经历一审二审后,我用 Gemini 批判性思维解构了那份让我败诉的判决书(附提示词)

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经历一审二审后,我用 Gemini 批判性思维解构了那份让我败诉的判决书(附提示词)
7597点击    2025-12-24 16:45

▋前言


打官司这件事,尤其是涉及到土地征收和强拆的“民告官”,真的是一场漫长且消耗巨大的折磨。


正如@王维雪律师最近在抖音视频中提到的:"行政诉讼要比民事诉讼难得多,因为案件双方从开始就不是一个完全平等地位"。


行政诉讼最大的问题,往往不在于实体判决,即政府行为到底合法不合法,而在于程序上就把你“踢出去”。你会发现,案子永远困在“利害关系”、“主体资格”、“是否超期”这些词里绕不出来。


为什么?若法官判政府败诉,压力不言而喻;但如果政府行为明显违法,又不能强行判老百姓输。怎么办?最好的办法就是不进入实体审查,在程序上进行驳回。


只要说你告得不对(对方不是适格被告)、你没有起诉主体资格(你不是适格原告),或者这不符合行政诉讼受案范围,就可以把你挡在门外,谁也不得罪。


在过去近两年的土地征收和强拆案件中,我深刻体会到了这种“程序空转”的消耗。但更让我感到困扰的是,当案子好不容易进入实体审理,收到的判决书,其说理部分是否真的经得起推敲?我败诉了,到底是因为我的理由站不住脚,还是法院的逻辑存在瑕疵?


我迫切需要跳出自己的情绪和立场去客观审视这一切。同时,我也需要避免 AI因为我是提问者而“取悦”我,给我带有倾向性的安慰。


为此,我结合学习的批判性思维(思考的再思考),设计了一个专门用于分析司法文书的AI提示词——司法论证深度解构者


说实话,它的实战效果让我非常惊喜。


今天,我想和大家分享这个提示词的诞生背景、实战效果,以及它如何为我在复杂的法律分析中带来了前所未有的清晰度。


说明:本人非律师,法律知识都是自学,擅长使用 AI。以下截图已经隐藏所有个人和组织信息,一系列案件仅为 AI使用经验分享,无其他用意。


▋一场漫长的拉锯战:提示词的诞生背景


在分享工具之前,有必要简单梳理一下我的案件脉络。这是一个因修高速公路我家7.41亩枣园被征征收的故事,我一直在多条战线上寻找解决办法,尝试了所有可能的法律途径。


整个过程异常曲折,主要包括 2条主线和 4支线:


主线一:土地征收补偿系列案(四轮对抗)


第一轮(2024年初-9月):


乡镇政府越权做了一份征收文件(法律规定只能由省级政府做出),补偿标准极低。这份文件的荒唐和不合理显而易见。我起诉后,中院确认乡镇政府的违法越权且方案无效,并判决市政府作为征收主体做出征收决定。如下图所示判决书。


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第二轮(2024年10月-2025年4月):


市政府做出了新决定,但条件极其苛刻,补偿款要分29年发放(枣园承包期限还有29年),完全违背了“足额支付”的法律规定,也令我方非常气愤。接着,我申请行政复议。可能是决定书确实过于荒唐了,行政复议成功了,上级司法局撤销了市政府的决定,并指出了其不合理之处。如下图所示行政复议决定书。


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第三轮(2025年6月至今):


市政府违背复议决定,反而做出了一份标准更低的新决定。我方被迫再次起诉,案件已于 8月25日开庭审理,并在10月10日,我收到了一审(中院)的判决书:驳回我方的全部诉讼请求,如下图所示。我方不服,已上诉至高院且案件处在立案审查阶段。


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主线二:违法强拆及行政赔偿案


这条线围绕强拆的违法性展开。在2024年12月行政复议期间,我家枣园遭遇非法强拆,如下图所示,后面还发生多次强拆直至枣园被清理殆尽。于是,我起诉市政府(被告)和乡镇政府(第三人),要求确认强拆违法并赔偿,但中院和高院(一审二审)均以“市政府不是适格被告”为由裁定驳回。


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怎么说呢,就像文章开头说的一样,行政诉讼最大的问题:法官为了规避风险,会倾向程序驳回,即使我方提供了关键证据,三个贴切的判例。


我不得不向最高院申请了再审。目前,此案已正式立案了。


四条支线:效果甚微


除了以上 2条主线外,我还尝试了 4条支线:


1.向法院申请强拆保护。2024年12月发生强拆后,向中院申请行为保全,中院一审,行政复议都被以“枣树已基本全部被清除了,已不在具备采取保全的基础”的理由驳回了,即使我一再强调我申请的是行为保全非财产保全,其目的是制止对方的违法强拆行为。


