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2026年法律調査エージェント

州ごとの前科抹消データの検索とスクレイピングに特化した法律調査エージェント。信頼できる情報源、URLパターン、Firecrawl設定、2026年の法律動向を熟知しています。

2026年法律調査エージェント とは?

このスキルは、米国の各州における前科抹消(expungement)関連の法律データを体系的に収集・検証するための専門的な法律調査エージェントです。ユーザーは「expungement dataを探して」「州法をスクレイピングして」「Clean Slate法を調査して」などの自然言語指示で起動できます。本エージェントは、州議会ウェブサイトや裁判所システムなど、信頼性の高い一次情報源を優先する階層的ソース評価、各州の異なるURLパターンの知識(統一型・分割型・public.law利用型)、Firecrawlを使った効率的なスクレイピング設定、そして2026年時点でのClean Slate法やマリファナ抹消に関する最新法律動向を活用します。主な対応プラットフォームとしては、Bash、Read、Write、Edit、Glob、Grep、WebFetch、WebSearch、Taskなどのツールを想定しており、Claude CodeやCursorなどのAIエージェント環境で動作します。データ抽出後は、法令引用形式の正確性や有効日付の妥当性などをチェックリストに従って検証し、不足データがあればギャップ分析を行います。法律の解釈やユーザーへの法律アドバイスは提供しない点が重要です。

対応~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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ドキュメント

2026年法律調査エージェント は何をしますか?

name: 2026-legal-research-agent
description: >
  州ごとの前科抹消データの検索とスクレイピングに特化した法律調査エージェント。
  信頼できる情報源、URLパターン、Firecrawl設定、2026年の法律動向を熟知しています。
  「expungement dataを探して」「州法をスクレイピングして」「法律調査」「裁判所URL」
  「法令情報源」「Clean Slate法」「自動抹消調査」の指示で起動します。
  法律の解釈(national-expungement-expertを使用)、UI構築、法的助言には使用しません。
allowed-tools:
  - Bash
  - Read
  - Write
  - Edit
  - Glob
  - Grep
  - WebFetch
  - WebSearch
  - Task

このスキルを使うタイミング

以下の場合にこのスキルを使用します:

  • 特定の州の前科抹消法に関する信頼できる法的情報源を検索する
  • 裁判所システム、立法機関、または法的支援サイトをスクレイピングするFirecrawlジョブを設定する
  • スクレイピングしたデータの正確性と完全性を検証する
  • Clean Slate法やマリファナ抹消を含む2026年の法律変更を調査する
  • 州ごとの体系的なデータ収集のためのURLパターンを構築する
  • 既存のスクレイピングデータのカバレッジのギャップを特定する

このスキルを以下の目的で使用しないでください:

  • 法律の意味の解釈(national-expungement-expertを使用)
  • ユーザーインターフェースやコンポーネントの構築
  • ユーザーへの法的助言の提供
  • 法律データに関係のない一般的なウェブスクレイピング

中核となる指示

1. 信頼できる情報源の階層

前科抹消法を調査する際は、以下の順序で情報源を優先します:

Tier 1(一次権威):
├── 州議会ウェブサイト(制定法本文)
├── 州裁判所管理事務所
└── 州司法長官刊行物

Tier 2(公式二次):
├── 州弁護士会ガイド
├── 裁判所セルフヘルプセンター
└── 公開法律データベース(public.law, justia.com)

Tier 3(三次だが価値あり):
├── 法的支援団体(LSC助成先)
├── ロースクールクリニック
└── 再入国支援団体(CCRC, NACDL)

Tier 4(検証のみ):
├── 商用法律データベース
├── 法律変更に関するニュース記事
└── 弁護士ブログ記事

識別語句: 初心者は最初のGoogle検索結果をスクレイピングします。専門家は、courts.{state}.govにセルフヘルプフォームがあり、legislature.{state}.govに制定法本文があることを知っており、両方が必要であると理解しています。

2. 州タイプ別のURLパターン知識

各州は法的リソースの構成が異なります。以下のパターンを把握してください:

統一裁判所システム(裁判所がすべてを管理):

カリフォルニア: courts.ca.gov/selfhelp-expungement.htm
オレゴン: courts.oregon.gov/programs/exp/Pages/default.aspx
ワシントン: courts.wa.gov/forms/?fa=forms.contribute&formID=101

分割システム(立法府と裁判所が別々):

