用通义法睿完成法律咨询、文书起草与合同风险审查

通义法睿是面向中国法律场景的 AI 智能体，基于通义千问大模型做法律垂直领域的定制，把模型精调、检索增强、强化学习与法律 Agent 技术组合在一起。它要解决的问题很具体：把「用自然语言问一个法律问题」变成「拿到有法规与判例依据的答复、一份可继续修改的文书初稿，或一份标注了风险点的合同意见」。适合的人群包括：遇到租房违约、离婚财产分割这类日常纠纷的普通用户；需要批量审查采购合同、起草用工协议的企业法务；需要快速检索类案、生成代理意见的执业律师；梳理争议焦点、参考相似判决的司法工作者；以及希望把法律能力嵌入自有政务或企业系统的开发者。站内工具页见通义法睿。

需要先说明一点：通义法睿输出的是辅助材料，不是法律意见。它可以帮助你更快地找到依据、搭出文书骨架、发现合同里明显的风险条款，但最终判断仍应由具备资质的人完成。本文讲的是操作路径与提问方法，不涉及任何具体案件结论。

准备工作

账号与访问资格

通义法睿通过网页端使用，第一步是访问其官网完成注册，并按页面提示申请内测资格。也就是说，它并非注册后立刻全功能开放，需要等待资格通过。具体开放范围、申请条件、审核时长会随产品阶段变化，请以官网当前信息为准。

注册时建议使用你长期可用的手机号或邮箱，因为后续的文书草稿、检索记录通常与账号绑定，换号会带来不必要的麻烦。

明确你要做哪一类任务

通义法睿把能力拆成了几个入口，进入系统后先选入口，再输入内容。提前想清楚属于哪一类，能少走弯路：

法律智能对话：婚姻家事、借贷纠纷等常见问题的咨询，用自然语言描述即可。
法律文书生成：起诉书、律师函等规范文本的初稿输出。
法规与裁判案例检索：定位具体法条与真实判例。
案件分析与类案推荐：辅助梳理法律逻辑、找相似案件。
合同条款风险识别：对合同文本做合规检查并给出修改建议。

准备好输入材料

素材明确提到支持上传合同等文件，因此涉及合同审查时，提前把文件整理成可上传的格式。同时准备好以下信息，它们会显著影响回答质量：

时间线：事情发生的先后顺序与关键日期。
主体关系：谁和谁之间发生了什么，是劳动关系、买卖关系还是租赁关系。
金额与标的：争议金额、合同总价、涉及的财物。
已有材料：合同、聊天记录、付款凭证、通知函件等。
你的目标：是要解除合同、要回款项、还是只想确认条款是否有效。

关于数据安全

素材说明其数据处理遵循隐私保护原则，不用于模型再训练。即便如此，上传前仍建议对身份证号、银行账号、住址等敏感字段做必要处理，只保留判断法律问题所必需的信息。

操作步骤

第一步：登录并选择功能入口

资格通过后登录，界面会提供对话、文书生成、案例检索等功能入口。选择与你任务匹配的那一个。如果只是想先了解某个问题的大致方向，从对话入口开始最省事；如果目标明确是产出一份文书，直接进文书生成入口，可以少一轮来回。

第二步：用自然语言把问题讲清楚

通义法睿支持自然语言交互，不需要法律背景，也不需要把问题翻译成法条术语。但「自然语言」不等于「一句话」。一段好的输入通常包含四层信息：

事实：发生了什么，按时间顺序写。
关系：双方是什么法律关系。
争点：你真正想问的是什么。
诉求：你希望达成什么结果。

例如，与其问「房东不退押金怎么办」，不如写成：

我于 2025 年 3 月与房东签订一年期住宅租赁合同，月租 4000 元，押一付三，
押金 4000 元。合同约定提前退租需提前 30 天书面通知。我于 2026 年 2 月
按约定提前 30 天书面通知退租，房屋交接时房东以「墙面有污渍」为由拒绝
退还押金，但合同中并未约定墙面清洁标准。
请问：房东扣留押金是否有依据？我可以主张哪些权利？需要准备哪些证据？

这样写的好处是，模型能直接定位到「合同未约定清洁标准」这个关键点，而不是泛泛地讲租赁纠纷的一般规则。

第三步：上传合同或文件

涉及合同审查、文书起草时，把合同文本上传，让模型基于原文分析，而不是基于你的转述。转述容易漏掉条款细节，而风险往往就藏在细节里。上传后可以追加一句说明你的立场，例如「我是买方，请重点看付款与违约责任条款」。