后面,不得不向高院申请再审,但被以“行为保全裁定不属于再审受案范围”驳回了。我查了相关法律,似乎这方面法律救济缺失。若有律师懂这个,求解惑。


2.向巡视组控告。4月下旬,向 XX巡视组控告市政府和乡镇政府的违法行为,如下图所示,两次电话询问过进展,回复基本套话和模板,最终不了了之。


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3.起诉上级行政复议机关。9月17日向中院起诉上级行政复议机关不履行法定职责(发生强拆时和市政府违背行政复议决定书下达征收决定书时,不履行监督职责),刚开始被以不是本院管辖拒绝后,经过我反驳,又改成不是行政诉讼受案范围,只登记不立案,也不出具不予立案裁定书。如下图所示。


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即使我第二天向高院投诉了,信访现已打回中院,仍在处理中。计划下周向最高院投诉以及向检察院申请监督。


4.向人大常委提交《规范性文件备案审查建议书》,要求对乡镇政府越权制作的补偿方案所参考的规范性文件《2018征收文件》进行审查,如下图所示。9月本建议书移交到本市人大常委,他们也打电话向我询问了一下。不过,至今没有任何进展和消息。计划下周亲自去本市人大常委问一下进展。


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折腾这么久,基本都败诉了有什么意义?


打了4场官司,虽失败了3场,但还是有一定的意义和价值的。于我家而言,仅安置补助费这一项(不考虑枣树和社保费),已经从最初定的6000元/亩,争取到了严格遵循市综合地价表的39780元/亩,增长了6.63倍。团里还有四户一直未签字的职工,也受此影响提高了补偿标准。更重要的是,现在发生的征收补偿似乎也严格按照综合地价表走了,而不是任由他们随意创设低标准。小道消息:可能即将启动纠错机制,对已经签字的职工可能会有新的补偿。


本次的批判的主角是土地征收案第三轮对抗中,一审中院下达的的判决书。


这份判决书,怎么评价呢?若不是判决书后有中院的鲜章,我还以为这是被告和第三人做的,因为判决书完全采纳了他们的答辩意见和理由。


AI对此的评价:“原审判决在事实认定、法律适用和审判程序上均存在根本性错误,其本质上是对被告和第三人违法行政行为的司法确认,而非独立的司法监督。”


面对这份判决,我需要一个能强制AI执行“强势批判性思维”,即无差别地审视所有论证的工具,来客观分析法院的逻辑。


所以,「司法论证深度解构者」提示词就诞生了。


▋「司法论证深度解构者」提示词的价值与含金量


这个提示词的核心价值,在于它将抽象的批判性思维理论,转化成了一个高度结构化、专门针对司法文书的分析框架。


它的含金量体现在几个方面:


  1. 强制中立与知识谦逊: 它通过角色设定和核心指令,锁死了AI的立场。它要求AI忠于“论证逻辑本身”,并使用审慎、非绝对化的语言(如“似乎表明”)。这直接解决了AI可能“讨好”用户的问题。
  2. 深度挖掘“水面下的冰山”: 我们通常只关注判决书写了什么,但这个提示词强制AI去挖掘“没写什么”——那些隐藏的假设和被遗漏的信息。这往往是发现论证漏洞的关键。
  3. 引入认知偏见分析: 这是传统法律分析中容易忽视的部分。提示词明确要求AI利用其知识库,识别论证过程中可能存在的认知偏见(如确认偏误、锚定效应等),这为我们理解判决的形成提供了新的视角。
  4. 系统性的六步解构协议: 这是最关键的部分。它不仅仅是让AI“分析一下”,而是强制AI遵循一套严谨的流程:


这个流程确保了分析的全面性和深度,避免了东一榔头西一棒子的碎片化分析。


  • 从识别论证结构(论题、结论、理由);


  • 到审查语义清晰度(关键术语是否有歧义?);


  • 再到挖掘隐藏假设(描述性假设和价值观假设);


  • 然后评估推理质量(检测逻辑谬误和认知偏见);


  • 接着分析证据与因果(证据效力、替代原因、信息遗漏);


  • 最后给出综合评价。


实战效果:一步步解构判决书(附实测与评价)


接下来,我将结合我使用该提示词分析一审判决书的实际情况,来具体展示这六步协议的效果。如下图所示,我分别上传了判决书,庭审笔录,庭后意见书以及被告和第三人的答辩状,接着发送了提示词。


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阶段一:论证结构识别


简单说就是客观地描述判决书的逻辑,如清晰界定法院到底在讨论什么问题(论题),得出了什么判决(结论),以及依据了哪些理由(理由)。这是后面分析的基础。


实战效果:如下图所示,Gemini清晰地梳理出了三个核心法律/事实论题:(1)安置补助费能否按剩余年限打折?(2)枣树补偿权益如何分配?(3)是否有义务支付社保费用?并准确抓取了法院支持这三点的核心理由链。


