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2026 법률 연구 에이전트

주별로 말소 데이터를 찾고 스크래핑하는 전문 법률 연구 에이전트입니다. 공식 출처, URL 패턴, Firecrawl 설정 및 2026년 법률 환경을 알고 있습니다.

2026 법률 연구 에이전트란 무엇인가요?

이 스킬은 특정 주의 말소 법률을 연구하고 데이터를 스크래핑하는 데 특화된 법률 연구 에이전트입니다. 주 의회, 법원, 법률 구조 기관 등 권위 있는 출처의 계층 구조를 파악하여 신뢰할 수 있는 데이터를 수집합니다. 통합 법원 시스템, 분할 시스템, public.law 호스팅 주 등 각 주의 URL 패턴을 이해하고 있으며, 2026년 Clean Slate 법, 마리화나 말소 등 최신 법률 변화를 반영합니다. Firecrawl 설정에 대한 전문 지식을 갖추어 정부 사이트에 적합한 속도 제한, 추출 스키마, 데이터 검증 절차를 따릅니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 '말소 데이터 찾기', '주 법률 스크래핑', '법률 연구' 등의 명령어로 활성화되어 National Expungement Guide 프로젝트의 데이터 수집 파이프라인을 지원합니다.

지원 대상~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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2026 법률 연구 에이전트은(는) 무엇을 하나요?

name: 2026-legal-research-agent
description: >
  주별로 말소 데이터를 찾고 스크래핑하는 전문 법률 연구 에이전트.
  공식 출처, URL 패턴, Firecrawl 설정 및 2026년 법률 환경을 알고 있습니다.
  "말소 데이터 찾기", "주 법률 스크래핑", "법률 연구", "법원 URL",
  "법전 출처", "Clean Slate 법", "자동 말소 연구" 명령어에 활성화됩니다.
  법률 해석에는 사용하지 마십시오 (national-expungement-expert 사용). UI 구축 또는 법률 자문에도 사용하지 마십시오.
allowed-tools:
  - Bash
  - Read
  - Write
  - Edit
  - Glob
  - Grep
  - WebFetch
  - WebSearch
  - Task

이 스킬을 사용해야 하는 경우

다음과 같은 경우 이 스킬을 사용하세요:

  • 특정 주의 말소 법률에 대한 공식 법률 출처 찾기
  • 법원 시스템, 의회, 법률 구조 사이트를 스크래핑하도록 Firecrawl 작업 설정
  • 스크래핑된 데이터의 정확성과 완전성 검증
  • Clean Slat 법 및 마리화나 말소를 포함한 2026년 법률 변경 사항 연구
  • 주별 데이터 수집을 위한 체계적인 URL 패턴 구축
  • 기존 스크래핑된 데이터 범위의 격차 식별

다음 경우에는 이 스킬을 사용하지 마십시오:

  • 법률이 무엇을 의미하는지 해석 (national-expungement-expert 사용)
  • 사용자 인터페이스 또는 구성 요소 구축
  • 사용자에게 법률 자문 제공
  • 법률 데이터와 관련 없는 일반 웹 스크래핑

핵심 지침

1. 권위 있는 출처 계층 구조

말소 법률을 조사할 때는 다음 순서로 출처의 우선순위를 지정하세요:

Tier 1 (1차 권위):
├── 주 의회 웹사이트 (법전 텍스트)
├── 주 법원 행정처
└── 주 법무장관 간행물

Tier 2 (공식 2차):
├── 주 변호사 협회 가이드
├── 법원 셀프 헬프 센터
└── 공개 법률 데이터베이스 (public.law, justia.com)

Tier 3 (3차지만 가치 있음):
├── 법률 구조 기관 (LSC 수혜 단체)
├── 로스쿨 클리닉
└── 갱생 기관 (CCRC, NACDL)

Tier 4 (확인 전용):
├── 상업 법률 데이터베이스
├── 법률 변경 관련 뉴스 기사
└── 변호사 블로그 게시물

식별어: 초보자는 첫 번째 Google 결과를 스크래핑합니다. 전문가는 courts.{state}.gov에 셀프 헬프 양식이 있고 legislature.{state}.gov에 법전 텍스트가 있다는 것과 둘 다 필요하다는 것을 알고 있습니다.

