重做（5）｜不会写代码，我“搓”出了自己的“圆月弯刀“

圆月弯刀，是我的AI工作台。

前面几期，我一直在讲个人知识库，也讲一台普通电脑怎样变成AI工作台。今天，我介绍一下自己的AI工作台。

我现在有两个工作台：一个用于写稿、审稿；另一个用于为客户的知识产权争议提供独立的第三方分析和意见。今天重点介绍第二个，它与律师、代理人和企业法务的工作更直接相关。

我给它起名叫“圆月弯刀”，然后用AI一点点“搓”出来。

它现在还是0.4.0版本，界面并不复杂，也只是刚刚完成基础搭建，以后可以根据实际需要继续增加功能。

需要注意的是，它的地址栏显示“127.0.0.1”。这意味着工作台运行在我的电脑上，案件档案和主要工作成果保存在本地。

它虽然简单，但绝不是一个拿来演示AI有多聪明的样品，而是我根据自己的工作方法，为自己制造的一件工具。

真正的AI工作台，不是把GPT装进电脑，而是把自己的工作方法装进电脑。

过去几个月，我越来越频繁地使用AI以及AI相关工具。

我让AI阅读判决、梳理证据、检索类案、分析观点，也让它帮我整理本地文件、建设知识库、优化研究流程。

这种工作方式已经带来了很大的效率提升，但也逐渐暴露出一个问题：

如果每次都从聊天开始，每次都要重新上传材料、介绍背景、解释分析方法，那么再高质量的对话，也很容易变成一次性消费。

同一类案件，我明明已经处理过；相似的问题，我明明已经形成过判断；哪些证据真正重要、哪些类案看似相似却没有可比性，我也已经反复研究过。

但换一个对话框，很多事情又要重新开始。

所以，我需要的不能只是一个会回答问题的大模型。

我需要一个能够组织案件、调用知识库、连接专业数据、保存工作过程，并按照我的方法完成初步研究的工作环境。

简单说，我想把过去在不同对话框里完成的事情，装进一个相对固定的工作流程。

聊天解决的是一次问题，工作台要解决的是一类问题。

目前，这个工作台主要围绕知识产权授权确权行政案件中的几项真实任务展开：

• 形成一审研究意见并寻找相关类案；

• 审查已有律师的代理意见；

• 整理案件材料与证据；

• 调用本地知识库和专业数据库；

• 保存不同版本的分析结果；

• 把案件结果和复盘重新沉淀到个人知识库。

使用时，第一步是新建案件，把被诉决定、裁判文书、代理意见、证据和其他需要研究的材料放入工作区。

工作台可以读取PDF、Word、文本和图片材料。遇到图片和扫描文件时，会先进行文字识别。原始文件不会被移动，AI处理的是放入工作区的副本。

第二步，是选择诉讼立场。

同一组案件材料，站在原告、被告或者第三人的立场上，分析重点并不相同。AI不能在不知道服务对象和任务目的的情况下，自行决定应该支持谁。

第三步，是决定调用哪些知识库。

现在的工作台可以连接几个不同层次的知识来源。

一个是我持续整理在本地部署的全国法院知识产权裁判文书和典型案例资料，主要用于寻找裁判规则、相关类案和核心判断，这是我做出判断的核心知识库。

一个是我自己的本地知识库，包括过去做过的论证、出具的意见、工作成果、复盘记录以及逐渐形成的方法。

还有一个是知产宝MCP，用于调用知产宝积累的专业知识和相关数据，核验案件、商标、专利相关权利的实时状态及其他线索。

不同的数据源解决不同的问题。本地知识库保存的是我过去做过什么、怎样判断以及最后结果如何；专业数据库提供的是外部证据和持续更新的信息；案件材料则决定当前问题的具体边界。

把这些内容放在一起，AI才有可能围绕一个真实任务展开研究，而不是只根据一段提示词，生成一篇看起来完整的文字。

第四步，是选择需要完成的任务。

如果客户还没有形成完整意见，可以先生成一份初步分析和相关类案；如果已经有律师代理，也可以上传已有代理词，让工作台逐项检查观点是否有依据、证据是否对应、类案是否真正可比，以及是否存在遗漏和反方风险。

