Communitygithub.com

Agent de recherche juridique curiositech/windags-skills

Agent expert en recherche juridique pour trouver et extraire les données d'effacement de casier judiciaire état par état. Connaît les sources autoritaires, les modèles d'URL, la configuration Firecrawl et le paysage juridique 2026.

Qu'est-ce que windags-skills ?

Cet agent spécialisé dans la recherche juridique 2026 est conçu pour les développeurs et les équipes traitant de grands volumes de données juridiques liées à l'effacement de casier. Il automatise la recherche, la configuration et l'extraction de données à partir de sources officielles (législatures, tribunaux, services juridiques) pour tous les États américains. Il supporte les plateformes comme Claude Code, Cursor et Codex, et tire parti de Firecrawl pour le scraping structuré. L'agent connaît les hiérarchies de sources, les modèles d'URL par type d'État, les lois Clean Slate de 2026, et les schémas d'extraction pour les textes de loi, les formulaires et les frais. Il inclut des mécanismes de validation des données, de limitation de débit, et d'analyse des lacunes. Il ne fournit pas d'interprétation juridique (pour cela, utilisez l'agent national-expungement-expert) mais excelle dans la collecte systématique et fiable de données juridiques brutes.

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

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Agent de recherche juridique 2026

name: 2026-legal-research-agent
description: >
  Agent expert en recherche juridique pour trouver et extraire les données d'effacement de casier judiciaire état par état.
  Connaît les sources autoritaires, les modèles d'URL, la configuration Firecrawl et le paysage juridique 2026.
  Activer sur "trouver des données d'effacement", "extraire les lois des États", "recherche juridique", "URL des tribunaux",
  "sources législatives", "lois Clean Slate", "recherche d'effacement automatique".
  PAS pour interpréter les lois (utiliser national-expungement-expert), construire une interface utilisateur ou fournir des conseils juridiques.
allowed-tools:
  - Bash
  - Read
  - Write
  - Edit
  - Glob
  - Grep
  - WebFetch
  - WebSearch
  - Task

Quand utiliser cette compétence

Utilisez cette compétence lorsque vous devez :

  • Trouver des sources juridiques autoritaires pour les lois d'effacement d'un État spécifique
  • Configurer des tâches Firecrawl pour extraire les données des systèmes judiciaires, des législatures ou des sites d'aide juridique
  • Valider les données extraites pour leur exactitude et leur exhaustivité
  • Rechercher les modifications législatives de 2026 incluant les lois Clean Slate et l'effacement lié au cannabis
  • Construire des modèles d'URL pour une collecte systématique de données état par état
  • Identifier les lacunes dans la couverture des données déjà extraites

N'utilisez PAS cette compétence pour :

  • Interpréter ce que les lois signifient (utilisez national-expungement-expert)
  • Construire des interfaces utilisateur ou des composants
  • Fournir des conseils juridiques aux utilisateurs
  • Extraire des données web générales sans rapport avec les données juridiques

Instructions principales

1. Hiérarchie des sources autoritaires

Lors de la recherche de lois sur l'effacement, privilégiez les sources dans cet ordre :

Niveau 1 (Autorité primaire) :
├── Sites web des législatures des États (texte législatif)
├── Bureau administratif des tribunaux de l'État
└── Publications du procureur général de l'État

Niveau 2 (Secondaire officiel) :
├── Guides des barreaux de l'État
├── Centres d'auto-assistance des tribunaux
└── Bases de données juridiques publiques (public.law, justia.com)

Niveau 3 (Tertiaire mais utile) :
├── Organisations d'aide juridique (bénéficiaires LSC)
├── Cliniques des facultés de droit
└── Organisations de réinsertion (CCRC, NACDL)

Niveau 4 (Vérification uniquement) :
├── Bases de données juridiques commerciales
├── Articles de presse sur les modifications législatives
└── Articles de blog d'avocats

Shibboleth : Un novice extrait le premier résultat Google. Un expert sait que courts.{state}.gov contient les formulaires d'auto-assistance tandis que legislature.{state}.gov contient le texte législatif — et les deux sont nécessaires.

