
4월 14일 

Tasks
- 1:30pm Zoom 이사회
- Liti-agent YAML 전체 연결
- Liti-agent YAML --> 2개 사건 실행 및 확인 --> 비디오 녹화
- Eroom 홈페이지 내용 작성: 회사소개, 사람들, 서비스
- Eroom 회사 YouTube 계정 생성
- 국회발표자료 준비
- 상법개정안 법경제학 분석 준비

Time
- 10:50 ~ 11:30
  - 판례 다운로드
  - 요건사실론 작성 

- 12:30 ~ 5:30
  - 이사회
  - YAML 연결 및 테스트
  - Eroom 홈페이지 작성
  - 요건사실론 작성

- 8:00 ~ 11:00
  - YAML 연결 테스트 완료
  - 안종선위임: Eroom 홈피에서 YAML 업로드
  - 업로드 완료 후 사건 테스트 및 녹화
  - 상법연구 reserve 준비

 



claim_generator

1,2: 39secs



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Ask Codex anything, @ to add files, / for commands, $ for skills
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나는 현재 사용자(user)가 변호사인 a full vertical legal AI Agent를 개발 중이다. 이 에이전트는 대한민국 민사소송에서 원고를 대리하는 변호사가 사용자인 경우를 다루는 법률 인공지능 에이전트다. 사용자가 고객상담문서(client_meeting.md)와 모든 증거문서(서증)들을 정보화한 JSON 문서(evidence_all.json)을 업로드하면 에이전트는 1단계부터 5단계까지 작업을 순차적으로 진행하여 최종적으로 소장(complaint)을 생성한다. 사용자가 고객상담문서(client_meeting.md)와 모든 증거문서(서증)들을 정보화한 JSON 문서(evidence_all.json)을 이미 업로드했음을 가정한다. Stage 1에서 에이전트는 현재 다루고 있는 사건의 개요를 상세하게 파악한다. 에이전트는 `1. Stage 1` 폴더의 Stage_1_new_updated_v3.yaml을 실행하여 결과물을 생성한다. 생성한 결과물들은 `1. Stage 1/outpus` 폴더에 저장되어 있다:
- actio_case_signals.json
- BO.json
- client_goal.json
- evidence_actio_support.json
- evidence_event_candidates.json
- evidence_indexed.json
- fact_actio_support.json
- Fact_Ledger_base.json

Stage 2에서 에이전트는 1단계 결과물들을 입력받아 소송 청구권들을 식별하고 그 청구권들의 사건 종류를 결정한다. 에이전트는 `2. Stage 2`폴더의 Stage_2_updated_A_B_C_v6.yml을 실행하여 결과물을 생성하며, 생성한 결과물들은 `2. Stage 2/outputs` 폴더에 저장되어 있다:
- claim_identification_view.json
- claims_identified_case_type.json
- claims_identified.json

이제 `2. Stage 2`폴더의 `Stage_2_pre_D_D_수정.yml`을 실행하여 식별된 청구권들에 대해 '청구취지'와 '청구원인'을 작성하려고 한다. `Stage_2_pre_D_D_수정.yml`은 총 3개의 작업들로 이루어져 있으며, 순차적으로 `stage_pre_D`, `stage_claim_information_gen`, `stage_claim_description_gen`이다. 

`stage_pre_D`에서는 
- "claims_identified.json"
- "claims_identified_case_type.json"
- "claim_identification_view.json"
- "Fact_Ledger_base.json"
- "evidence_actio_support.json"
- "fact_actio_support.json"
들을 입력파일로 받아서 다음단계인 `stage_claim_information_gen`에 사용할 정보들을 현재 directory의 메모리에 업로드한다. 

`stage_pre_D`에 제시된 python code와 input file로 사용하는 파일들을 분석하여 python code가 input file들에서 제시된 정보들을 정상적으로 활용하여 작업을 진행할 수 있는 것인지 평가하라. 즉, python code 자체가 input file들이 제시하는 정보들로부터 수집하는 자료가 실제 input file들에 제시된 정보의 내용이나 정보의 형식과 어긋남이 없는지 엄격하게 평가해야 한다. 

그리고, 현재 개발 중인 agent의 'Python Code' 및 'Agent Script'의 기본적인 문법(syntax)을 작성하는 데 사용될 Skill 파일이 main folder('YAML_Combine')에 SKILL.md로 존재하므로 필요할 경우 이 문서를 참조하라. 

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stage_pre_D를
- localdocs.write_file 기반으로 바꾸고,
- stage_claim_information_gen과 동일한 출력 스키마로 맞추는
수정안을 작성하여 `Stage_2_pre_D_D_수정.yml`의 `stage_pre_D`의 python code를 처음부터 끝까지 새로 작성하라. 새로 작성 후, 수정 작업 외 기존 코드가 그대로 보존되었는지 검증하고, 검증에 통과하지 못하면 코드를 재작성하고, 검증에 통과하면 전체 코드를 `Stage_2_pre_D_D_수정.yml`의 `stage_pre_D`의 python code에 덮어씌워서 `Stage_2_pre_D_D_v1.yml`를 생성하라. 

