AI 模拟仲裁庭——围绕劳动争议等法律场景，同时传唤多个具有独立法律立场的 AI 角色（仲裁法官、原告律师、被告律师、专家证人、劳动者之声），围绕同一案件展开并行庭审、质证交锋与裁决说理。
它不是法律咨询机器人。它的价值在于：让不同法律立场的 AI 在对抗中暴露各自论证的盲区，让使用者看清自己被夹在什么力量之间。
如果你已安装 Kimi Code 或 Claude Code 等终端 Agent，只需一行命令让它接管安装：
# 在项目目录中，直接让 Agent 自动完成克隆 → 配置 → 构建 → 启动全流程
kimi code # 或 claude
# 然后输入："请帮我安装并启动这个项目的 Docker 部署"Agent 会自动处理：
- 检查 Docker 环境
- 生成
.env配置文件 - 处理代理/网络问题（如 Clash/Surge 的 DNS 劫持）
- 构建 Rust 后端和 Next.js 前端镜像
- 启动所有服务
💡 这比自己手动排查
docker build日志、修复 DNS 配置、处理npm install超时快得多。Agent 直接操作你的本地终端，所见即所得。
如果你没有安装 Agent，按以下步骤手动部署：
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/Azhu9701/Mock-Court.git
cd Mock-Court
# 2. 复制环境变量模板并编辑（填入 API Key 或 LM Studio 配置）
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入你的配置（详见下方「接入 AI」部分）
# 3. 一键构建并启动（首次约 15-20 分钟编译 Rust）
bash start-local.sh
# 4. 访问 http://localhost:8088启动后包含 4 个服务：Caddy（反向代理 + 端口 8088）、API（Rust 后端）、Web（Next.js 前端）、SearXNG（联网搜索）。
🤖 推荐使用 AI Agent 辅助安装：如果你遇到构建失败、网络问题或配置困惑，可以直接让 AI Agent（如 Claude、Kimi 等）访问你的项目目录，它会自动诊断并修复 Docker 构建、DNS 配置、依赖安装等常见问题。这比自己手动排查日志更高效。
常用命令：
docker compose -f docker-compose.local.yml logs -f # 查看实时日志
docker compose -f docker-compose.local.yml down # 停止所有服务
docker compose -f docker-compose.local.yml up --build -d # 重新构建并启动
docker compose -f docker-compose.local.yml ps # 查看服务状态国内用户加速构建（可选）：
如果你的 Docker 构建卡在下载 Rust crates 或 npm 包，使用国内镜像加速：
# 方式一：构建时指定国内镜像（USTC 镜像）
docker compose -f docker-compose.local.yml build --build-arg USE_CN_MIRROR=true
# 方式二：手动构建镜像（可复用缓存，避免每次重新编译）
# 后端
DOCKER_BUILDKIT=1 docker build --network=host --build-arg USE_CN_MIRROR=true \
-f Dockerfile.api -t soul-banner-api:latest .
# 前端
DOCKER_BUILDKIT=1 docker build --network=host -f Dockerfile.web -t soul-banner-web:latest .