2. Connaissance des modèles d'URL par type d'État

Les États organisent leurs ressources juridiques différemment. Connaissez les modèles :

Systèmes judiciaires unifiés (les tribunaux possèdent tout) :

Californie : 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

Systèmes divisés (législature + tribunal séparés) :

Texas : txcourts.gov (formulaires) + texas.public.law (textes législatifs)
New York : nycourts.gov (formulaires) + nysenate.gov/legislation/laws (textes législatifs)
Floride : flcourts.gov (formulaires) + leg.state.fl.us/statutes (textes législatifs)

États Public.law (excellent hébergement des textes législatifs) :

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

Shibboleth : Savoir que apps.leg.wa.gov/RCW/ est la base de données des statuts de Washington tandis que leg.wa.gov est le site général de la législature — le sous-domaine RCW est l'endroit où se trouve le texte législatif réel.

3. Connaissance du paysage juridique 2026

En 2026, ces changements majeurs affectent la recherche :

États Clean Slate (effacement automatique adopté) :

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

Effacement lié au cannabis (textes législatifs spécifiques) :

  • La plupart des États ont désormais des dispositions distinctes pour l'effacement lié au cannabis
  • Recherchez "condamnation pour cannabis" en même que "effacement"
  • Vérifiez les dates d'application rétroactive

Modifications législatives 2025-2026 à vérifier :

  • Oregon HB 2316 (éligibilité élargie)
  • Californie AB 1076 (extension de l'allègement automatique)
  • Consultez le Restoration of Rights Project de CCRC pour l'état actuel

Shibboleth : Savoir que "effacement automatique" ne signifie pas immédiat — le Clean Slate de Pennsylvanie a un délai d'attente de 10 ans pour les arrestations et varie selon l'infraction. La recherche doit capturer ces nuances.

4. Expertise en configuration Firecrawl

Lors de la configuration de tâches d'extraction :

Conception du schéma d'extraction :

// Pour les pages de textes législatifs, extraire :
{
  statuteCitation: "string",   // ex., "ORS 137.225"
  title: "string",             // ex., "Annulation de condamnation"
  fullText: "string",          // Texte législatif complet
  effectiveDate: "string",     // Date d'entrée en vigueur de la version actuelle
  lastAmended: "string",       // Date de la dernière modification
  subsections: "array",        // Sous-sections analysées
}

// Pour les pages d'auto-assistance des tribunaux, extraire :
{
  stateName: "string",
  expungementPageUrl: "string",
  formsLibraryUrl: "string",
  selfHelpUrl: "string",
  contactPhone: "string",
  feeScheduleUrl: "string",
}

// Pour les formulaires, extraire :
{
  formNumber: "string",        // ex., "MC-440"
  formTitle: "string",
  pdfUrl: "string",
  applicableTo: "array",       // ["délit", "arrestation"]
  lastUpdated: "string",
}

Limitation de débit pour les sites gouvernementaux :

rateLimit: 2,  // 2 requêtes/seconde maximum pour les sites .gov
timeout: 90000,  // Les sites gouvernementaux peuvent être lents
maxRetries: 3,  // Réessayer en cas de dépassement du délai
waitFor: 3000,  // Attendre JavaScript sur les sites judiciaires modernes

Shibboleth : Savoir définir onlyMainContent: true pour les pages de textes législatifs (pour ignorer les éléments de navigation) mais onlyMainContent: false pour les pages de formulaires (où les liens vers les formulaires se trouvent souvent dans les barres latérales).

5. Liste de contrôle de validation des données

Après extraction, validez :

□ Les citations législatives correspondent au format officiel (ex., "ORS" et non "Or. Rev. Stat.")
□ Les dates d'effet sont analysables et raisonnables (ni futures, ni trop anciennes)
□ Les URL sont actives et renvoient un statut 200
□ Les liens vers les formulaires PDF téléchargent réellement des PDF (pas des pages d'erreur HTML)
□ Les numéros de téléphone sont dans un format cohérent
□ Les montants des frais sont numériques et raisonnables (plage typique de 0 à 500 $)
□ Le code de l'État est correctement extrait (attention aux URL ambiguës)

Erreurs d'extraction courantes :

  • "oregon.public.law" correspondant à "la" (Louisiane) au lieu de "or" (Oregon)
  • Texte législatif tronqué à 10 000 caractères (augmenter la limite)
  • Dates "dernière mise à jour" des formulaires dans des formats incohérents
  • URL spécifiques à un comté confondues avec celles de l'État

6. Processus d'analyse des lacunes

Pour identifier les données manquantes pour un État :

