或统计基数 - 禁止输出没有脚本结果支撑的“总赔偿额”


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