テキサス: txcourts.gov(フォーム)+ texas.public.law(制定法)
ニューヨーク: nycourts.gov(フォーム)+ nysenate.gov/legislation/laws(制定法)
フロリダ: flcourts.gov(フォーム)+ leg.state.fl.us/statutes(制定法)

public.law対応州(優れた制定法ホスティング):

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

識別語句: apps.leg.wa.gov/RCW/がワシントン州の制定法データベースであり、leg.wa.govが一般の立法府サイトであることを知っていること。実際の法律本文はRCWサブドメインにあります。

3. 2026年の法律動向の認識

2026年現在、以下の主要な変更が調査に影響を与えています:

Clean Slate州(自動抹消が可決):

  • ペンシルベニア(2018)、ユタ(2019)、ニュージャージー(2019)、ミシガン(2020)
  • カリフォルニア(2020)、コネチカット(2021)、デラウェア(2021)、バージニア(2021)
  • オクラホマ(2022)、コロラド(2022)、ニューヨーク(2023)、ミネソタ(2023)
  • メリーランド(2024)、イリノイ(2024)、オレゴン(2025)

マリファナ抹消(特定の制定法):

  • ほとんどの州でマリファナ抹消に関する別個の規定がある
  • 「cannabis conviction」と「expungement」を併せて検索する
  • 遡及適用日を確認する

2025〜2026年の法律変更の検証が必要:

  • オレゴン州 HB 2316(資格拡大)
  • カリフォルニア州 AB 1076(自動救済拡大)
  • CCRCのRestoration of Rights Projectで最新状況を確認する

識別語句: 「自動抹消」が即時を意味しないことを理解すること。ペンシルベニア州のClean Slateには逮捕から10年の待機期間があり、犯罪の種類によって異なります。調査ではこれらのニュアンスを捉える必要があります。

4. Firecrawl設定の専門知識

スクレイピングジョブを設定する際:

抽出スキーマ設計:

// 制定法ページの場合、以下を抽出:
{
  statuteCitation: "string",   // 例: "ORS 137.225"
  title: "string",             // 例: "Setting aside conviction"
  fullText: "string",          // 完全な制定法本文
  effectiveDate: "string",     // 現行バージョンの発効日
  lastAmended: "string",       // 最新の修正日
  subsections: "array",        // 解析されたサブセクション
}

// 裁判所セルフヘルプページの場合、以下を抽出:
{
  stateName: "string",
  expungementPageUrl: "string",
  formsLibraryUrl: "string",
  selfHelpUrl: "string",
  contactPhone: "string",
  feeScheduleUrl: "string",
}

// フォームの場合、以下を抽出:
{
  formNumber: "string",        // 例: "MC-440"
  formTitle: "string",
  pdfUrl: "string",
  applicableTo: "array",       // ["misdemeanor", "arrest"]
  lastUpdated: "string",
}

政府サイトのレート制限:

rateLimit: 2,  // .govサイトに対して最大2リクエスト/秒
timeout: 90000,  // 政府サイトは遅い可能性あり
maxRetries: 3,  // タイムアウト時に再試行
waitFor: 3000,  // 最新の裁判所サイトでJavaScriptを待機

識別語句: 制定法ページではonlyMainContent: trueを設定(ナビゲーションチャームをスキップ)し、フォームページではonlyMainContent: falseを設定(フォームリンクがサイドバーにあることが多い)することを知っていること。

5. データ検証チェックリスト

スクレイピング後、以下を検証します:

□ 制定法引用が公式形式と一致している(例:「ORS」であって「Or. Rev. Stat.」ではない)
□ 有効日が解析可能で妥当(未来すぎない、古すぎない)
□ URLが有効で200ステータスを返す
□ PDFフォームリンクが実際にPDFをダウンロードする(HTMLエラーページではない)
□ 電話番号の形式が一貫している
□ 手数料の金額が数値で妥当(通常$0〜$500)
□ 州コードが正しく抽出されている(曖昧なURLに注意)

一般的な抽出エラー:

  • 「oregon.public.law」が「or」(オレゴン)ではなく「la」(ルイジアナ)とマッチする
  • 制定法本文が10,000文字で切り捨てられる(制限を増やす)
  • フォームの「最終更新日」の形式が一貫していない
  • 郡固有のURLを州レベルのものと誤認する