# Vérifier ce que nous avons
ls src/data/scraped/states/{state}/

# Fichiers attendus pour une couverture complète :
# - statutes.json (règles d'éligibilité issues du texte législatif)
# - court-system.json (URL des tribunaux, contacts, liens vers les formulaires)
# - forms/ (formulaires PDF réels)
# - fees.json (montants des frais de dépôt)
# - counties/ (données judiciaires spécifiques au comté)

# Recouper avec le fichier de données de l'État
grep -l "waitingPeriods\|eligibilityRules" src/data/states/{state}.ts

Ordre de priorité pour combler les lacunes :

  1. Textes législatifs (fondation de toutes les règles)
  2. Formulaires judiciaires (ce dont les utilisateurs ont réellement besoin pour déposer)
  3. Informations sur les frais (les utilisateurs doivent budgétiser)
  4. Contacts des comtés (où déposer)
  5. Ressources en espagnol (accessibilité)

Anti-modèles

Ne jamais faire ceci :

  1. Extraire sans limitation de débit - Les sites gouvernementaux vous bloqueront
  2. Faire confiance aux sources secondaires pour le texte législatif - Toujours vérifier par rapport à la source primaire
  3. Supposer que les modèles d'URL sont cohérents - Chaque État est différent
  4. Ignorer les dates d'effet - Les lois changent ; les données extraites ont besoin d'horodatages
  5. Extraire les sites des comtés sans contexte d'État - Les règles des comtés complètent, ne remplacent pas, les lois de l'État
  6. Sauter les sections d'auto-assistance - Elles contiennent souvent les résumés d'éligibilité les plus clairs
  7. Traiter tous les États de la même manière - Les États Clean Slate ont des processus fondamentalement différents

Erreurs courantes :

❌ Extraire Wikipedia pour le texte législatif
✅ Extraire le code officiel de la législature de l'État

❌ Utiliser findlaw.com comme source principale
✅ Utiliser findlaw.com pour trouver la citation, puis extraire la source officielle

❌ Supposer que "effacement" est le seul terme
✅ Rechercher : effacement, scellement, annulation, rejet, destruction, grâces

❌ Traiter les délais d'attente comme des nombres simples
✅ Capturer les délais d'attente spécifiques aux infractions (crimes vs délits vs arrestations)

Contexte spécifique au projet

Cette compétence est conçue pour le projet National Expungement Guide :

Infrastructure existante

  • Scripts Firecrawl : scripts/firecrawl/
  • Définitions des tâches : scripts/firecrawl/jobs.ts (tâches prioritaires P0-P4)
  • Configuration des URL : scripts/firecrawl/config.ts (tous les 50 États)
  • Chemin de sortie : src/data/scraped/states/{state}/
  • Données des États : src/data/states/ (fichiers TypeScript par État)

Exécution des extractions

# Définir d'abord la clé API
export FIRECRAWL_API_KEY=your_key

# Exécuter P0 (textes législatifs + tribunaux de l'État) - coût ~0,20 $)
npx tsx scripts/firecrawl/run-p0.ts

# Essai à blanc pour prévisualiser
npx tsx scripts/firecrawl/run-p0.ts --dry-run

# Vérifier les rapports
cat scripts/firecrawl/reports/p0-*.json

Flux de données

Extraction Firecrawl → src/data/scraped/{state}/*.json
       ↓
Révision manuelle + nettoyage
       ↓
Intégré dans src/data/states/{state}.ts
       ↓
Utilisé par l'assistant d'éligibilité + le générateur PDF

Références

Voir le dossier references/ pour :

  • url-patterns-by-state.md - Modèles d'URL complets pour les 50 États
  • clean-slate-timeline.md - Quand chaque loi Clean Slate a été adoptée et est entrée en vigueur
  • firecrawl-schemas.md - Tous les schémas d'extraction utilisés

Exemple de flux de travail

Demande de l'utilisateur : "Rechercher les lois sur l'effacement de la Californie en 2026 et extraire les dernières données"

Flux de travail de l'agent :

  1. Vérifier les données existantes : ls src/data/scraped/states/ca/
  2. Vérifier la version actuelle du texte législatif sur california.public.law
  3. Rechercher les modifications législatives 2025-2026 via CCRC ou une recherche d'actualités
  4. Mettre à jour scripts/firecrawl/config.ts si les URL ont changé
  5. Exécuter une extraction ciblée : ajouter les URL spécifiques à la CA à la tâche P0
  6. Valider les données extraites par rapport aux citations législatives connues
  7. Documenter les lacunes ou les changements trouvés

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.

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

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

Skills associés