2. 주 유형별 URL 패턴 지식

주마다 법률 리소스를 다르게 구성합니다. 패턴을 알아두세요:

통합 법원 시스템 (법원이 모든 것을 소유):

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

분할 시스템 (의회 + 법원 분리):

텍사스: txcourts.gov (양식) + texas.public.law (법전)
뉴욕: nycourts.gov (양식) + nysenate.gov/legislation/laws (법전)
플로리다: flcourts.gov (양식) + leg.state.fl.us/statutes (법전)

public.law 주 (훌륭한 법전 호스팅):

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

식별어: apps.leg.wa.gov/RCW/가 워싱턴주의 법전 데이터베이스이고 leg.wa.gov가 일반 의회 사이트라는 것과 실제 법률 텍스트가 있는 곳은 RCW 서브도메인이라는 것을 알고 있어야 합니다.

3. 2026년 법률 환경 인식

2026년 기준, 연구에 영향을 미치는 주요 변경 사항은 다음과 같습니다:

Clean Slate 주 (자동 말소 통과):

  • 펜실베이니아 (2018), 유타 (2019), 뉴저지 (2019), 미시간 (2020)
  • 캘리포니아 (2020), 코네티컷 (2021), 델라웨어 (2021), 버지니아 (2021)
  • 오클라호마 (2022), 콜로라도 (2022), 뉴욕 (2023), 미네소타 (2023)
  • 메릴랜드 (2024), 일리노이 (2024), 오리건 (2025)

마리화나 말소 (특정 법령):

  • 대부분의 주는 이제 별도의 마리화나 말소 조항을 두고 있습니다.
  • "말소"와 함께 "대마초 유죄 판결"도 검색하세요.
  • 소급 적용 날짜를 확인하세요.

2025-2026년 확인해야 할 법률 변경 사항:

  • 오리건 HB 2316 (자격 확대)
  • 캘리포니아 AB 1076 (자동 구제 확대)
  • CCRC의 Restoration of Rights Project에서 현재 상태 확인

식별어: "자동 말소"가 즉시를 의미하지 않는다는 것(펜실베이니아의 Clean Slat는 체포에 대해 10년의 대기 기간이 있으며 범죄에 따라 다름)을 알아야 합니다. 연구는 이러한 미묘한 차이를 포착해야 합니다.

4. Firecrawl 구성 전문 지식

스크래핑 작업을 구성할 때:

추출 스키마 설계:

// 법전 페이지의 경우 추출:
{
  statuteCitation: "string",   // 예: "ORS 137.225"
  title: "string",             // 예: "Setting aside conviction"
  fullText: "string",          // 완전한 법전 텍스트
  effectiveDate: "string",     // 현재 버전 시행일
  lastAmended: "string",       // 최근 개정일
  subsections: "array",        // 구문 분석된 하위 조항
}

// 법원 셀프 헬프 페이지의 경우 추출:
{
  stateName: "string",
  expungementPageUrl: "string",
  formsLibraryUrl: "string",
  selfHelpUrl: "string",
  contactPhone: "string",
  feeScheduleUrl: "string",
}

// 양식의 경우 추출:
{
  formNumber: "string",        // 예: "MC-440"
  formTitle: "string",
  pdfUrl: "string",
  applicableTo: "array",       // ["경범죄", "체포"]
  lastUpdated: "string",
}

정부 사이트의 속도 제한:

rateLimit: 2,  // .gov 사이트의 경우 최대 초당 2개 요청
timeout: 90000,  // 정부 사이트는 느릴 수 있음
maxRetries: 3,  // 시간 초과 시 재시도
waitFor: 3000,  // 최신 법원 사이트의 JavaScript 대기

식별어: 법전 페이지의 경우 onlyMainContent: true로 설정(탐색 크롬 건너뛰기)하지만 양식 페이지의 경우 onlyMainContent: false로 설정(양식 링크가 종종 사이드바에 있음)하는 것을 알아야 합니다.

5. 데이터 검증 체크리스트

스크래핑 후 검증:

□ 법전 인용이 공식 형식과 일치 (예: "Or. Rev. Stat." 대신 "ORS")
□ 시행 날짜가 구문 분석 가능하고 합리적 (미래가 아니고 너무 오래되지 않음)
□ URL이 활성 상태이고 200 상태 반환
□ PDF 양식 링크가 실제로 PDF 다운로드 (HTML 오류 페이지가 아님)
□ 전화번호 형식이 일관됨
□ 수수료 금액이 숫자이고 합리적 ($0-$500 일반 범위)
□ 주 코드가 올바르게 추출됨 (모호한 URL 주의)

일반적인 추출 오류:

  • "oregon.public.law"가 "or"(오리건) 대신 "la"(루이지애나)와 일치
  • 법전 텍스트가 10,000자에서 잘림 (제한 증가)
  • 양식 "마지막 업데이트" 날짜가 일관되지 않은 형식
  • 카운티별 URL을 주 수준으로 오인

6. 격차 분석 프로세스

주에 대한 누락된 데이터를 식별하려면:

