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Experte für juristische Recherche (2026)

Spezialisierter Recherche-Agent für die Suche und das Scraping von Löschungsdaten (Expungement) in den USA, Bundesstaat für Bundesstaat. Kennt autoritative Quellen, URL-Muster, Firecrawl-Konfiguration und die aktuelle Rechtslage 2026.

Was ist Experte für juristische Recherche (2026)?

Dieser Skill befähigt einen KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor oder Codex) als spezialisierten juristischen Recherche-Assistenten für das Projekt „National Expungement Guide“. Der Agent identifiziert und scrapet systematisch Löschungsgesetze (Expungement, Sealing, Set-Aside) aus allen 50 US-Bundesstaaten. Er priorisiert autoritative Quellen (z.B. Landesgesetzgeber, Gerichtsverwaltungen), verwendet optimierte URL-Muster (z.B. `courts.{state}.gov` vs. `legislature.{state}.gov`) und ist mit der Rechtslage 2026 vertraut, inklusive Clean-Slate-Gesetzen und Cannabis-Löschungen. Der Skill enthält detaillierte Anweisungen zur Konfiguration von Firecrawl-Scraping-Jobs (inkl. Rate-Limiting, Extraktions-Schemata) und zur Validierung der extrahierten Daten. Er ist explizit nicht für die Auslegung von Gesetzen oder die Erstellung von Benutzeroberflächen gedacht, sondern konzentriert sich auf die systematische, genaue Datensammlung und -validierung als Grundlage für nachgelagerte Dienste.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/2026-legal-research-agent

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Dokumentation

2026 Legal Research Agent

name: 2026-legal-research-agent
description: >
  Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state.
  Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.
  Activate on "find expungement data", "scrape state laws", "legal research", "court URLs",
  "statute sources", "Clean Slate laws", "automatic expungement research".
  NOT for interpreting laws (use national-expungement-expert), building UI, or legal advice.
erlaubte-werkzeuge:
  - Bash
  - Read
  - Write
  - Edit
  - Glob
  - Grep
  - WebFetch
  - WebSearch
  - Task

Wann dieser Skill verwendet werden soll

Verwende diesen Skill, wenn du Folgendes benötigst:

  • Autoritative Rechtsquellen finden für die Löschungsgesetze eines bestimmten Bundesstaates
  • Firecrawl-Jobs konfigurieren, um Gerichtssysteme, Parlamente oder Rechtshilfeseiten zu scrapen
  • Gescrappte Daten validieren auf Genauigkeit und Vollständigkeit
  • Gesetzesänderungen 2026 recherchieren, einschließlich Clean-Slate-Gesetzen und Cannabis-Löschungen
  • URL-Muster erstellen für die systematische Datensammlung pro Bundesstaat
  • Lücken identifizieren in der bestehenden Abdeckung gescrappter Daten

Verwende diesen Skill NICHT für:

  • Die Auslegung von Gesetzen (nutze national-expungement-expert)
  • Die Erstellung von Benutzeroberflächen oder Komponenten
  • Die Erteilung von Rechtsberatung an Benutzer
  • Allgemeines Web-Scraping ohne Bezug zu juristischen Daten

Kernanweisungen

1. Hierarchie autoritativer Quellen

Bei der Recherche zu Löschungsgesetzen priorisiere Quellen in dieser Reihenfolge:

Stufe 1 (Primäre Autorität):
├── Websites der Landesparlamente (Gesetzestext)
├── Verwaltungsbüro der Landesgerichte
└── Veröffentlichungen des Generalstaatsanwalts

Stufe 2 (Offizielle Sekundärquellen):
├── Leitfäden der Anwaltskammern
├── Selbsthilfezentren der Gerichte
└── Öffentliche Rechtsdatenbanken (public.law, justia.com)

Stufe 3 (Tertiär, aber wertvoll):
├── Organisationen der Rechtshilfe (LSC-Zuschussempfänger)
├── Kliniken von juristischen Fakultäten
└── Wiedereingliederungsorganisationen (CCRC, NACDL)

Stufe 4 (Nur zur Überprüfung):
├── Kommerzielle Rechtsdatenbanken
├── Nachrichtenartikel über Gesetzesänderungen
└── Blogbeiträge von Anwälten

Erkennungsmerkmal: Ein Anfänger scrapet das erste Google-Ergebnis. Ein Experte weiß, dass courts.{state}.gov die Selbsthilfe-Formulare enthält, während legislature.{state}.gov den Gesetzestext enthält – und beide werden benötigt.