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[Test]

pre_D: 15secs
stage_claim_information_gen: 10.2secs

==> Fail!!!!


----------------

[pre_D / stage_claim_information_gen]: 전체 python code를 재작성


## 기존 claim_information SCHEMA
- claim_id
- case_kind
- relief_summary_statement_rule
- claim_title
- plaintiffs
- defendants
- claim_statement
- source_fact_ids
- review_flags
- completeness
- facts
  - fact_id
    - ...
  - object_spec
    - ...
  - credibility
    - ...
  - claim_creditor
    - ...
  - fact_id
    ...

- evidences


-------------

## claims_identified.json SCHEMA

- claim_id
- claim_title
- plaintiffs
- defendants
- claim_statement
- source_fact_ids
  - F-XXX
  - F-XXX
  - ...
- review_flags
- completeness

## claims_identified_case_type.json SCHEMA

- claim_id
- claim_type --> case_kind

## claim_identification_view.json

--> fact_id: F-XXX 에 해당하는 모든 정보를 밀어넣기

-------
[기준]
-------
## claims_identified.json
==> claim_id별로 정보 생성을 원칙으로 한다
- claim_id
- claim_title
- plaintiffs
- defendants
- claim_statement
- source_fact_ids
  - F-XXX
  - F-XXX
  - ...
- review_flags
- completeness

--------
[첨가 1]
--------
## Fact_Ledger_base.json

* title: fact_ledger_base
[기준]의 source_fact_ids에 존재하는 F-XXX들에 매칭되는 중복되지 않는 fact_id(F-XXX)들에 대해서 fact_id별 정보들을 아래로 stack: JSON 상위 타이틀은 fact_ledger_base


-------
[첨가 2]
-------
## claims_identification_view.json

1. claim_identification_view.json의 개별 fact_id(F-XXX) 중에서 [첨가 1]의 fact_id와 매칭되는 것을 찾음
  > fact_id별 JSON block에서 evidence_indexes에 존재하는 E-XXX들을 중복되지 않게 가져옴
    > 'linked_event_candidates'에 존재하는 evidence_index별 정보들을 block별로 가져옴

2. fact_id별 event_date, fact_action_text, juristic_act, party_roles 추출
  > 'object_spec'이 존재하는 block 전체 추출
    > 'claim_id'가 존재하는 block에서 'null'이 아닌 항목들만 추출
      > 'state_context', 'standing_context'에서 'null'이 아닌 항목들만 추출


 
[첨가 3]
---------
## evidence_indexed.json

1. E-XXX별로 존재하는 json block 전체 추출




## evidence_indexed.json

claims_identification_view.json에서 가지고 온 fact_id별 제공된 정보에서 'evidence_refs / evidence_indexes'에 존재하는 모든 중복되지 않는 E-XXX들에 대해 개별 E-XXX(evidence_index)에 해당하는 정보 전체


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[정보 구조]
- claim_id
- 




----------


    {
      "evidence_index": "E-012",
      "doc_uid": "DOC-012-등기말소신청에대한답신",
      "title": "등기말소 신청에 대한 답신",
      "title_normalized": "등기말소 신청에 대한 답신",
      "doc_type": "기타",
      "key_facts": ["근저당권설정등기 원인무효 주장 거절", "경매 공신력 주장"],
      "key_dates": ["2024-12-22"],
      "key_amounts": ["4억 원"],
      "key_parties": ["대한은행", "강용원"],
      "source_pointer": {"source": "evidence_all.json", "ordinal": 12},
      "doc_semantic_flags": ["response_doc"]
    },
    {
      "evidence_index": "E-013",
      "doc_uid": "DOC-013-등기사항전부증명서_성수동",
      "title": "등기사항전부증명서(말소사항 포함)-토지",
      "title_normalized": "등기사항전부증명서(말소사항 포함)-토지",
      "doc_type": "공문서",
      "key_facts": ["성수동 대지 등기 내역"],
      "key_dates": ["1994-10-15", "2024-10-05"],
      "key_amounts": ["2억 6,000만 원", "3억 9,000만 원", "5억 2,000만 원"],
      "key_parties": ["강용원", "오민환", "이문호", "대한은행"],
      "source_pointer": {"source": "evidence_all.json", "ordinal": 13},
      "doc_semantic_flags": ["registry_doc", "multi_event_doc"],
      "multi_event_registry": true,
      "property_cluster_id": "성수동 대지/건물",
      "legal_calculation_objects": [
        {
          "slot_id": "E-013-LCO-01",
          "slot_kind": "ownership_transfer",
          "source_locator": {"locator_type": "table_row", "locator_hint": "갑구6", "excerpt": "2024년10월5일 담보권실행을 위한 경매로 인한 매각"}
        },
        {
          "slot_id": "E-013-LCO-02",
          "slot_kind": "mortgage_setting",
          "source_locator": {"locator_type": "table_row", "locator_hint": "을구4", "excerpt": "근저당권설정"}
        }
      ]
    }


































































































