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,...
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name: personal-injury-compensation-calculation
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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。
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# 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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