从盛廷AI大赛看律师如何开发自己的产品

昨天（2026年4月19日），盛廷律师事务所举办了第二届"盛算杯"龙虾争霸赛，15组选手用AI开发了各种实用工具。

这场比赛让我看到了一个重要趋势：非技术背景的律师，完全可以用AI做出真正的产品。

一、大赛亮点：律师做出了什么

15组选手，50余个原创AI技能，覆盖了律师工作的方方面面：

获奖作品	开发者	核心功能
开庭全流程助手	武美琪	传票识别、案件归档、授权文书一键生成、开庭行程规划、差旅记账、材料批量打印
全流程办案辅助系统	王世桢(中国人民大学)	从立案到结案全流程覆盖
拆迁流程分析系统	高翔宇(北京大学)	针对特定领域的深度应用
案卷目录生成助手	贾佳妮	批量文档处理
多户案件身份信息电子化	穆洪秋迪	手写签名识别、身份证交叉核验

更让我惊讶的是：一等奖获得者武美琪不是程序员，她只是用AI工具把开庭前后的琐碎工作自动化了。

评委点评说得好：

"大家用到了React模式和多智能体协同"——百度AI专家毕考 "从对话式到小程序、APP、网站，形态非常丰富"——百度AI专家毕考

二、律师做AI产品的三层路径

看了这么多案例，我总结出律师开发AI产品的三个层级：

Tier 1：零代码 - 用Coze（扣子）快速验证

适合：想快速验证想法的非技术背景律师

案例：有律所行政部门负责人花一个下午，用Coze搭建了"律所入职与报销指南"机器人，直接挂到所内群聊，新人有任何程序性问题直接问就行。

工具推荐：

Coze（扣子）：拖拽式操作，零代码
Dify：表格式流程定制

Tier 2：低代码 - 构建专属知识库

适合：有技术基础，想做更专业的产品

案例：用Dify搭建律所"专属案例库"，精准控制AI只在内部上传的几千份案例和法律汇编中寻找答案，杜绝"法律幻觉"。

核心公式：

法律Agent = 大模型(大脑) + RAG(私有知识库) + Tools(工具) + Workflow(工作流程)

Tier 3：私有化部署 - 数据安全优先

适合：处理IPO、跨国并购、核心商业秘密等高敏感案件

方案：Ollama + AnythingLLM（开源组合）或Dify企业私有化版本

"所有数据不出律所的服务器，物理断网运行，这是最高级别的合规保障"

三、从想法到产品：律师的实操步骤

结合大赛案例和行业实践，我梳理出律师开发AI产品的实操路径：

第一步：找准高频痛点

大赛获奖作品有一个共同特点：都是解决真实痛点的。

不是"AI能做什么"，而是"我每天最烦什么"。

实操方法：

列出每天工作中重复性最高的3件事
评估哪件最适合标准化

第二步：选择合适的工具

需求	推荐工具
快速验证想法	Coze（1天出原型）
构建知识问答	Dify
开发完整产品	React + Python + DeepSeek
零技术门槛	Coze

第三步：准备数据

律师的天然优势：多年积累的案例和文书

"判断'好不好用'，恰恰是我们专业人士的专长"

可以准备：

领域内文书范本（5万份以上最佳）
法律法规条文库
案例数据库

第四步：快速迭代

"有时候换模型比调教一周更有效"——百度AI专家毕考

不要追求完美，先做MVP（最小可行产品），用起来再说。

四、律师做产品的独特优势

为什么我说律师做AI产品有优势？

懂业务：深刻理解真实痛点，不是拍脑袋想需求
有数据：多年积累的案例和文书，是训练AI的宝贵语料
有客户：天然的验证渠道，产品做出来马上能用
专业性：能判断"好不好用"，这是程序员做不到的

盛廷主任毕文强说得好：

"钢铁侠真正的核心不是那套盔甲，而是盔甲里的人。AI就是我们的盔甲，而你们，就是钢铁侠。"

五、给陈律师的建议

结合陈律师"政府法律顾问"的定位，可以考虑：

可探索的产品方向

政府合同审查助手
- 痛点：政府合同数量大、法规更新快
- 方案：标准化审查清单 + AI辅助判断
政策解读机器人
- 痛点：新政策出台后需要快速解读
- 方案：上传历年政策文档，问答式解读
个人IP内容资产
- 聚焦"政府法律顾问"细分领域
- 整理成可复用的内容资产

下一步行动

梳理政府法律顾问工作中最高频的3个痛点
用Coze搭建第一个原型（1天即可）
整理1份专属知识库文档

结语

盛廷大赛给我最大的启发是：法律AI的正从"单点提效"迈向"体系赋能"。

律师不再是AI的被动接受者，而是可以成为AI产品的创造者。

重要的是开始行动，而不是等技术成熟。

"别再觉得自己'不会编程'就低人一等了。去学AI，去用AI，去做一个只有你才能做出来的专业产品。"

参考资料：盛廷第二届龙虾争霸赛（2026-04-25）；2026中国律所数字化转型工具选型指南