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0编程基础的我2小时用AI做了一个“证据清单神器”!

  • 2026-10-21 13:29:07
0编程基础的我2小时用AI做了一个“证据清单神器”!

谷歌用时一年的任务,Claude Code只花了一小时。

——Jaana Dogan,谷歌首席工程师

📌 导言:效率的代差

谷歌曾花费一年时间才完成的任务,在 Claude Code 的加持下,仅需一小时便宣告收官。AI 正在重塑生产力的边界。

作为一名律师,你是否也曾被几百页的证据材料淹没?逐页阅读、手动录入名称、校对日期、提炼证明目的……这种重复性极高的体力活,正是律师职业中最隐秘的“痛点” 。

0 编程基础的我,在 2 小时内通过AI编程打造一个自动化工具来解决这一切,你也可以!


📌 痛点直击:律师的时间不应浪费在“搬砖”上。在诉讼准备阶段,律师往往面临海量证据材料。传统的做法是:

  • 🌟 逐页翻看:PDF 或纸质扫描件。
  • 💫 手工编写:证据名称、日期、核心内容。
  • ✨ 反复确认:证明目的,确保格式符合法院要求。

这种繁琐的流程不仅耗时,且极易出错。我们需要的不是更快的打字速度,而是生产工具的进化。


📌 告别手动整理:OCR+LLM,证据清单自动化生成

这套工具核心原理,正是结合了光学字符识别(OCR)和大型语言模型(LLM)。工作流程如下:

  1. 批量识别:将所有的证据材料(PDF、图片等)交给 OCR 技术迅速提取文字信息。
  2. 智能提炼:LLM 快速阅读、理解并分析文本,精准抓取核心内容、关键日期、涉及主体等要素。
  3. 结构化输出:自动填充到预设模板中,生成结构清晰、格式标准的证据清单(.xlsx 或 .docx)。

(注:案件事实时间线生成、文书格式调整、期限预警等场景也可借鉴此思路。)


✨ 敲黑板!使用AI工具的“安全须知”

在享受便利时,数据安全和隐私保护是重中之重!

温馨提示:请慎用豆包、DeepSeek 等网页端 Chatbot 投喂真实案件材料。

维度
定制化应用 (App/API)
网页端对话 (Chatbot)
数据隐私
确保数据不用于模型训练
数据可能被用于模型迭代
处理能力
支持大规模批量处理
通常仅限单次对话
格式控制
100% 自由定制输出
格式较固定,需手动调整
交互逻辑
自定义修改,确认后执行
黑盒操作,无法干预
功能扩展
可集成本地OCR、利息计算、自动重命名等
仅限模型自带工具

划重点:对于律师而言,定制化应用无疑是更安全、更高效的选择。


📌 实操展示:2 小时从想法到落地

我主要使用了 Gemini 和 Cursor 这两款工具。Gemini 负责理解需求、生成逻辑;Cursor 作为 AI 代码编辑器,帮助快速编写和调试代码。

虽然听起来有“编程”味,但实际上我只需要清晰地表达需求。例如:

“我需要一个 Python 脚本,读取 PDF 文件,提取日期、当事人、事件描述,并整理成 Excel 表格。”

这个工具最终运行在本地(localhost),确保了数据的私密性。在测试中,我上传了13份文件,包括pdf、jpg和xlsx等格式,工具都能高效准确地处理。

✨ 效果如图:证据清单,一键生成!

经过简单操作,工具迅速生成规范、准确的证据清单。告别手动复制粘贴,取而代之的是自动化流程。

当然,这只是v0.1版本,后续还可以根据需求进行优化和调整。


📌 结语

把时间还给律师,把任务执行留给机器!

崔  睿  律师
西南政法大学法律硕士云南大学英语语言文学硕士执业领域:公司、涉外、植物新品种、科技

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