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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 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。 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。 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 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。 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： python3 scripts/personal_injury_compensation.py --example Windows 可执行： 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： { "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。 直接输出 Markdown 结果： python3 scripts/personal_injury_compensation.py --input case.json 输出到 Markdown 文件： python3 scripts/personal_injury_compensation.py --input case.json --output result.md 同时导出 Markdown 和 Excel： python3 scripts/personal_injury_compensation.py --input case.json --output result.md --xlsx result.xlsx 输出 JSON 结构化结果： python3 scripts/personal_injury_compensation.py --input case.json --format json 输出 JSON 到文件，便于后续系统消费： 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： 先看报错缺的是哪一类数据。 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 将查到的数据写入案件 JSON 的 statistics_overrides。 重新运行脚本。 支持的补录键包括： 键名 用途 urban_disable_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： { "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： 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： 先跑脚本。 只有在脚本提示数据缺失或需要补法条说明时，再查看 references/。 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： 采用的统计口径和年份 各赔偿项目明细 合计金额 法条依据或法条来源说明 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
- 没有 python3 改用：
- 脚本提示缺少 --input 先生成示例，再保存为案件 JSON：
- 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。
- 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。
- Windows 控制台输出乱码或 UnicodeEncodeError 优先改用文件输出：
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”