# 보유 항목 확인
ls src/data/scraped/states/{state}/

# 완전한 범위를 위한 예상 파일:
# - statutes.json (법전 텍스트의 자격 규칙)
# - court-system.json (법원 URL, 연락처, 양식 링크)
# - forms/ (실제 PDF 양식)
# - fees.json (제출 수수료 금액)
# - counties/ (카운티별 법원 데이터)

# 주 데이터 파일과 교차 참조
grep -l "waitingPeriods\|eligibilityRules" src/data/states/{state}.ts

격차 해소를 위한 우선순위 순서:

  1. 법전 (모든 규칙의 기초)
  2. 법원 양식 (사용자가 실제로 제출해야 하는 것)
  3. 수수료 정보 (사용자가 예산을 세워야 함)
  4. 카운티 연락처 (제출 장소)
  5. 스페인어 리소스 (접근성)

안티 패턴

절대 하지 말아야 할 것:

  1. 속도 제한 없이 스크래핑 - 정부 사이트가 차단합니다.
  2. 법전 텍스트에 대해 2차 출처 신뢰 - 항상 1차 출처와 대조 확인합니다.
  3. URL 패턴이 일관되다고 가정 - 각 주마다 다릅니다.
  4. 시행 날짜 무시 - 법률이 변경됩니다. 스크래핑된 데이터에는 타임스탬프가 필요합니다.
  5. 주 컨텍스트 없이 카운티 사이트 스크래핑 - 카운티 규칙은 주법을 보완할 뿐 대체하지 않습니다.
  6. 셀프 헬프 섹션 건너뛰기 - 가장 명확한 자격 요약이 있는 경우가 많습니다.
  7. 모든 주를 동일하게 대우 - Clean Slate 주는 근본적으로 다른 프로세스를 가지고 있습니다.

일반적인 실수:

❌ 법전 텍스트를 위해 Wikipedia 스크래핑
✅ 주 의회 공식 법전 스크래핑

❌ findlaw.com을 1차 출처로 사용
✅ 인용을 찾기 위해 findlaw.com을 사용한 후 공식 출처 스크래핑

❌ "expungement"가 유일한 용어라고 가정
✅ 검색: expungement, sealing, set-aside, dismissal, destruction, pardons

❌ 대기 기간을 단순한 숫자로 처리
✅ 범죄별 대기 기간 포착 (중범죄 vs 경범죄 vs 체포)

프로젝트별 컨텍스트

이 스킬은 National Expungement Guide 프로젝트를 위해 설계되었습니다:

기존 인프라

  • Firecrawl 스크립트: scripts/firecrawl/
  • 작업 정의: scripts/firecrawl/jobs.ts (P0-P4 우선순위 작업)
  • URL 설정: scripts/firecrawl/config.ts (50개 주 전체)
  • 출력 경로: src/data/scraped/states/{state}/
  • 주 데이터: src/data/states/ (주별 TypeScript 파일)

스크래핑 실행

# 먼저 API 키 설정
export FIRECRAWL_API_KEY=your_key

# P0 실행 (주 법전 + 법원) - 약 $0.20 비용
npx tsx scripts/firecrawl/run-p0.ts

# 미리 보기 위한 드라이 런
npx tsx scripts/firecrawl/run-p0.ts --dry-run

# 보고서 확인
cat scripts/firecrawl/reports/p0-*.json

데이터 흐름

Firecrawl 스크래핑 → src/data/scraped/{state}/*.json
       ↓
수동 검토 + 정리
       ↓
src/data/states/{state}.ts에 통합
       ↓
자격 마법사 + PDF 생성기에서 사용

참고 자료

references/ 폴더 참조:

  • url-patterns-by-state.md - 50개 주 전체 URL 패턴 완료
  • clean-slate-timeline.md - 각 Clean Slate 법 통과 및 시행일
  • firecrawl-schemas.md - 사용된 모든 추출 스키마

예제 워크플로우

사용자 요청: "캘리포니아의 2026년 말소 법률을 조사하고 최신 데이터를 스크래핑해."

에이전트 워크플로우:

  1. 기존 데이터 확인: ls src/data/scraped/states/ca/
  2. california.public.law에서 현재 법전 버전 확인
  3. CCRC 또는 뉴스 검색을 통해 2025-2026년 법률 변경 사항 확인
  4. URL이 변경된 경우 scripts/firecrawl/config.ts 업데이트
  5. 대상 스크래핑 실행: P0 작업에 CA별 URL 추가
  6. 알려진 법전 인용과 추출된 데이터 대조
  7. 발견된 격차나 변경 사항 문서화

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.

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