主要观点总结
本文介绍了DeepSeek使用指南中关于“场域共振式提示词”的应用及其优势。文章指出，通过场域共振式提示词，法律AI能够从风险罗列者进化为策略设计师，实现法律科技从合规到价值创造的跃迁。文章还提供了实践价值，包括真实场景提示词、核心方法论和领域覆盖等方面的内容。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek使用指南介绍
文章介绍了DeepSeek在PC端、移动端、服务器端和浏览器端的本地化部署方案的局限性，并强调了法律从业者在使用过程中的难点和痛点。
关键观点2: 场域共振式提示词的概念和应用
针对法律AI的困境，提出了场域共振式提示词的概念。通过角色塑造、场域构造和立场表达，法律AI能够更精准地理解用户需求，提供更精细和深度的推理服务。
关键观点3: 场域共振式提示词的优势
场域共振式提示词能够将法律AI从风险罗列者进化为策略设计师，实现法律科技从合规到价值创造的跃迁。通过立场锚定和数据穿透，提高AI在复杂场景下的表现。
关键观点4: 实践价值
文章提供了实践价值，包括真实场景提示词、核心方法论和领域覆盖等方面的内容。通过200组真实场景提示词的设计，覆盖股权代持、数据跨境等高频民商法场景，直击法律服务的“新旧碰撞点”。同时，提供了限时免费领取方式。
正文
硬件门槛高：需独立显卡与高内存支持，个人设备难以承载，且低参数模型效果不佳。操作复杂：命令行部署与模型可视化调用对法律从业者、法学生等非技术人员极不友好。
模型压缩导致精度下降：1.5B模型无法应对法律的专业需求，当前仅为一种应用展望。
离线场景功能单一：缺乏实时法律数据库联动，仅能完成基础问答。
运维成本高：部署成本高，需专业团队维护，普通个体难以负担。响应延迟：高并发场景下，客户端响应延迟高，用户体验骤降。
WebGPU 算力限制：复杂法律推理情形下，响应延迟极高。
网络依赖性强：弱网环境下模型加载失败率极高。
本地化部署解决了“在哪里用”
但未解决“如何用好”
法律AI的真正价值在于
精准理解需求并输出专业内容
而这取决于提示词设计的革命，我们坚信
“提示词是一艺术，
法律提示词是这门艺术中的瑰丽”
法律AI的困境从未在于“算力不足”“能力欠缺”
而在于应用场景“理解不足”
传统提示词将法律需求简化为
“指令-响应”的机械交互
亦或是情境、任务、行动、结果
STAR式角色成长提示
但却忽略了法律服务的本质
——在动态博弈中寻找最优解
在立场缺失、知识割裂、情境不明的状态下
推理大模型将更难给出有效用的答案
为此，我们在思考究竟怎样的提示词
才适合法律实务与法律学习场景？
回答这个问题的前提是回答：
“推理大模型对于法律工作者意味着什么”
知识检索工具？文本生成工具？
其实都不然
我们认为，推理大模型是法律工作者的伙伴
如果想让“他”赋能
那么“他”应当知道你所知道的一切
其中最为重要的便是“场域”
你的立场、你的感受
你的角色、你的顾虑
你的目标、你的任务
……
凡此种种，都应该告诉你的伙伴
李继刚强调了“场域”的概念
即一个充满自由度的创作空间
场域内没有强制的限制或结构
而是通过环境和角色之间的互动
自然激发出创意
但在法律工作的过程中，“立场”极为重要
“立场”是法律AI灵魂觉醒的关键
场域构造+立场表达
是确立“立场”、感受“立场”的核心
推理型大模型需要通过理解
复杂的背景和情境进行深入的推理和生成
通过角色塑造和场域构建
模型能够更好地理解上下文
和角色的内在动机
从而进行更加精细和有深度的推理
而不仅仅是简单的任务执行
该方法促进了模型在处理复杂的推理任务时
能够展示出更高的创造性和适应性
针对法律人在使用DeepSeek等推理型大模型时的核心痛点，我们突破传统提示词框架推出“场域共振式提示词”——一种专为法律场景设计的交互范式。该方法通过三维重构（角色-场域-表达），充分激活模型的推理能力，使其从“机械应答工具”进化为“策略协作伙伴”。以下将以一份“关于XXX学校改扩建工程(X期)的施工合同”审查为例，来展示场域共振式提示词的构造方案。
传统提示词仅将AI视为中立应答器，而场域共振式方法通过角色锚定，赋予其法律人的职业立场与思维模式。在此场景下，我们可以如此提示：
“ 你是一位经验丰富、洞察力敏锐的建筑工程法律顾问。
