摘要
浙江海泰律师事务所陈石律师撰文反驳资深合伙人“等大模型成熟、产品稳定后再切入”的观望论。核心论点：一、传统软件（Word、OA）交付即能力上限，而 Agent 交付只是起点，其战力取决于律师后续的规则喂养与经验沉淀；二、真正决定专业 Agent 水平的是难以书面化的“默会知识”，它只在具体办案场景（如助理交来的起诉状被审阅、建工工期索赔签证瑕疵、国企客户答复结论前置）中被触发，需在工作区通过 AGENTS.md 预设规则、在每次文书交互中纠偏、把办案准则固化为 Skill 才能显性化；三、模型能力趋同、Token 成本下降，模型选择不构成壁垒，壁垒在于把裁判尺度与实务方法论沉淀为受 Harness 约束的专属工作区，观望一两年损失的是“人机喂养期”与不可逆的时间差；结论是律师应从“工具使用者”转为“数字学徒的带教导师”。文中并附作者简介及其 AI 法律实务著作与培训经历。
为什么值得看
这是国内执业律师面向法律同行、从自身实务与培训经验出发的原创采用方法论，可直接迁移到律所与团队的 AI 落地：把 Agent 当新入职助理，在工作区写规则（AGENTS.md）、在真实案件（建工索赔、股权并购）中逐次纠偏、把裁判尺度与核验节点固化为 Skill，形成可复用的团队规则资产；同时提供了反驳“等成熟再抄后路”的决策框架，可用于律所内部 AI 选型与投入讨论。文章为经验框架而非量化实测，不编造成效。
摘要和推荐理由由 AI 生成，编辑抽查
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