第四步：阅读输出并核对依据

通义法睿的答复会引用法规与判例。阅读时不要只看结论，要顺着看它引用了哪一条、哪一个案例，以及这些依据与你的事实是否真的对得上。如果发现它引用的事实与你的情况有偏差，说明你的输入里某处表述不清，回到第二步补充。

第五步：追问细化

第一轮回答通常是框架性的。可以继续追问，把范围收窄：

「如果对方主张的是另一条依据，我该如何回应？」
「请把上面第三点展开，给出具体的举证清单。」
「按这个思路，帮我起草一份催告函。」
「这个条款如果改成 XX 表述，风险会降低吗？」

追问时尽量引用上一轮回答里的原话，让模型知道你在针对哪一段继续。

第六步：编辑、下载或继续迭代

生成的文书初稿可以编辑和下载。下载前务必通读一遍，重点检查：当事人信息是否准确、金额与日期是否与事实一致、请求事项是否完整、有没有出现你不打算主张的内容。文书是给人看的，格式与措辞的最终责任在使用者。

一个完整示例

下面走一遍「企业法务审查一份采购合同」的完整流程，这是素材中明确列出的典型场景。

场景设定

你所在的公司准备向供应商采购一批设备，对方发来一份合同草案。你的角色是买方，关注点是付款节奏、交付验收、违约责任和争议解决。

第一步：进入合同审查入口

登录后选择合同条款风险识别相关的功能入口，上传合同文件。

第二步：给出审查指令

上传后补充一段说明，明确立场与关注点：

我方是买方。请审查这份设备采购合同，重点看以下几项：
1. 付款节点是否与交付验收挂钩，是否存在先付款后交付的风险；
2. 验收标准与验收期限是否明确，逾期未验收如何处理；
3. 违约责任是否对等，我方违约与对方违约的责任是否失衡；
4. 争议解决条款约定的管辖地对我方是否不利；
5. 是否存在排除我方主要权利的免责条款。
请逐条列出风险点，并给出修改建议的表述。

第三步：阅读风险清单

输出通常以条款为单位组织，指出问题所在并给出修改方向。阅读时按你列出的五个关注点逐项对照，看有没有遗漏。如果某一条没有出现在结果里，直接追问：「第 4 点管辖条款你没有提到，请单独分析。」

第四步：要求给出替代条款文本

光有风险提示不够，还需要可直接用于谈判的文本。继续追问：

请针对第 1 点和第 3 点，分别给出修改后的条款全文，
保持与原合同相同的条款编号和体例，便于我方直接替换。

第五步：检索支撑依据

如果某个风险点需要在内部汇报中说明理由，切换到法规与案例检索入口，用关键词定位相关法条与判例，把依据补进你的审查意见里。

第六步：整理成审查意见

把风险点、修改建议、依据三部分合并成一份内部审查意见，下载留档。整个过程的核心不是让 AI 替你做决定，而是让它把「逐条比对」这件耗时的活先做一遍，你在此基础上做判断。

注意事项

资格与可用性

使用前需要注册并申请内测资格，不是注册即用。功能入口、开放范围、是否提供 API 等都会随产品阶段调整，请以官网当前信息为准。素材提到开发者可以通过 API 将法律能力嵌入自有政务或企业系统，但具体的接口形态、调用方式与配额未在素材中说明，接入前需自行确认。

输出需要核对

模型会引用法规与判例，但引用是否准确、是否适用于你的具体情形，必须由使用者核对。法规会修订，判例的裁判尺度也可能变化，不要把某一次输出当作长期有效的结论。

输入质量决定输出质量

事实描述含糊、时间线混乱、关键金额缺失，都会让回答变得空泛。与其反复追问，不如第一次就把事实写清楚。涉及多方主体时，用「甲方」「乙方」或具体名称区分，不要用「他」「对方」这类指代。

敏感信息处理

虽然数据处理遵循隐私保护原则且不用于模型再训练，上传合同与材料前仍建议脱敏，去掉与法律判断无关的个人信息。

不要把输出直接当作最终文书

生成的起诉书、律师函等属于初稿。当事人信息、诉讼请求、事实与理由的表述都需要人工复核，提交前应由具备相应资质的人审阅。本文不构成法律意见。

价格与配额

素材未涉及收费模式、调用配额与版本差异，这些信息易变，使用前请以官网当前公布的信息为准。