这里的“审查”，不是评价代理律师水平高低。

它更像增加一道独立的检查程序，让已有的代理意见再接受一次数据和证据层面的核验。

界面背后，真正重要的是工作顺序

从图片上看，这个工作台的操作并不复杂。放入文书与证据，选择诉讼立场，选择资料库，然后生成初步意见与类案。

但真正重要的，不是几个按钮，而是按钮背后的工作顺序。

我在设计工作台时，首先考虑的不是“怎样让AI回答得更快”，而是“一个相对可靠的判断应该经过哪些步骤”。

先确认材料和处理权限，再明确诉讼立场；

先识别争议焦点，再调用相关资料；

既寻找支持己方观点的案例，也寻找可能推翻己方观点的反例；

生成意见以后，还要回到原始文书逐项核验；

案件结束以后，再把有长期价值的方法和结果沉淀到知识库。

AI工作台的意义，是把这些原本依靠个人习惯维持的步骤固定下来。

提示词告诉AI这一次做什么，工作流程决定AI以后每一次应该怎样做。

法律服务涉及大量敏感信息。案件材料中可能包含客户身份、商业秘密、合同、报价、薪酬、股权安排和个人信息。这些内容不能因为使用AI，就失去原有的安全边界。

所以，圆月弯刀首先是一个本地工作台。案件在本机建立档案，材料和工作成果在本机保存，AI生成的中间结果与人工确认的成果分开管理。

在放入材料之前，还需要确认自己有权处理这些文件，并主动排除与案件研究无关的高敏感内容。

当然，本地工作台不等于所有工作都由本地模型完成。文件、工作流程、权限和案件档案可以由本机控制；在确有需要时，工作台仍然可以调用外部模型和专业数据服务。关键是必须提前划清边界，知道哪些信息可以发送，哪些材料只能留在本机。

我也不认为“本地”天然等于绝对安全。

本地系统同样需要权限控制、数据备份、日志记录和明确的操作规则。

建立AI工作台，不是给AI打开整台电脑，而是划出一块允许它工作的区域。

我的AI工作台“圆月弯刀”的左下角有一句话：

数据支持研究，人作最终判断。

这也是我为这个工作台确定的基本原则。

AI可以快速阅读材料、提取事实、整理争议焦点、寻找类案、比较观点，也可以帮助我们发现证据缺口和论证矛盾。

但是，AI找到的案例是否真正具有可比性，某项证据能否影响裁判结果，案件是否值得继续投入，以及最终应该向客户提出什么建议，仍然需要人作出判断。

尤其是在知识产权案件中，看起来相似的两个案件，可能因为指定商品、商标构成、申请时间、使用方式或者证据状态不同，得出完全不同的结果。

AI可以发现“相似”，专业人士必须判断这种相似是否具有法律意义。

所以，这个工作台不会直接告诉客户一个没有边界的“胜诉率”，也不会把机器生成的初稿当成最终意见。

它首先帮助我把材料看得更全，把数据找得更快，把正反观点摆在一起，再让我把更多时间放在真正需要经验和判断的地方。

AI减少的是重复劳动，增加的是专业工作的判断密度。

现阶段，我没有打算把圆月弯刀做成一款面向所有人的通用法律AI产品。

它首先是给我自己和团队使用的。

因为这套工作台的价值，并不只来自代码和界面。它连接的是知产宝积累的专业数据、我自己的本地知识库、过去处理案件形成的方法，以及我对具体问题的判断。

如果离开这些内容，只复制一个界面，得到的仍然只是一个空壳。

我希望先用它处理真实案件。

哪些功能真正有用，哪些分析只是看起来完整；哪些数据需要补充，哪些流程需要调整；AI在哪些地方容易出错，人应该在哪个环节及时介入，都需要通过真实工作进行检验。

每完成一个案件，工作台都会留下新的材料、分析过程、结果和反馈。

重要案件结束以后，还要把最初判断与最终结果进行比较，把有效的方法、失败的论证和真正发挥作用的证据重新写回知识库。

这样，工作台才不是一个静态的软件，而是一套能够随着使用不断更新的专业能力。

知识库保存过去，AI协助处理现在，人的判断负责未来。

以前，做这样一个工作台，通常需要产品经理、设计师、程序员和专业人员共同参与。仅仅为了验证一个想法，就可能需要投入大量时间和费用。

成熟产品仍然离不开专业团队，但验证一个属于自己的工作工具，已经不必从组建一支完整的开发团队开始。

我用Codex“搓”这个工作台时，并不需要先学会写代码，但必须向AI说清楚：

一项专业判断应该经过哪些步骤；

需要依据哪些材料和数据；

中间结果怎样保存；

什么内容必须由人确认；

哪些错误绝对不能发生。

我不一定看得懂每一行代码，但必须知道自己的工作是怎样完成的。

这也是AI给专业人士带来的另一种能力。过去，我们只能使用别人设计的软件；现在，我们开始有机会按照自己的工作方法制造工具。

当然，不是每一个律师都需要开发一套完整系统。

但每一个真正有经验的专业人士，都可以开始思考：自己的哪些知识可以整理，哪些流程可以固定，哪些判断方法可以被AI调用，哪些重复劳动可以交给机器。

如果这些问题能够回答清楚，个人知识库就不再只是一组文件，AI也不再只是一个聊天工具。

圆月弯刀现在还很初级。但它至少让我看到，过去积累的数据、知识和经验，正在从电脑里的文件，变成一套能够参与真实工作的能力。

这可能才是“重做”的真正含义：

AI真正改变的，不是专业判断的速度，而是专业判断的形成方式。

下一期，我想讲讲，你该不该买一台有独立显卡较高显存的高配置电脑，以及一台高配置的电脑对你意味着什么？