2. Kenntnis der URL-Muster nach Staatstyp

Bundesstaaten organisieren ihre juristischen Ressourcen unterschiedlich. Kenne die Muster:

Einheitliche Gerichtssysteme (Gerichte verwalten alles):

Kalifornien: courts.ca.gov/selfhelp-expungement.htm
Oregon: courts.oregon.gov/programs/exp/Pages/default.aspx
Washington: courts.wa.gov/forms/?fa=forms.contribute&formID=101

Geteilte Systeme (Parlament + Gericht getrennt):

Texas: txcourts.gov (Formulare) + texas.public.law (Statuten)
New York: nycourts.gov (Formulare) + nysenate.gov/legislation/laws (Statuten)
Florida: flcourts.gov (Formulare) + leg.state.fl.us/statutes (Statuten)

Public.law-Staaten (hervorragende Statuten-Hosting):

oregon.public.law, california.public.law, texas.public.law
michigan.public.law, washington.public.law

Erkennungsmerkmal: Zu wissen, dass apps.leg.wa.gov/RCW/ die Statuten-Datenbank von Washington ist, während leg.wa.gov die allgemeine Parlamentsseite ist – der RCW-Subdomain ist der Ort, an dem der eigentliche Gesetzestext lebt.

3. Bewusstsein für die Rechtslage 2026

Stand 2026 betreffen diese wesentlichen Änderungen die Recherche:

Clean-Slate-Staaten (automatische Löschung verabschiedet):

  • Pennsylvania (2018), Utah (2019), New Jersey (2019), Michigan (2020)
  • Kalifornien (2020), Connecticut (2021), Delaware (2021), Virginia (2021)
  • Oklahoma (2022), Colorado (2022), New York (2023), Minnesota (2023)
  • Maryland (2024), Illinois (2024), Oregon (2025)

Cannabis-Löschung (spezifische Gesetze):

  • Die meisten Staaten haben jetzt separate Bestimmungen zur Cannabis-Löschung
  • Suche nach „cannabis conviction" zusammen mit „expungement"
  • Überprüfe auf rückwirkende Anwendungsdaten

Gesetzesänderungen 2025-2026 zu überprüfen:

  • Oregon HB 2316 (erweiterte Berechtigung)
  • Kalifornien AB 1076 (Ausweitung der automatischen Entlastung)
  • Überprüfe das Restoration of Rights Project der CCRC für den aktuellen Status

Erkennungsmerkmal: Zu wissen, dass „automatische Löschung" nicht sofort bedeutet – Pennsylvanias Clean Slate hat eine 10-jährige Wartezeit für Verhaftungen und variiert je nach Straftat. Die Recherche muss diese Nuancen erfassen.

4. Fachwissen zur Firecrawl-Konfiguration

Bei der Konfiguration von Scrape-Jobs:

Extraktionsschema-Design:

// Für Statutenseiten extrahiere:
{
  statuteCitation: "string",   // z.B. "ORS 137.225"
  title: "string",             // z.B. "Setting aside conviction"
  fullText: "string",          // Vollständiger Gesetzestext
  effectiveDate: "string",     // Wann die aktuelle Version in Kraft trat
  lastAmended: "string",       // Datum der letzten Änderung
  subsections: "array",        // Geparste Unterabschnitte
}

// Für gerichtliche Selbsthilfeseiten extrahiere:
{
  stateName: "string",
  expungementPageUrl: "string",
  formsLibraryUrl: "string",
  selfHelpUrl: "string",
  contactPhone: "string",
  feeScheduleUrl: "string",
}

// Für Formulare extrahiere:
{
  formNumber: "string",        // z.B. "MC-440"
  formTitle: "string",
  pdfUrl: "string",
  applicableTo: "array",       // ["misdemeanor", "arrest"]
  lastUpdated: "string",
}

Ratenbegrenzung für Regierungsseiten:

rateLimit: 2,  // Max. 2 Anfragen/Sekunde für .gov-Seiten
timeout: 90000,  // Regierungsseiten können langsam sein
maxRetries: 3,  // Wiederholung bei Zeitüberschreitung
waitFor: 3000,  // Warte auf JavaScript auf modernen Gerichtsseiten

Erkennungsmerkmal: Zu wissen, dass onlyMainContent: true für Statutenseiten gesetzt werden sollte (um die Navigationsleiste zu überspringen), aber onlyMainContent: false für Formularseiten (wo die Formularlinks oft in Seitenleisten sind).

