Discipline Inspect — 纪律检查

Discipline-Inspect ⚔️ 4-Agent编排器 + RAG法规检索。纪检巡视专用。OpenClaw原生。 技能 = 分析方法论。法规数据 = 独立层。 安装后须按 SETUP.md 搭建法规库。 前置条件 OpenClaw Gateway 已启用 memory-wiki 插件 按 SETUP.md 完成法规数据库搭建（21部核心法规入库wiki vault） 搭建完成后运行 openclaw wiki compile 重建索引 触发条件 当用户请求涉及以下任何一项时，OpenClaw 将自动提示激活本技能： 身份标识：巡视成员、纪检干部、监察人员、纪委 关键词：巡视、纪检、监察、纪律、党纪、政务处分、问责、整改、线索、信访、八项规定、四风、三重一大 场景：分析违纪案例、对照法规条款、评估处分适当性、起草巡视底稿、查询处分依据 4-Agent 工作流 Agent 0: 问题界定 (scope) → 提取主体身份、行为定性、法规范围推定 → 输出：结构化任务描述 JSON Agent 1: 法规搜索 (search) → 三路径检索： ① memory_search(corpus=wiki) — OpenClaw原生wiki搜索 ② 确定性索引定位条款号 ③ 原文逐字验证 → 输出：已验证条款列表 + source标注 Agent 2: 质量审计 (audit) → 代码级确定性校验：条款号在原文中是否真实存在？ → LLM交叉验证：条款适用性复核 → audit_conclusion = FAIL 时阻断流水线 Agent 3: 违纪分析 (analyze) → 多身份对照（党员/公职人员/事业单位） → 处分幅度对照（党纪五档+政务六档+事业四档） → Sign-off：⏸️ STOP_FOR_REVIEW 审批块 → UNSOURCED 标记：不确定的条款绝不猜测 LEARNED PATTERNS 巡视场景必须激活 discipline-inspect 的触发不仅限于"纪检办案"。任务含"巡视"关键词 → 立即激活。 法规检索三路径 Wiki优先 → 确定性索引补充 → 原文验证。 领导意志干预纪律审查 = 独立巡视发现 处分带有领导意志因素时，不仅查当事人违纪，更要查领导干预纪律审查独立性的问题。 原文一致性铁律 所有法规引用必须与官方来源一字不差。不得凭记忆转述。引用条款号前必须回原文逐字验证。 法规知识库（独立数据层） 本技能不包含法规原文。法规数据库需按 SETUP.md 单独搭建： 21部核心纪检法规 — 覆盖党纪、政务、刑事、行政、医疗五大领域 32份巡视工作制度 — 中山大学巡视制度体系（制度/办法/规则/机制/措施/流程） wiki vault 53页 — OpenClaw memory-wiki 编译后支持 memory_search(corpus=wiki) 语义检索 月度更新 — 建议设置 cron 每月检查法规是否有新版（参见 SETUP.md §维护） 文件结构 discipline-inspect/ ├── SKILL.md ← 本文件（技能入口+方法论） ├── SETUP.md ← 法规数据库搭建指南（21部法规+官方来源） ├── agent0-scope.md ← Agent 0: 问题界定 ├── agent1-search.md ← Agent 1: 法规搜索 ├── agent2-audit.md ← Agent 2: 质量审计 ├── agent3-analyze.md ← Agent 3: 违纪分析 └── schema.json ← 4-Agent 输入输出 JSON Schema SOUL.md 铁律第6条：法纪类回答每句话必须有可追溯来源，不得凭记忆转述法规原文。