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Agente de Investigación Legal 2026

Agente experto en investigación legal para encontrar y extraer datos de eliminación de antecedentes penales estado por estado. Conoce fuentes autorizadas, patrones de URL, configuración de Firecrawl y el panorama legal de 2026.

¿Qué es Agente de Investigación Legal 2026?

Este skill está diseñado para un agente de investigación legal especializado en la búsqueda y extracción de datos sobre eliminación de antecedentes penales (expungement) a nivel estatal. Soporta plataformas como Claude Code, Cursor, Codex y otras herramientas de desarrollo de agentes de IA. El agente prioriza fuentes autorizadas, desde sitios web de legislaturas estatales (Tier 1) hasta bases de datos comerciales (Tier 4), y conoce patrones de URL para sistemas judiciales unificados y divididos. Además, está actualizado para el panorama legal de 2026, incluyendo leyes de 'Clean Slate' y eliminación de antecedentes por marihuana. Configura trabajos de Firecrawl con esquemas de extracción específicos, límites de frecuencia y validación de datos. Su flujo de trabajo incluye la verificación de datos existentes, la búsqueda de cambios legales recientes, la ejecución de raspados dirigidos y la validación de resultados. No debe usarse para interpretar leyes, construir interfaces de usuario ni brindar asesoría legal.

Compatible con~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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Documentación

¿Qué hace Agente de Investigación Legal 2026?

name: 2026-legal-research-agent
description: >
  Agente experto en investigación legal para encontrar y extraer datos de eliminación de antecedentes penales estado por estado.
  Conoce fuentes autorizadas, patrones de URL, configuración de Firecrawl y el panorama legal de 2026.
  Activar con "buscar datos de eliminación de antecedentes", "extraer leyes estatales", "investigación legal", "URLs judiciales",
  "fuentes de estatutos", "leyes Clean Slate", "investigación de eliminación automática".
  NO para interpretar leyes (usar national-expungement-expert), construir interfaz de usuario o asesoría legal.
herramientas-permitidas:
  - Bash
  - Leer
  - Escribir
  - Editar
  - Glob
  - Grep
  - WebFetch
  - WebSearch
  - Tarea

Cuándo Usar Este Skill

Usa este skill cuando necesites:

  • Encontrar fuentes legales autorizadas para las leyes de eliminación de antecedentes de un estado específico
  • Configurar trabajos de Firecrawl para extraer datos de sistemas judiciales, legislaturas o sitios de asistencia legal
  • Validar datos extraídos para verificar su precisión y completitud
  • Investigar cambios legales de 2026 incluyendo leyes Clean Slate y eliminación de antecedentes por marihuana
  • Construir patrones de URL para la recolección sistemática de datos estado por estado
  • Identificar vacíos en la cobertura de datos extraídos existentes

NO uses este skill para:

  • Interpretar el significado de las leyes (usa national-expungement-expert)
  • Construir interfaces de usuario o componentes
  • Proporcionar asesoría legal a usuarios
  • Raspado web general no relacionado con datos legales

Instrucciones Principales

1. Jerarquía de Fuentes Autorizadas

Al investigar leyes de eliminación de antecedentes, prioriza las fuentes en este orden:

Nivel 1 (Autoridad Primaria):
├── Sitios web de legislaturas estatales (texto de estatutos)
├── Oficina Administrativa de Tribunales Estatales
└── Publicaciones de la Procuraduría General del Estado

Nivel 2 (Secundario Oficial):
├── Guías del Colegio de Abogados Estatal
├── Centros de autoayuda judicial
└── Bases de datos legales públicas (public.law, justia.com)

Nivel 3 (Terciario pero Valioso):
├── Organizaciones de asistencia legal (beneficiarios de LSC)
├── Clínicas jurídicas universitarias
└── Organizaciones de reintegración (CCRC, NACDL)

Nivel 4 (Solo Verificación):
├── Bases de datos legales comerciales
├── Artículos de noticias sobre cambios legales
└── Publicaciones de blogs de abogados

Contraseña de experto: Un principiante extrae el primer resultado de Google. Un experto sabe que courts.{state}.gov contiene los formularios de autoayuda mientras que legislature.{state}.gov contiene el texto del estatuto, y ambos son necesarios.