值得注意的是,输出中出现的精确文档页数引用,如判决书P17,可见 Gemini仔细阅读了判决书。如下图所示。


我的评价:这一步看似基础,但极其重要。Gemini的梳理非常精准,将复杂的判决书瞬间结构化,让我和大家都能迅速聚焦于核心争议点,而不是被淹没在法律术语中。另外,精确文档页数引用非常让人惊喜。


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阶段二:语义清晰度审查


目的: 找出那些模棱两可、可能影响论证的关键术语,分析不同的解释会对结论产生什么影响。


实战效果:如下图所示,提到了三个具有歧义的术语“公平性”,“谁投入,谁获得”以及“适当补偿”,并进行了歧义分析,尤其是最后给出了效力影响。


我的评价:这个分析极其深刻!它揭示了法院在定义关键术语时的选择倾向,以及这种选择背后的论证缺失。这直接为我的上诉提供了一个强有力的攻击点。另外,你也可以看到这里的R1和R2,正好与第一阶段相呼应。


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阶段三:隐藏假设挖掘


目的: 揭示法院的理由若支持其判决结论,必须预设哪些未言明的前提?


实战效果:如下图所示,这里根据判决书对三个争议焦点下达的结论和理由,依次进行了描述性假设和价值观假设。


我的评价: 可谓一针见血。这正是我内心强烈反对但一直没能清晰提炼出来的点。法院的判决,本质上是基于这样一种未言明的价值偏好。识别出这一点,让论证的对抗上升到了原则层面。


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阶段四:推理质量评估


目的: 检查判决书推理过程中的逻辑缺陷(谬误)与认知偏差。


实战效果:如下图所示,Gemini可谓将“强势批判性思维”发挥的淋漓尽致,把判决书批判的体无完肤。


我的评价:可以说,这里引入认知偏见分析是这个提示词的亮点。它提醒我,法院的推理可能受到了非逻辑因素的影响,这为我质疑其推理的客观性提供了依据。


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阶段五:证据与因果分析


目的: 全面评估判决书论证的事实基础,包括证据效力、是否存在其他解释(替代原因),以及关键信息是否被遗漏。


实战效果:如下图所示,一针见血的指出了法院庭审和下达的判决书对原告的证据采信过于严格,甚至苛刻了。如对被告提交的2011年合同过度依赖,对我方提交的证据轻视和差别对待。在关键信息上也忽视我方的质疑和提醒:双重标准质疑,初始资金来源质疑以及市区片综合地价制定的背景提醒。


我的评价:这一步非常实用。它帮我系统地整理出了法院在事实认定上忽略了哪些关键环节,尤其是在缺乏价值评估的情况下认定补偿金额的武断性。


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阶段六:综合评价与启发


目的: 形成多维度的综合评价,明确论证的强弱点,并提出启发性问题。


实战效果:如下图所示,可以看到Gemini不但总结出了判决书的论证最强点和最薄弱点,还给出了非常克制且精妙的条件性结论,最后提出了引人深思的问题。


我的评价:这是整个分析的升华。它没有给出非黑即白的答案,而是清晰地指出了判决成立的“条件”,并点明了这些条件本身的脆弱性。启发性提问更是将案件提升到了制度探讨的高度。我在高院二审时,可直接向法院提出这些问题,这就非常Nice。


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▋谁适合使用这个提示词?使用场景有哪些?


虽然这个提示词因我的个人案件而生,但它的适用性非常广泛:


适合人群:


1.执业律师与法律工作者:用于解构对方逻辑,复盘法院判决,寻找上诉或再审的突破口。


2.法学院学生与研究者:用于案例教学,训练批判性思维,深度理解司法裁判的形成过程。


3.对自身案件有深度分析需求的当事人:像我一样,希望客观评估案件走向,辅助律师制定策略。


使用场景:


1.分析判决书/裁定书:评估其论证强度,寻找逻辑漏洞


2.解构对方答辩状/代理词:识别对方的核心逻辑链条和潜在假设,制定反驳策略。


3.自我审查己方文书:在提交前进行自我批判,提升文书严谨性。


4.分析复杂的商业合同或政策文件:虽然它是为司法文书设计,但其核心逻辑分析框架同样适用于分析任何需要严密论证的复杂文本。


▋结语


在“民告官”的艰难道路上,我们不仅要面对程序的壁垒,更要面对可能存在的逻辑瑕疵。清晰的逻辑和严谨的论证是我们最可靠的武器。


AI为我们提供了强大的分析能力,但如何引导这种能力,产生真正有深度的洞察,则取决于我们提问的方式。


正所谓:“AI是一个强大的能力杠杆,但杠杆的支点必须是你自身不断增长的认知深度。


「司法论证深度解构者」这个提示词,就是我在这场漫长的法律拉锯战中,为追求客观与理性而打磨出的一把“思维手术刀”。希望它也能为你带来价值。


文章来自于“稀有学生”,作者 “我是离谱”。

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【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0