法条总结

这是一个专门用于将中国金融监管法规条文自动精炼为结构化关键词的提示词工程（Prompt Engineering）方案，本质上是一套高度专业化的文本压缩与信息抽取规则集。 它的核心机制和特点可以概括为以下几点： 1. 核心目标与硬性约束 旨在将动辄上百字的法条原文，压缩为7-16个汉字（含标点）的短句。其最大的硬性要求是“自洽性”——生成的关键词必须脱离原文语境独立可读，且不能丢失核心法律要件（如主体、动作、对象）。 2. 精细化的句式分类策略（核心亮点） 它没有采用通用的“主谓宾提取”，而是针对中国法条常见的10种固定句式（如立法目的、定义条款、职责义务、授权赋权、禁止不得、列举款项、计算公式等）制定了差异化的压缩模板。例如： 定义条款 → 直接输出 [术语]定义。 义务条款（占比超60%） → 强制删除“依法、合理、充分”等修饰词，仅保留“核心动词+核心宾语”（如将“应当建立健全”压缩为“建立”）。 复杂列举条款 → 提取上位概念概括，而非逐一罗列子项。 3. 严格的“减法”原则 设定了优先级清晰的过滤机制： 去框架：删掉“本办法所称、是指、的”等骨架词。 去引述：删掉“根据《XXX法》”等路径依赖。 去程序：删掉“经审核批准”等非实质程序，只保留法律实体内容。 4. 标准化的输出格式 要求生成JSON数组，包含原文编号、关键词（主关键词+必要时备用关键词）以及“压缩依据”（说明采用了哪种句式策略），便于后续进行知识库管理或NLP（自然语言处理）训练。 5. 典型的应用场景 这个Skill非常适合用于监管科技（RegTech）、合规知识图谱构建或法律文书索引。比如在处理《商业银行流动性风险管理办法》时，它能将“董事会应当承担流动性风险管理的最终责任”精准提炼为董事会流动性风险最终责任，极大提升法规检索和比对的效率。

存档时间线

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