# 启动（使用已构建镜像，不重新 build）
docker compose -f docker-compose.local.yml up -d --no-build常见问题：
| 问题 | 原因 | 解决 |
|---|---|---|
构建时 lookup auth.docker.io: no such host |
DNS 被代理工具（Clash/Surge）劫持 | 关闭系统代理，或让 AI Agent 帮你配置 Docker 代理 |
构建时 npm install 超时 |
npm 包下载慢 | 使用 docker build --network=host 或配置 npm 镜像 |
| 启动后 502 Bad Gateway | Caddy 容器 DNS 解析失败 | 重启 Caddy 容器：docker compose -f docker-compose.local.yml restart caddy |
| API 启动慢/超时 | 容器健康检查使用 wget 但镜像未安装 |
不影响实际运行，可在 Dockerfile 中安装 wget 优化 |
cp .env.example .env # 编辑 .env 填入 API Key 或 LM Studio 配置
bash install.sh # 一键安装：依赖检查、编译、构建、生成启动脚本
bash scripts/start-local.sh # 源码模式启动（终端 1：API 3096，终端 2：前端 3000）方式 A：本地算力（LM Studio — 零 API 费用）
- 安装 LM Studio，加载模型（推荐 Qwen3.5-14B）
- 启动本地服务器（默认端口 1234，允许所有 IP 访问）
- 编辑
.env：确保LMSTUDIO_HOST=http://host.docker.internal:1234（Docker 默认） - 打开应用
/models页面，选择「LM Studio」，填入模型名 - 点击「设为活跃」
💡 提示：如果你不在 Docker 中运行，使用
LMSTUDIO_HOST=http://<你的IP>:1234。可用./update-ip.sh自动更新。
方式 B：云端 API（DeepSeek / Claude / OpenAI）
编辑 .env，填入对应 Key（三选一即可）：
# 方式 A：分别配置各平台
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key
DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-deepseek-key
CLAUDE_API_KEY=sk-your-claude-key
# 方式 B：使用统一代理 Key
AGENT_PROXY_KEY=sk-your-proxy-key或在应用 /models 页面选择对应 provider 并「设为活跃」。
打开首页，在输入框中描述你的劳动争议案件。例如：
公司未经协商单方面调整我的工作岗位，薪资降低 30%，我不同意，公司说要么接受要么走人，我该怎么办？
系统不会立即开庭。审查官会先庭前质证：围绕你的案件追问只有你自己才能提供的具体事实——走了几个程序、谁通知你的、有没有书面材料、降薪前后工资流水是多少。你的回答被整合进原始案件描述，生成更完整的庭审任务。
系统根据案件类型，从角色库中自动匹配最合适的角色组合。劳动争议案件默认传唤：
- 仲裁法官（居中裁判）
- 原告律师（代理劳动者）
- 被告律师（代理用人单位）
- 专家证人（行业惯例评估）
- 劳动者之声（当事人陈述）
你可以手动调整角色组合，添加或移除角色。
5 个角色同时开始发言。屏幕分为多列，每列显示一个角色的实时输出。角色之间会实时碰撞——当两个角色的论证出现矛盾或盲区时，系统会标记并触发补充追问。
所有角色发言完毕后，仲裁法官退庭评议，综合各方观点生成裁决说理报告：争议焦点归纳、事实认定、举证责任分配、法律适用、经济补偿金计算、建议调解或诉讼方案。
庭审结束后，系统弹出三问：
- 你会做什么？
- 谁该在场？
- 什么判断错了？
你的回答计入庭审效率指数，帮助你区分"用 AI 模拟代替思考"和"真正准备行动"。
仓库默认包含 5 个劳动争议庭审角色，开箱即用：
| 角色 | 法律立场 | 核心能力 |
|---|---|---|
| 仲裁法官 | 居中裁判 | 归纳争议焦点、分配举证责任、检索法条、独立核算、裁决说理 |
| 原告律师 | 代理劳动者 | 权利主张、举证质证、诉求计算、证据清单生成 |
| 被告律师 | 代理用人单位 | 抗辩免责、合规审查、证据质证、经营自主权辩护 |
| 专家证人 | 行业专家 | 专业意见、行业惯例评估、客观中立、利益平衡分析 |
| 劳动者之声 | 当事人陈述 | 第一人称事实还原、真实处境、朴素诉求 |
每个角色有独立的四维坐标（法庭角色/法律立场/论证方法/价值取向）和专属工具权限：
| 工具 | 功能 | 可用角色 |
|---|---|---|
search_labor_law |
检索劳动法相关法条 | 仲裁法官、原告律师、被告律师、专家证人 |
calculate_severance |
独立核算经济补偿金、赔偿金 | 仲裁法官、原告律师、被告律师、专家证人 |
generate_evidence_checklist |
生成证据清单和举证指引 | 原告律师、被告律师 |
WebSearch |
联网搜索补充信息 | 全部角色 |
web_fetch |
网页抓取，直接注入网页内容 | 全部角色 |
提示：目前聚焦劳动争议仲裁场景。角色配置和知识库位于
data/souls/和data/knowledge/labor-law/，可扩展至其他法律领域。
后端：Rust