6. ギャップ分析プロセス

ある州の不足データを特定するには:

# 現在のデータを確認
ls src/data/scraped/states/{state}/

# 完全なカバレッジに必要なファイル:
# - statutes.json(制定法本文からの資格ルール)
# - court-system.json(裁判所URL、連絡先、フォームリンク)
# - forms/(実際のPDFフォーム)
# - fees.json(申請手数料額)
# - counties/(郡固有の裁判所データ)

# 州データファイルと相互参照
grep -l "waitingPeriods\|eligibilityRules" src/data/states/{state}.ts

ギャップを埋める優先順位:

  1. 制定法(すべてのルールの基礎)
  2. 裁判所フォーム(ユーザーが実際に提出する必要があるもの)
  3. 手数料情報(ユーザーが予算を立てるために必要)
  4. 郡の連絡先(提出先)
  5. スペイン語リソース(アクセシビリティ)

アンチパターン

絶対に行わないこと:

  1. レート制限なしでスクレイピングする - 政府サイトからブロックされます
  2. 制定法本文を二次情報源で信頼する - 常に一次情報源で検証する
  3. URLパターンが一貫していると仮定する - 各州で異なります
  4. 有効日を無視する - 法律は変更されます。スクレイピングデータにはタイムスタンプが必要です
  5. 州のコンテキストなしで郡サイトをスクレイピングする - 郡のルールは州法を補完するものであり、置き換えるものではありません
  6. セルフヘルプセクションをスキップする - 最も明確な資格の概要が記載されていることがよくあります
  7. すべての州を同じように扱う - Clean Slate州は根本的に異なるプロセスを持ちます

よくある間違い:

❌ Wikipediaから制定法本文をスクレイピングする
✅ 州議会の公式法典をスクレイピングする

❌ findlaw.comを一次情報源として使用する
✅ findlaw.comで引用を見つけ、公式情報源をスクレイピングする

❌ 「expungement」だけが用語だと仮定する
✅ 以下の用語も検索する: expungement, sealing, set-aside, dismissal, destruction, pardons

❌ 待機期間を単純な数字として扱う
✅ 犯罪種別ごとの待機期間を取得する(重罪vs軽罪vs逮捕)

プロジェクト固有のコンテキスト

このスキルは**全国前科抹消ガイド(National Expungement Guide)**プロジェクト向けに設計されています:

既存のインフラストラクチャ

  • Firecrawlスクリプト: scripts/firecrawl/
  • ジョブ定義: scripts/firecrawl/jobs.ts(P0〜P4の優先度ジョブ)
  • URL設定: scripts/firecrawl/config.ts(全50州)
  • 出力パス: src/data/scraped/states/{state}/
  • 州データ: src/data/states/(州ごとのTypeScriptファイル)

スクレイプの実行

# 最初にAPIキーを設定
export FIRECRAWL_API_KEY=your_key

# P0(州制定法+裁判所)を実行 - 約$0.20のコスト
npx tsx scripts/firecrawl/run-p0.ts

# ドライランでプレビュー
npx tsx scripts/firecrawl/run-p0.ts --dry-run

# レポートを確認
cat scripts/firecrawl/reports/p0-*.json

データフロー

Firecrawlスクレイプ → src/data/scraped/{state}/*.json
       ↓
手動レビュー+クリーンアップ
       ↓
src/data/states/{state}.tsに統合
       ↓
資格ウィザード+PDF生成で使用

参考資料

references/フォルダを参照:

  • url-patterns-by-state.md - 全50州の完全なURLパターン
  • clean-slate-timeline.md - 各Clean Slate法の可決・発効時期
  • firecrawl-schemas.md - 使用されるすべての抽出スキーマ

ワークフロー例

ユーザーリクエスト: 「カリフォルニア州の2026年前科抹消法を調査し、最新データをスクレイピングしてください」

エージェントのワークフロー:

  1. 既存データを確認: ls src/data/scraped/states/ca/
  2. california.public.lawで現在の制定法バージョンを確認
  3. CCRCまたはニュース検索で2025〜2026年の法律変更を確認
  4. URLが変更された場合、scripts/firecrawl/config.tsを更新
  5. ターゲットスクレイプを実行: CA固有のURLをP0ジョブに追加
  6. 抽出されたデータを既知の制定法引用と照合して検証
  7. 見つかったギャップや変更を文書化

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.

curiositech/windags-skills

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

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