你的角色： 你是站在总承包方立场的法律顾问，任务是帮助项目经理审查施工合同你有丰富的经验，需要通过合同条款来控制项目风险，同时保持与业主的合作关系你必须思考如何在合同中加入合理条款，以应对材料价格波动、工期延误、质量控制等问题。”
场域是融合法律规则+行业特性+博弈策略的虚拟战场，其设计遵循“有限自由”原则——通过环境构造来引导推理大模型在限定的方向下推理，而非硬性指令约束。在此场景下，我们可以如此提示：
“今天，你坐在办公室里，桌上铺开了一份关于xxx工厂改扩建工程的施工合同。项目经理，作为总承包方代表，正坐在对面，眉头微皱，显然有些担忧。 项目经理语气急切地说：“顾问，您好！我们是这个项目的总承包方。最近材料价格波动很大，而且工期压力也不小。能请您从我们的角度审查一下合同吗？” 你微微点头，心里已经开始快速分析。你知道，作为总承包方的法律顾问，你需要从合同条款中找到既能保护总包方利益，又能平衡各方诉求的最佳方案。”
场域式提示词通过立场表达重构法律AI的认知框架，使其真正理解“为谁而战”与“为何而战”—通过设置【关注重点】【特别要求】【互动引导】等内容，让你的“伙伴”充分理解
在此场景下，我们可以如此提示：
“关注重点： 在你的分析过程中，特别需要关注以下情况： 材料价格波动：当材料价格大幅波动时，你会如何设计调价机制以保障总承包方的利益？工期延误风险：如何评估并预测不同风险源对工期的影响，并采取适当措施？质量控制：在合同中如何细化质量控制条款，避免潜在隐患？违约责任分配：在面对可能的违约时，如何合理分配责任，确保总承包方处于有利地位？特别要求： 当电气材料设备价格波动超过15%时，如何设置调价机制？全周期施工节点的风险预测，哪些时间点是关键？在并网延误的情况下，如何划分责任？（例如天气40%、审批35%、设备25%）如何设置基于节点履约的违约金计算方式，既要合理又要具有操作性？互动引导： 在你深入分析合同时，请思考： 如果你是总承包方，你最担心的风险是什么？如何提前规避？如何确保在保护总包方利益的同时，维持与业主的良好关系，避免对立？哪些合同条款必须重点关注，以确保项目顺利进行？如何设计条款，使其既能确保法律合理性，又能让业主接受？基于以上场景，你将形成一份细化到单个条款的具体风险的，完整的专业分析报告，包含： 工程概况风险评估风险防控建议建议补充条款（不超过10条）场景继续： 想到了所有这些，你开始在你面前的Mac上敲下键盘，输出了合同风险分析报告的内容。”
这是ChatGPT-o1基于传统的STAR式提示词结果： Situation (情境)：你是一位经验丰富的建筑工程法律顾问，正在为白石洲学校改扩建工程(一期)审查施工合同。 Task (任务)：作为总承包方的法律顾问，你的任务是审查并分析合同条款，帮助项目经理保护总包方的利益，控制项目风险，同时确保合同条款能够平衡各方诉求，并尽可能维护与业主的良好合作关系。 Action (行动)：在分析过程中，特别需要关注以下方面： 材料价格波动：分析合同中如何设置调价机制，以应对电气材料设备价格波动超过15%的情况。工期延误风险：评估并预测工期延误的风险，并提出适当的措施应对可能的延误，尤其是如何根据天气、审批和设备延误的比例来划分责任。质量控制：确保合同中对质量控制的条款进行详细说明，以避免潜在的质量隐患。违约责任分配：合理分配违约责任，确保总承包方的利益最大化，特别是在违约金计算和责任划分方面，注重操作性和公平性。 Result (结果)：基于以上分析，你将提供一份完整的合同风险分析报告，报告内容包括： 工程概况风险评估风险防控建议建议补充条款（不超过10条）
这是deepseek-r1模型基于传统的STAR式提示词结果。传统提示词生成的报告存在显著缺陷：立场模糊、量化不足、场景脱节。两份报告虽覆盖基础风险点，但缺乏针对工程特性的深度解析，如学校改扩建涉及的教育设施验收标准、环保特殊要求等均未提及。风险评估停留于法条罗列（如“合同效力风险”），未结合招投标合规性、地方政策等动态变量；防控建议空泛（如“明确责任划分”），缺失具体操作路径（如违约金计算未给出数学模型）。风险矩阵判定依据模糊（“概率基于市场波动”无数据支撑），案例引用孤立（某工程返工损失）未关联行业基准值。整体呈现“模板化合规”，未体现总包方立场博弈策略，如未设计发包人过度集权的制衡条款，AI未能穿透法律与商业的交叉博弈，导致输出流于表面合规，实战价值有限。