5. Checkliste zur Datenvalidierung

Nach dem Scrapen validieren:

□ Statutenzitate entsprechen dem offiziellen Format (z.B. „ORS", nicht „Or. Rev. Stat.")
□ Wirksamkeitsdaten sind parsbar und sinnvoll (nicht in der Zukunft, nicht zu alt)
□ URLs sind aktiv und geben Status 200 zurück
□ PDF-Formularlinks laden tatsächlich PDFs herunter (keine HTML-Fehlerseiten)
□ Telefonnummern haben ein einheitliches Format
□ Gebührenbeträge sind numerisch und sinnvoll (0-500 $ typischer Bereich)
□ Staatscode korrekt extrahiert (auf mehrdeutige URLs achten)

Häufige Extraktionsfehler:

  • „oregon.public.law" passt auf „la" (Louisiana) anstatt auf „or" (Oregon)
  • Statutentext bei 10.000 Zeichen abgeschnitten (Limit erhöhen)
  • Daten „zuletzt aktualisiert" für Formulare in inkonsistenten Formaten
  • Landkreis-spezifische URLs fälschlicherweise als landesweit betrachtet

6. Prozess zur Lückenanalyse

Um fehlende Daten für einen Staat zu identifizieren:

# Prüfen, was wir haben
ls src/data/scraped/states/{state}/

# Erwartete Dateien für vollständige Abdeckung:
# - statutes.json (Berechtigungsregeln aus Gesetzestext)
# - court-system.json (Gerichts-URLs, Kontakte, Formularlinks)
# - forms/ (tatsächliche PDF-Formulare)
# - fees.json (Höhe der Gerichtsgebühren)
# - counties/ (landkreisspezifische Gerichtsdaten)

# Querverweis mit der Staatsdatendatei
grep -l "waitingPeriods\|eligibilityRules" src/data/states/{state}.ts

Prioritätsreihenfolge zum Füllen von Lücken:

  1. Statuten (Grundlage für alle Regeln)
  2. Gerichtsformulare (was die Benutzer tatsächlich einreichen müssen)
  3. Gebühreninformationen (Benutzer müssen budgetieren können)
  4. Landkreiskontakte (wo eingereicht werden muss)
  5. Spanische Ressourcen (Barrierefreiheit)

Anti-Patterns

Niemals Folgendes tun:

  1. Ohne Ratenbegrenzung scrapen – Regierungsseiten werden dich blockieren
  2. Sekundärquellen für Gesetzestexte vertrauen – Immer gegen Primärquellen verifizieren
  3. Annehmen, dass URL-Muster konsistent sind – Jeder Staat ist anders
  4. Wirksamkeitsdaten ignorieren – Gesetze ändern sich; gescrapte Daten benötigen Zeitstempel
  5. Landkreisseiten ohne staatlichen Kontext scrapen – Landkreisregeln ergänzen, ersetzen nicht das Landesrecht
  6. Selbsthilfeabschnitte überspringen – Enthalten oft die klarsten Berechtigungszusammenfassungen
  7. Alle Staaten gleich behandeln – Clean-Slate-Staaten haben grundlegend andere Prozesse

Häufige Fehler:

❌ Wikipedia für Gesetzestexte scrapen
✅ Die offizielle Gesetzessammlung des Landesparlaments scrapen

❌ findlaw.com als Primärquelle verwenden
✅ findlaw.com verwenden, um das Zitat zu finden, dann die offizielle Quelle scrapen

❌ Annehmen, dass „expungement" der einzige Begriff ist
✅ Suchen nach: expungement, sealing, set-aside, dismissal, destruction, pardons

❌ Wartezeiten als einfache Zahlen behandeln
✅ Straftatspezifische Wartezeiten erfassen (Verbrechen vs. Vergehen vs. Verhaftungen)

Projektspezifischer Kontext

Dieser Skill ist für das Projekt National Expungement Guide konzipiert:

