CLAIM 框架为律师提供结构化人工智能提示，提高研究、合同审查和诉讼准备等法律任务的准确性和效率。
法律工作流程中的人工智能仅与指导它的提示一样有效。 Harvey.ai 的新博客强调了结构化提示工程的重要性，介绍了“CLAIM”框架作为律师从人工智能系统获得精确且可操作的输出的实用工具。该框架旨在简化研究、合同分析和诉讼准备等法律工作，同时确保产出保持可靠并基于相关来源。
索赔框架——上下文、法律任务、受众、指令和输出模式的缩写——为律师构建人工智能提示提供了清晰的蓝图。通过在一开始就提供详细的说明，律师可以减少通常需要改进模糊或通用人工智能响应的来回操作。例如，不是要求人工智能“审查这份合同”，声明式的提示可能会指定“审查随附的供应商协议，以了解隐私、数据安全和赔偿条款中的异常风险。提供一个表格，总结条款引用、业务影响和建议的修订。”
Harvey.ai 强调，更好的提示可以带来更实用的初稿，从而节省法律团队的时间和精力。该框架的结构化方法确保输出不仅适合任务，而且更易于审查和验证。例如，基于 CLAIM 的诉讼准备提示可能会要求人工智能起草按主题分组的交叉询问问题，引用具体证据并找出需要律师审查的差距。
为什么结构在快速工程中很重要
即时工程，即设计输入以优化人工智能输出的实践，越来越被视为一门学科，而不是一项临时技能。 CLAIM 框架反映了提示技术标准化的更广泛趋势，与“自反提示工程”框架（2025 年 4 月）和 2026 年发布的行业工具包等研究相一致。这些框架不仅将提示视为指令，而且将其视为将透明度、可证伪性和分析严谨性嵌入到人工智能交互中的编码治理系统。
像 CLAIM 这样的结构化框架在法律环境中尤其重要，因为在法律环境中，精确性和责任性是不容协商的。根据 2024 年的一项行业调查，即时工程缺乏标准化术语和实践，历来限制了其在法律等受监管领域的采用。通过形式化可重用结构，像 CLAIM 这样的框架旨在弥合这一差距，使人工智能成为法律专业人士更可靠的工具。
平衡效率与保密性
虽然更好的提示可以提高效率，但 Harvey.ai 也强调了强有力的保密实践的必要性。律师必须仔细评估他们在提示中包含的信息，在使用通用人工智能工具时避免敏感的客户详细信息或特权法律策略。 Harvey 等专门构建的平台通过数据隔离、加密和治理控制等功能解决这些问题，确保客户数据保持安全。
Harvey.ai 的产品将 CLAIM 框架集成到利用可信法律来源（例如合同、诉状和内部知识存储库）的工作流程中。这种以权威材料为基础的做法进一步增强了人工智能输出的可靠性，使其更容易被验证并纳入法律工作中。
对法律人工智能的更广泛影响
CLAIM 框架是法律人工智能更大发展的一部分，从一次性工具转变为支持可重复工作流程的集成系统。例如，诉讼团队可以使用基于 CLAIM 的提示来起草基于引用来源的动议或分析大型文档集以进行案件准备。与此同时，交易团队可以应用该框架来审查购买协议，产生尽职调查见解，并以更快的速度和准确性起草披露时间表。
通过将结构化提示实践嵌入到机构工作流程中，法律团队可以确保一致性并提高人工智能辅助输出的质量。随着人工智能采用的不断增长，像 CLAIM 这样的框架很可能成为应对复杂的法律工作的重要工具。
对于希望将人工智能融入其实践的律师来说，CLAIM 框架提供了一个实用的起点：清晰、结构化的输入可以带来更好、更可行的结果。随着像 Harvey 这样的平台进一步增强安全性和源头接地，人工智能简化法律工作流程的潜力从未如此巨大。