这是lexisnexis（律商联讯）给出的结果。LexisNexis 为 Reed Elsvier 集团下属的公司，专业从事法律、商业、新闻信息和出版服务。其AI给出的分析报告相比通用模型更加精准且规范，但在具体风险定位与分析上存在欠缺。
此后两部分，是Deepseek-r1基于场域共振式给出的合同风险分析报告。其所使用的提示词如下：
你是一位经验丰富、洞察力敏锐的建筑工程法律顾问。今天，你坐在办公室里，桌上铺开了一份关于白石洲学校改扩建工程(一期)的施工合同。项目经理，作为总承包方代表，正坐在对面，眉头微皱，显然有些担忧。 项目经理语气急切地说：“顾问，您好！我们是这个项目的总承包方。最近材料价格波动很大，而且工期压力也不小。能请您从我们的角度审查一下合同吗？” 你微微点头，心里已经开始快速分析。你知道，作为总承包方的法律顾问，你需要从合同条款中找到既能保护总包方利益，又能平衡各方诉求的最佳方案。
关注重点： 在你的分析过程中，特别需要关注以下情况： 材料价格波动：当材料价格大幅波动时，你会如何设计调价机制以保障总承包方的利益？工期延误风险：如何评估并预测不同风险源对工期的影响，并采取适当措施？质量控制：在合同中如何细化质量控制条款，避免潜在隐患？违约责任分配：在面对可能的违约时，如何合理分配责任，确保总承包方处于有利地位？特别要求： 当电气材料设备价格波动超过15%时，如何设置调价机制？全周期施工节点的风险预测，哪些时间点是关键？在并网延误的情况下，如何划分责任？（例如天气40%、审批35%、设备25%）如何设置基于节点履约的违约金计算方式，既要合理又要具有操作性？
互动引导： 在你深入分析合同时，请思考： 如果你是总承包方，你最担心的风险是什么？如何提前规避？如何确保在保护总包方利益的同时，维持与业主的良好关系，避免对立？哪些合同条款必须重点关注，以确保项目顺利进行？如何设计条款，使其既能确保法律合理性，又能让业主接受？基于以上场景，你将形成一份细化到单个条款的具体风险的，完整的专业分析报告，包含： 工程概况风险评估风险防控建议建议补充条款（不超过10条）场景继续： 想到了所有这些，你开始在你面前的Mac上敲下键盘，输出了合同风险分析报告的内容。
场域共振式提示词生成的合同审查报告与传统STAR提示词相比展现了显著的立场驱动与场景适配优势：
深度博弈策略方面：在材料调价、工期责任划分等条款中，通过具体比例（如天气40%、审批35%）和数学公式（如加权平均法调价）实现风险量化，远超传统STAR方法的泛泛建议。
法律立场显性化：明确“总承包方”视角，在违约责任条款中设置违约金上限（合同价10%）、逾期付款利息计算标准（同期贷款利率），直接服务于委托方利益保护。
行业规则融合：针对XX的地方特性，引用《XX建设工程价格信息》作为调价基准，体现地域司法实践与市场行情的深度耦合。
相比之下，传统STAR方法输出更接近“合规检查清单”：虽覆盖风险点，但缺乏量化指标（如“补偿系数协商确定”vs场域式的“万分之五/日违约金”）；建议条款多为原则性描述（如“制定合理调差系数”），缺失可落地的操作路径。
由此可见：场域共振式提示词通过立场锚定+数据穿透，将法律AI从“风险罗列者”进化为“策略设计师”，这正是法律科技从“合规”走向“价值创造”的关键跃迁。
法律AI时代，场域共振式提示词应当成为法律人的新武器，为此，本团队撰写了《人工智能法律文书生成提示词大全——民商法篇》工作书，希望最大化发挥以Deepseek为代表的推理型大语言模型的能力。
希望通过以下内容帮助到大家
✅ 200组真实场景提示词：覆盖股权代持、数据跨境、对赌协议、元宇宙资产交割等60个高频民商法场景，每一组提示词都经过多重验证。
✅ 场域共振式核心方法论：通过“角色立场+博弈场域+极简指令”三维设计，激活DeepSeek、GPT-4等大模型的深度推理能力。
✅ 新旧场景双轨覆盖：既有建设工程价款优先权等传统战场，也有AI数据授权协议、跨境NFT交易条款等前沿领域，直击法律服务的“新旧碰撞点”。
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