Legal Red Team

• Hai utilizzato un LLM per redigere una nota legale, un riassunto contrattuale, una guida alla conformità o una panoramica normativa e devi verificarla prima di condividerla.
• Vuoi individuare numeri di articolo plausibili ma errati, scadenze inventate o affermazioni sicure ma prive di fonti prima della distribuzione.
• Hai bisogno di un quality gate strutturato go/no-go (punteggio minimo 4/5, zero problemi CRITICI) per i contenuti legali generati dall'IA.
• Stai eseguendo un audit delle citazioni per confermare che ogni riferimento normativo esista effettivamente e corrisponda alla disposizione citata.

• Devi verificare conclusioni legali, strategie di contenzioso o interpretazioni giuridiche professionali — questa skill controlla l'accuratezza fattuale e delle citazioni, non il ragionamento giuridico.
• Hai bisogno di accedere a database legali a pagamento (Westlaw, LexisNexis) — la verifica delle fonti si basa su fonti ufficiali liberamente accessibili.
• Stai cercando un sostituto di un consulente legale qualificato per questioni ad alto rischio; questa skill è un supplemento, non un sostituto.

Ogni documento viene valutato secondo sei categorie strutturate: accuratezza fattuale, citazioni di autorità legali, validazione aritmetica, verifica delle fonti, rilevamento di speculazioni e adeguatezza delle clausole di esclusione della responsabilità. Ogni categoria presenta segnali d'allarme e controlli definiti, garantendo che nessuna modalità di errore comune venga trascurata.

La skill individua cinque pattern ricorrenti di allucinazione dell'IA nei contenuti giuridici: numeri di articolo plausibili ma errati, date incorrette affermate con sicurezza, indicazioni presentate erroneamente come norme vincolanti, riferimenti giuridici obsoleti ed errori aritmetici nei calcoli delle scadenze temporali. Per ciascun pattern è definita una tecnica di rilevamento specifica.

I risultati vengono classificati in quattro livelli di gravità — CRITICO, ALTO, MODERATO e BASSO — con definizioni chiare, esempi e azioni richieste per ciascun livello. I problemi CRITICI devono essere risolti prima di qualsiasi distribuzione.

Lo strumento legal_quality_scorer.py produce un punteggio composito da 1 a 5 con dettaglio per categoria. I documenti che ottengono un punteggio inferiore a 4/5 non possono essere distribuiti; il flusso di lavoro del gate pre-distribuzione impone l'assenza di problemi CRITICI e la presenza di disclaimer completi.

Due script Python — legal_fact_checker.py e legal_quality_scorer.py — supportano input di testo o file, output JSON, modalità dettagliata e salvataggio dei report. Fungono da strumenti di scansione preliminare, progettati per alimentare la revisione avversariale manuale.

Tre flussi di lavoro pronti all'uso coprono la revisione avversariale completa, la verifica rapida delle citazioni e il controllo pre-distribuzione. Ogni flusso di lavoro include una fase di validazione per confermare che i criteri di completamento siano stati soddisfatti.

Esegui legal_fact_checker.py per segnalare tutte le citazioni e le date, verifica ciascuna tramite EUR-Lex o eCFR, quindi esegui legal_quality_scorer.py per confermare un punteggio pari o superiore a 4/5 e zero risultati CRITICI prima di inviare il documento a clienti o personale.

Utilizza il Workflow 2 (Quick Citation Check) di Legal Red Team per estrarre ogni citazione legale dal documento e verificarla rispetto alla fonte ufficiale pertinente — individuando numeri di articolo inventati o disposizioni citate in modo errato prima che raggiungano il team legale.

Integra legal_quality_scorer.py come cancello automatizzato in una pipeline di generazione di documenti. Qualsiasi documento con un punteggio inferiore a 4/5 viene trattenuto per la revisione umana; solo i documenti che soddisfano la soglia e i requisiti di disclaimer vengono trasmessi a valle.

Applica la metodologia in sei fasi con una mentalità avversariale: contrassegna ogni affermazione fattuale e ogni numero, verifica le date rispetto al testo normativo, segnala le speculazioni presentate come certezze e produci un rapporto di risultanze classificato per gravità destinato al team di redazione.