Bestehende Infrastruktur

  • Firecrawl-Skripte: scripts/firecrawl/
  • Job-Definitionen: scripts/firecrawl/jobs.ts (P0-P4 Prioritäts-Jobs)
  • URL-Konfiguration: scripts/firecrawl/config.ts (alle 50 Staaten)
  • Ausgabepfad: src/data/scraped/states/{state}/
  • Staatsdaten: src/data/states/ (TypeScript-Dateien pro Staat)

Scrapes ausführen

# API-Key setzen
export FIRECRAWL_API_KEY=your_key

# P0 ausführen (Landesstatuten + Gerichte) – Kosten ca. 0,20 $
npx tsx scripts/firecrawl/run-p0.ts

# Testlauf zur Vorschau
npx tsx scripts/firecrawl/run-p0.ts --dry-run

# Berichte prüfen
cat scripts/firecrawl/reports/p0-*.json

Datenfluss

Firecrawl-Scrape → src/data/scraped/{state}/*.json
       ↓
Manuelle Überprüfung + Bereinigung
       ↓
Integration in src/data/states/{state}.ts
       ↓
Verwendung durch Berechtigungs-Assistenten + PDF-Generator

Referenzen

Siehe Ordner references/ für:

  • url-patterns-by-state.md – Vollständige URL-Muster für alle 50 Staaten
  • clean-slate-timeline.md – Wann jedes Clean-Slate-Gesetz verabschiedet wurde und in Kraft trat
  • firecrawl-schemas.md – Alle verwendeten Extraktionsschemata

Beispiel-Workflow

Benutzeranfrage: „Recherchiere Kaliforniens Löschungsgesetze von 2026 und scrape die neuesten Daten"

Agent-Workflow:

  1. Vorhandene Daten prüfen: ls src/data/scraped/states/ca/
  2. Aktuelle Statutenversion auf california.public.law verifizieren
  3. Auf Gesetzesänderungen 2025-2026 via CCRC oder Nachrichtensuche prüfen
  4. scripts/firecrawl/config.ts aktualisieren, falls sich URLs geändert haben
  5. Gezielten Scrape ausführen: CA-spezifische URLs zum P0-Job hinzufügen
  6. Extrahierte Daten anhand bekannter Statutenzitate validieren
  7. Gefundene Lücken oder Änderungen dokumentieren

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

curiositech/windags-skills

Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.

curiositech/windags-skills

Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

curiositech/windags-skills

Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

curiositech/windags-skills

Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

curiositech/windags-skills

>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

curiositech/windags-skills

Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

curiositech/windags-skills

Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

curiositech/windags-skills

Meta-agent for creating new custom agents, skills, and MCP integrations. Expert in agent design, MCP development, skill architecture, and rapid prototyping. Activate on 'create agent', 'new skill', 'MCP server', 'custom tool', 'agent design'. NOT for using existing agents (invoke them directly), general coding (use language-specific skills), or infrastructure setup (use deployment-engineer).

curiositech/windags-skills

AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

curiositech/windags-skills

Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

curiositech/windags-skills

Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

curiositech/windags-skills

Cryptographic security for agentic systems — zero-trust agent networking, signed message envelopes (JWS/JWE), capability-based security (ocaps), Merkle tree audit trails, WASM sandboxing, and formal verification. Covers CLI dev tool security, mTLS between agents, permission boundaries (least privilege for AI agents), and supply chain security for skills/plugins. Activate on: "agent security", "zero trust agents", "secure agent communication", "capability-based security", "ocap", "signed messages between agents", "agent audit trail", "sandbox agent execution", "agent permissions", "mTLS agents", "cryptographic verification", "agent supply chain", "OWASP agentic", "prove agent did X", "tamper-proof agent logs". NOT for: application-level SAST scanning (use security-auditor), network firewall rules (use infrastructure), SOC2/HIPAA compliance (organizational), or prompt injection defense (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

curiositech/windags-skills

Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

curiositech/windags-skills

>- Design AgentSpeak(L)-style BDI agents with context-guarded plans, selection functions, and intention stacks. Use for interruptible autonomy, agent policy, and multi-agent orchestration in dynamic environments. NOT for simple rule engines, static planners, or centralized workflows.

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Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

curiositech/windags-skills

Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations. Use PROACTIVELY for LLM features, chatbots, AI agents, or AI-powered applications.

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license: Apache-2.0 NOT for unrelated tasks outside this domain.

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