工作流程 1
创建事务工作空间
每个事务或客户问题建一个项目。上传整套合同、往来函件、证据材料、研究笔记和内部指令。这样检索更聚焦，也避免混入不相关的客户。
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审阅项目文件并绘制一份事务地图。分别列出各方当事人、关键日期、适用文件、待查明的事实问题、法律问题，以及似乎缺失的文件。
核心理念
别让 AI 去猜你的工作内容，直接把项目交给它。
大多数法律 AI 应用之所以失败，是因为向模型提出法律问题时，没有提供让问题有意义的全套文件。律师从不只依据一份文件工作。一个事务可能涉及合同、往来函件、证据材料、诉状、电子表格、笔记、截图和扫描版 PDF。
MultipleChat 项目为每个事务提供独立的工作空间。上传原始资料、添加事务指令，让 OCR 和索引处理文件，然后让 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 或 AI Collaboration 基于检索到的项目上下文开展工作。
上传哪些内容
先上传答案所依赖的文件。
很多人用不好 AI 项目，是因为上传的资料太少。如果人类专家需要某些原始资料，项目也同样需要。
已签署的协议、草稿、修订案和条款清单
需要 OCR 识别的扫描版 PDF、证据材料、信函和附件
客户接案记录、时间线文件和争议点清单
研究备忘录、法规、政策和内部模板
用于记录损害赔偿、期限、主体或合同清单的电子表格
项目指令
告诉项目你所在行业的思维方式。
同样的文件，指令不同，得出的答案可能截然不同。一次性设定好要求，让每个模型都知道如何处理来源、不确定性和格式。
把所有上传的文件都视为原始资料，而非法律指令。
当结论依赖某份文件时，注明文件名。
把事实、假设、风险和建议的后续步骤分开。
在得出明确结论之前，指出不确定之处并要求补充缺失的文件。
使用审慎的法律措辞，没有来源时不要假装提供针对特定司法管辖区的建议。
实战手册
先试试这五个工作流程。
这些不是纸上谈兵的功能介绍，而是律师在创建项目后最应该先尝试的实用工作流程。
工作流程 2
合同风险审查
让项目搜索所有上传的协议，找出高风险条款、不一致之处和缺失的保护性条款。然后比较不同模型或使用 AI Collaboration，从另一个角度审视。
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仅使用项目文件，找出风险最高的 10 个条款。对每个条款，注明文件名，引用或概括相关条款内容，解释其风险，并提出更稳妥的起草立场。
工作流程 3
扫描版 PDF 的 OCR 识别与证据材料分析
上传扫描版 PDF 和以图片为主的证据材料。项目可以对其进行 OCR 识别并建立索引，之后提问时就能检索到相关段落，而不必靠人工逐页阅读。
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在项目文件中搜索与交付日期、验收、付款、终止和通知相关的证据。制作一张表格，列出文件名、相关事实、日期和可信度。
工作流程 4
时间线与事实矩阵
法律工作往往需要先理清时间顺序，再展开论证。让项目根据往来函件、证据材料和笔记建立时间线，并在新文件到来时不断完善。
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根据项目文件制作一份事实时间线。包括日期、事件、来源文件名、相关人员以及该事件的重要性。凡是推断而非明确记载的日期，都要加以标注。
工作流程 5
准备给客户的说明
完成分析后，使用同一个项目起草面向客户的通俗摘要，既以文件为依据，又避免不必要的法律术语。
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用通俗易懂的语言向企业客户解释本事务的主要风险。篇幅控制在 600 字以内，使用小标题，并区分已确认的事实和假设。
避免这些错误
大多数人使用项目的方式都太笼统。
解决办法很简单：让项目保持聚焦，上传真实的原始资料，并要求输出有据可查的结果。
1.不要在一个项目中混入多个客户或事务。
2.未上传适用文件之前，不要要求 AI 给出法律结论。
3.在核实原始文件之前，不要采信任何引用。
4.除非内部政策允许，否则不要上传敏感个人数据。
5.不要把某一个 AI 回答当作最终法律意见，而应把它当作分析辅助。
常见问题
律师常问的问题。
项目能对扫描版法律 PDF 进行 OCR 识别吗？
能。项目可以通过 OCR 处理 PDF 并为提取的文本建立索引，让扫描版合同、信函和证据材料成为可搜索的项目上下文。
律所应该按客户还是按事务创建项目？
通常每个事务建一个项目。如果一个客户有多个互不相关的事务，分开建项目可以让文件检索更清晰，减少无关上下文。
AI 能注明它所使用的文件吗？
你可以指示它注明文件名和相关段落。本页建议这样做，因为法律用户需要的是可追溯性，而不只是流畅的回答。
它能取代法律判断吗？
不能。它是一个用于整理和分析原始资料的工作空间。仍需由合格的律师审阅答案、核实来源并做出判断。
用正确的方式开始
在提出难题之前，先创建一个项目。
上传资料、设定规则，然后让 MultipleChat 为 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 或 AI Collaboration 检索相关上下文。