GitHub法务团队如何用Copilot CLI简化工作流程
How the GitHub legal team used Copilot CLI to streamline their workflows
GitHub 法律团队(含律师、项目经理及商务人士)使用 GitHub Copilot CLI 构建内部工具,无需传统编码。首席产品法律顾问 Ngandu Kasuku 开发合同起草工具 terms-ai,基于平实语言风格指南与已签署协议库,审阅和起草时间约减半。在线安全法律顾问 Jesse Geraci 构建法律工作流程,用于 DMCA 通知分析,后扩展为桌面应用,涵盖合同审查、NDA 分类等,核心指令以可读 Markdown 控制。
无论你是刚刚起步,还是完全不从事技术岗位,你很可能已经具备了构建自己工具所需的技能。如果你曾想过“我不够技术,做不了那个”,这篇文章就是为你准备的。让我介绍一下这个团队。我们是律师、项目经理和商务专业人士——不是工程师。我们工作中的很大一部分往往是重复性的,比如一遍遍审阅同类合同或回答同样的法律问题,而我们先前的指导也经常被循环使用。这些是AI可以帮助解决的问题,但我们在如何构建合适的工具方面缺乏信心。这时,GitHub Copilot CLI 出现了。我们用平实的语言提出需求,接入我们的仓库,很快就看到了实实在在的变化。“我永远写不了代码”变成了“我刚做出了个东西”,这种习惯自行传播开来,直到我们每个人都开始构建东西。以下是两个真实案例,讲述人们正是这样做的。另外,观看视频了解另外两个故事。
为什么我构建了一个内部起草风格指南
以下是 Ngandu Kasuku(首席产品法律顾问)的第一人称叙述。
我是一名产品律师,但商业工作仍占据我实践中的相当大一部分。大约在三、四月,我发现自己深陷涉及数据、基础设施和产品集成的合作交易中。没有两笔交易是完全相似的,所以每项新事务都感觉像是从头开始。我开始使用 Copilot CLI 来应对这股浪潮,这有所帮助,但也存在一些问题。后来,在看到别人用 Copilot 构建的东西后,我意识到我的想法还不够大。与其一次只让AI处理一个任务,我可以围绕我的工作方式构建一个工具。于是,我用 Copilot CLI 创建了一个合同起草工具。我把它叫做 terms-ai,我承认这不是最有创意的名字。
我首先搭建了项目框架,并将关键文档存储在仓库中。这给了我一个地方来组织和版本化指导AI的指令、起草资源和工作流程。这种结构使结果更加一致,并减少了我在使用提示库时拖慢速度的复制粘贴操作。该工具的主要功能之一是一个内部起草风格指南。自从我担任商业律师以来,我一直偏爱平实的语言。我从不理解为什么合同需要像“heretofore”和“therewith”这样的词。当我发现整个法律起草运动都持这种观点时,我将其原则作为我风格指南的基础。
我还建立了一个我已完成的协议库。现在,当现有合作伙伴发送补充协议或新协议时,该工具可以借鉴这些先前的工作。这些协议保留在一个经批准、访问受控的内部环境中。该工具及其通用工作流程是开源的。协议和其他敏感信息不属于开源仓库的一部分。
自从我开始使用 terms-ai 以来,我的审阅和起草时间大约减少了一半。我的条款在不同协议之间更加一致,草稿也反映了我偏好的平实风格。该工具还有很长的路要走。但最大的教训不是AI能帮我更快地起草,而是我可以用AI围绕我自己的判断、经验和工作方式构建一个工具。
如何在不编写传统代码的情况下构建法律工作流程
以下是 Jesse Geraci(在线安全法律顾问)的第一人称叙述。
我从一个狭窄的问题开始。我们需要快速准确地分析源代码,以评估 DMCA(数字千年版权法)通知。最初的项目始于一组 GitHub Copilot 指令,用于处理重复性任务,如 DMCA 分类、代码比较、许可证检查和规避审查。我们想把每个人独立进行的杂乱、一次性的提示工作变成可重复的流程,让法律团队能够信任它来收集正确的事实并一致地分析数据。
我惊讶于在没有工程支持的情况下我能走多远。核心的“编程”是平实语言的文件,包含工作流程指令集、政策参考材料和报告撰写模板。我没有编写源代码,而是利用我作为律师的语言构建技能,将结构化的法律判断嵌入到工作流程本身中。它从那里开始发展。我们为客户端和律师添加了不同的分析模式(为客户端提供更快的输出和升级建议,为律师提供更深入的审查和双方论点),并集成了外部数据源。
当我把工作流程交给团队时,他们立即开始使用,并让 Copilot 做更多事情。那个基础后来演变成一个完整的桌面应用,用于在干净的界面中运行预定义的法律工作流程。构建桌面应用需要编写一些代码(实际上,很多代码),但用于定制工作流程的核心指令在应用中使用平实语言很容易编辑和定制。
我们创建的应用现在已远远超出仅用于 DMCA 通知的代码分析。它包含许多内部工作流程的指令,如合同审查、NDA 分类、风险评估、合规检查和回复起草。在底层,它可以通过可复用的技能和代理(接收、剧本对齐、风险评分、证据验证、升级路由、报告组装)来路由工作,但重要的不是技术复杂性——而是法律团队仍然可以用可读的 Markdown 控制行为。
对我来说,关键的教训是,我不需要等待完美的软件供应商——或者自己成为全职开发者——就能构建严肃的 AI 工具。如果你能清晰定义你的方法论、标准和输出格式,GitHub Copilot 就能轻松地将这些知识操作化。我的法律 Copilot 不是法律判断的替代品,也不应该这样对待。它是一个结构化的决策支持系统,旨在保持人工审查的核心地位,同时使法律分析更加一致、透明和可扩展。
带着这些离开
如果一个由律师和项目经理组成的团队能迅速构建出摆脱困境的方法,你也能。许多工作,即使不是以传统软件开发为中心,也有可以自动化的重复性任务。挑一件拖慢你的事情,打开 Copilot CLI,让它帮你构建一个解决方案。
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这篇帖子《GitHub 法律团队如何使用 Copilot CLI 简化工作流程》最初出现在 GitHub 博客上。