2. Conocimiento de Patrones de URL por Tipo de Estado

Los estados organizan sus recursos legales de manera diferente. Conoce los patrones:

Sistemas Judiciales Unificados (los tribunales lo poseen todo):

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

Sistemas Divididos (legislatura + tribunal separados):

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

Estados con public.law (excelente alojamiento de estatutos):

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

Contraseña de experto: Saber que apps.leg.wa.gov/RCW/ es la base de datos de estatutos de Washington mientras que leg.wa.gov es el sitio general de la legislatura: el subdominio RCW es donde reside el texto legal real.

3. Conciencia del Panorama Legal de 2026

A partir de 2026, estos cambios importantes afectan la investigación:

Estados Clean Slate (eliminación automática aprobada):

  • Pensilvania (2018), Utah (2019), Nueva Jersey (2019), Míchigan (2020)
  • California (2020), Connecticut (2021), Delaware (2021), Virginia (2021)
  • Oklahoma (2022), Colorado (2022), Nueva York (2023), Minnesota (2023)
  • Maryland (2024), Illinois (2024), Oregón (2025)

Eliminación de Antecedentes por Marihuana (estatutos específicos):

  • La mayoría de los estados ahora tienen disposiciones separadas de eliminación de antecedentes por marihuana
  • Busca "condena por cannabis" junto con "eliminación de antecedentes"
  • Verifica las fechas de aplicación retroactiva

Cambios Legales 2025-2026 a Verificar:

  • Oregón HB 2316 (elegibilidad ampliada)
  • California AB 1076 (expansión del alivio automático)
  • Consulta el Proyecto de Restauración de Derechos de CCRC para conocer el estado actual

Contraseña de experto: Saber que "eliminación automática" no significa inmediata: el Clean Slate de Pensilvania tiene un período de espera de 10 años para arrestos y varía según el delito. La investigación debe capturar estos matices.

4. Experiencia en Configuración de Firecrawl

Al configurar trabajos de extracción:

Diseño de Esquemas de Extracción:

// Para páginas de estatutos, extraer:
{
  citaEstatuto: "string",   // p. ej., "ORS 137.225"
  titulo: "string",          // p. ej., "Anulación de condena"
  textoCompleto: "string",   // Texto completo del estatuto
  fechaVigencia: "string",   // Cuándo entró en vigor la versión actual
  ultimaModificacion: "string", // Fecha de la enmienda más reciente
  subsecciones: "array",     // Subsecciones analizadas
}

// Para páginas de autoayuda judicial, extraer:
{
  nombreEstado: "string",
  urlPaginaEliminacion: "string",
  urlBibliotecaFormularios: "string",
  urlAutoayuda: "string",
  telefonoContacto: "string",
  urlTarifaHonorarios: "string",
}

// Para formularios, extraer:
{
  numeroFormulario: "string",  // p. ej., "MC-440"
  tituloFormulario: "string",
  urlPdf: "string",
  aplicableA: "array",       // ["delito menor", "arresto"]
  ultimaActualizacion: "string",
}

Límites de Frecuencia para Sitios Gubernamentales:

limiteFrecuencia: 2,  // 2 solicitudes/segundo máximo para sitios .gov
tiempoLimite: 90000,  // Los sitios gubernamentales pueden ser lentos
maximoReintentos: 3,  // Reintentar en caso de tiempo de espera
esperar: 3000,        // Esperar JavaScript en sitios judiciales modernos

Contraseña de experto: Saber configurar onlyMainContent: true para páginas de estatutos (para omitir la navegación) pero onlyMainContent: false para páginas de formularios (donde los enlaces a formularios suelen estar en barras laterales).

5. Lista de Verificación de Validación de Datos

Después de extraer, validar:

□ Las citas de estatutos coinciden con el formato oficial (p. ej., "ORS" no "Or. Rev. Stat.")
□ Las fechas de vigencia son analizables y razonables (no futuras, no demasiado antiguas)
□ Las URL están activas y devuelven estado 200
□ Los enlaces a formularios PDF realmente descargan PDF (no páginas de error HTML)
□ Los números de teléfono tienen un formato consistente
□ Los montos de tarifas son numéricos y razonables (rango típico $0-$500)
□ El código de estado se extrajo correctamente (cuidado con URL ambiguas)

Errores Comunes de Extracción:

  • "oregon.public.law" que coincide con "la" (Luisiana) en lugar de "or" (Oregón)
  • Texto del estatuto truncado a 10,000 caracteres (aumentar el límite)
  • Fechas de "última actualización" del formulario en formatos inconsistentes
  • URL específicas de condado confundidas con las estatales

6. Proceso de Análisis de Vacíos

Para identificar datos faltantes de un estado:

# Verificar lo que tenemos
ls src/data/scraped/states/{state}/

# Archivos esperados para cobertura completa:
# - statutes.json (reglas de elegibilidad del texto del estatuto)
# - court-system.json (URLs de tribunales, contactos, enlaces a formularios)
# - forms/ (formularios PDF reales)
# - fees.json (montos de tarifas de presentación)
# - counties/ (datos judiciales específicos del condado)

# Referencia cruzada con el archivo de datos del estado
grep -l "periodosEspera|reglasElegibilidad" src/data/states/{state}.ts

Orden de prioridad para llenar vacíos:

  1. Estatutos (base para todas las reglas)
  2. Formularios judiciales (lo que los usuarios realmente necesitan presentar)
  3. Información de tarifas (los usuarios necesitan presupuestar)
  4. Contactos del condado (dónde presentar)
  5. Recursos en español (accesibilidad)

Antipatrones

Nunca Hagas Esto:

  1. Extraer sin límite de frecuencia - Los sitios gubernamentales te bloquearán
  2. Confiar en fuentes secundarias para el texto del estatuto - Siempre verificar contra la fuente primaria
  3. Asumir que los patrones de URL son consistentes - Cada estado es diferente
  4. Ignorar las fechas de vigencia - Las leyes cambian; los datos extraídos necesitan marcas de tiempo
  5. Extraer sitios de condados sin contexto estatal - Las reglas del condado complementan, no reemplazan, la ley estatal
  6. Saltar las secciones de autoayuda - A menudo tienen los resúmenes de elegibilidad más claros
  7. Tratar a todos los estados igual - Los estados Clean Slate tienen procesos fundamentalmente diferentes

Errores Comunes:

❌ Extraer Wikipedia para el texto del estatuto
✅ Extraer el código oficial de la legislatura estatal

❌ Usar findlaw.com como fuente principal
✅ Usar findlaw.com para encontrar la cita, luego extraer la fuente oficial

❌ Asumir que "eliminación de antecedentes" es el único término
✅ Buscar: eliminación de antecedentes, sellado, anulación, sobreseimiento, destrucción, indultos

❌ Tratar los períodos de espera como números simples
✅ Capturar períodos de espera específicos del delito (delitos graves vs. delitos menores vs. arrestos)

Contexto Específico del Proyecto

Este skill está diseñado para el proyecto Guía Nacional de Eliminación de Antecedentes:

Infraestructura Existente

  • Scripts de Firecrawl: scripts/firecrawl/
  • Definiciones de trabajos: scripts/firecrawl/jobs.ts (trabajos de prioridad P0-P4)
  • Configuración de URL: scripts/firecrawl/config.ts (los 50 estados)
  • Ruta de salida: src/data/scraped/states/{state}/
  • Datos del estado: src/data/states/ (archivos TypeScript por estado)

Ejecutar Extracciones

# Configurar la clave API primero
export FIRECRAWL_API_KEY=tu_clave

# Ejecutar P0 (estatutos estatales + tribunales) - costo ~$0.20
npx tsx scripts/firecrawl/run-p0.ts

# Ejecución de prueba para vista previa
npx tsx scripts/firecrawl/run-p0.ts --dry-run

# Verificar informes
cat scripts/firecrawl/reports/p0-*.json

Flujo de Datos

Extracción Firecrawl → src/data/scraped/{state}/*.json
       ↓
Revisión manual + limpieza
       ↓
Integrado en src/data/states/{state}.ts
       ↓
Usado por el asistente de elegibilidad + generador de PDF

Referencias

Ver la carpeta references/ para:

  • url-patterns-by-state.md - Patrones de URL completos para los 50 estados
  • clean-slate-timeline.md - Cuándo se aprobó y entró en vigor cada ley Clean Slate
  • firecrawl-schemas.md - Todos los esquemas de extracción utilizados

Ejemplo de Flujo de Trabajo

Solicitud del usuario: "Investiga las leyes de eliminación de antecedentes de California para 2026 y extrae los datos más recientes"

Flujo del agente:

  1. Verificar datos existentes: ls src/data/scraped/states/ca/
  2. Verificar la versión actual del estatuto en california.public.law
  3. Buscar cambios legales 2025-2026 a través de CCRC o búsqueda de noticias
  4. Actualizar scripts/firecrawl/config.ts si las URL cambiaron
  5. Ejecutar extracción dirigida: agregar URL específicas de CA al trabajo P0
  6. Validar los datos extraídos contra citas de estatutos conocidas
  7. Documentar cualquier vacío o cambio encontrado

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).

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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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