- Axum 0.7 + WebSocket + SSE
- SQLite（WAL 模式）+ FTS5 全文搜索
- AI 网关：Claude / OpenAI / DeepSeek / LM Studio 多提供商 + 智能路由
- petgraph 图数据库（法律关系图谱）
- Tokio 异步运行时
前端：Next.js 16
- shadcn/ui + Tailwind CSS
- React 19 + TypeScript
- WebSocket 实时流式通信
- Bing / SearXNG 联网搜索 + 网页抓取（Jina Reader + web2llm fallback）
- 审查官庭前质证：追问具体事实，整合案件描述，再开庭
- 多角色并行庭审：5 方同时发言，实时碰撞检测
- 仲裁法官退庭评议：所有角色发言完毕后独立裁决
- 五步裁决法：共识确认 → 分歧梳理 → 盲区发现 → 工具性分析 → 裁决说理
- 三问闭环：庭审结束后追问行动转化，区分消费 vs 实践
- 三级追问门控：L1 关键词规则(μs) → L2 trigram Jaccard(ms) → L3 Flash LLM(s)
- 碰撞类型：矛盾 / 视角差异 / 前提分歧 / 补充挑战 / 冗余 / 盲区互补
- 实时干预：碰撞检出后通过 intervention 通道打断角色推理，重新生成带冲突上下文的回应
- 多维混合检索：FTS5 全文 + 余弦相似度 + 四维坐标距离
- 冷启动 boost：新角色获得 relevance 加分，打破马太效应
- 工具意识分数：承认工具性的角色（"我不做…"边界清晰）优先排序
- 反剧场式旁白：严禁第三人称叙事/动作描写/场景表演
- 法庭发言风格：每个观点落到可操作的结论：支持/驳回/需要补充证据/建议调解
- 深度 ≠ 篇幅：3句能说清楚的问题不需要3页
- @mention 角色传唤：追问框输入 @ 触发角色名自动补全
- 双层加载：digest 摘要 + 按需展开完整庭审对话
- 消息分叉：从任意案件描述分叉新庭审，保留历史上下文
- 庭审统计：庭审效率、角色效能、成本追踪可视化
- 庭审记录下载：角色发言和裁决报告支持导出 .md
编辑 config/default.yaml：
data_dir: "./data"
souls_dir: "./data/souls"
archive_dir: "./data/archive"
db_path: "./data/db/app.db"
registry_path: "./data/registry.yaml"
call_records_path: "./data/call-records.yaml"
server_host: "127.0.0.1"
server_port: 3096
nextjs_port: 3000
searxng_url: "http://127.0.0.1:8080"
search_engine: "bing"
rate_limit:
enabled: true
requests_per_second: 30
burst_size: 60
# API 认证 token（也可通过环境变量 WANMINFAN_API_TOKEN 设置）
# api_token: "your-secret-token-here"
# CORS 允许的来源
cors_origins:
- "http://localhost:3000"
- "http://localhost:3002"注意：
data/archive/和data/db/在.gitignore中被忽略，运行时自动生成。克隆后仓库中保留.gitkeep文件以确保目录结构存在。
├── rust/
│ ├── api/ # Axum HTTP API + WebSocket + SSE
│ ├── cli/ # 命令行工具（角色管理、庭审记录查询等）
│ ├── possession/ # 庭审引擎（合议/辩论/接力/教学等模式）
│ ├── ai-gateway/ # AI 模型网关（Claude/OpenAI/DeepSeek + 路由）
│ ├── registry/ # 角色注册表 + 全文检索 + 冷启动 boost
│ ├── archive/ # 归档 + 成本追踪 + Token 统计
│ └── foundation/ # 基础设施（SQLite/存储/错误处理）
├── nextjs/ # Next.js 前端
├── config/ # 配置文件
│ ├── default.yaml # 默认配置
│ └── domain.yaml # 模拟仲裁庭术语定义（角色、庭审流程、裁决风格）
├── data/ # 运行时数据
│ ├── souls/ # 庭审角色定义
│ ├── knowledge/ # 知识库（labor-law 劳动法知识库）
│ ├── archive/ # 庭审记录归档（.gitignore 忽略）
│ └── db/ # SQLite 数据库（.gitignore 忽略）
├── deploy/ # Docker 部署配置（Caddyfile, SearXNG, docker-compose）
├── scripts/ # 辅助脚本（start-local.sh 等）
├── install.sh # 源码一键安装脚本
├── start.sh # 开发模式一键启动
└── .env.example # 环境变量模板（源码模式）
- 提交 Issue：GitHub Issues
- 查看 CI 状态：Actions
- 请阅读 Issue/PR 模板 提交规范反馈
模拟仲裁庭是法律模拟辅助工具，其输出不构成正式法律意见。所有裁决、分析和建议仅供学习和参考，实际维权行动请咨询执业律师或当地劳动仲裁委员会。
MIT