KI-Agents und Skills für die Kanzlei
Wiederholbare Workflows als Skills bauen: Rechtsprechung aus openJur vorsortieren, Anlagen inventarisieren, Schriftsätze gegenlesen – mit Claude oder Codex.
KI-Agents und Skills für die Kanzlei sind wiederholbare Arbeitsabläufe mit fester Rolle, festem Ausgabeformat und eingebauten Prüfschritten – statt jedes Mal neu zu prompten. Enterprise-Plattformen nennen das Agent Builder; in der Montag-Werkstatt bauen Anwälte dasselbe Prinzip als Skills in einer Projektstruktur am eigenen Laptop, mit Claude oder Codex und ausschließlich öffentlichen Quellen.
Was unterscheidet einen Agent von einem Skill?
Ein Agent führt eine Aufgabe in mehreren Schritten aus: Input entgegennehmen, Zwischenergebnisse prüfen, strukturierte Ausgabe liefern. Ein Skill ist die gespeicherte Anweisung dafür – Rolle, Regeln, Ausgabeformat, typische Fehlerquellen. Harveys Agent Builder verpackt dasselbe in eine Enterprise-Oberfläche (Einordnung); in der Werkstatt liegt der Skill als Markdown-Datei im Projektordner, neben Checklisten und Mustertexten.
Der Effekt: Montag läuft derselbe Ablauf wie Freitag. Ein neuer Referendar startet nicht bei null, sondern mit einem dokumentierten Workflow. Die fachliche Verantwortung bleibt beim Anwalt – der Skill liefert Vorsortierung, nicht die Beurteilung.
Kurzvergleich: Ein Chat ohne gespeicherten Skill ist ein Einmalgespräch; am nächsten Montag beginnt die Arbeit wieder von vorn. Ein Skill enthält Rolle, Schritte, Ausgabeformat und Fehlerliste; der Agent führt diese Schritte bei jeder Akte gleich aus. In Claude heißt der Container dafür Projekt mit Anweisungen, in Codex eine Anweisungsdatei im Repository – das Prinzip ist identisch.
Wie baut man einen Rechtsprechungs-Skill mit openJur?
Der häufigste Einstieg in der Werkstatt: öffentliche Rechtsprechung vorsortieren, Volltexte liest der Anwalt selbst.
- Rolle festlegen – „Recherche-Assistent für deutsches Zivilrecht; arbeitet nur mit den übergebenen Entscheidungstexten“.
- Input definieren – Rechtsfrage in einem Satz, Rechtsgebiet, Zeitraum, Quelle (openJur oder Rechtsprechung im Internet).
- Ausgabeformat vorgeben – Tabelle: Gericht, Datum, Aktenzeichen, Leitsatz in einem Satz, Link, Status.
- Verifikationsregeln – kein Aktenzeichen ohne Link; jede Zeile ohne Volltextlink erhält den Status „nicht verifiziert“.
- Prüfschritt – nummerierte offene Punkte für den Anwalt am Ende.
Konkretes Suchbeispiel: In openJur die Suche "§ 204 BGB" Hemmung Verhandlungen, Filter Gericht „BGH“, Zeitraum ab 2020. Die Trefferliste wird als Markdown gespeichert und dem Skill übergeben; erst dann sortiert das Modell. Der Suchstring steht im Skill, damit das Team dieselbe Suche reproduzieren kann.
Skill-Datei: skill-rechtsprechung.md enthält Rolle, fünf Schritte, Beispiel-Prompt und Verifikationsregeln – getrennt von Akten. Der Ablauf im Detail: Rechtsprechung mit KI auswerten.
Wie baut man einen Anlagen-Inventar-Skill?
Für Kanzleien mit wiederkehrenden Schriftsätzen und Anlagenkonvoluten: strukturieren statt zusammenfassen.
- Dokumenttyp benennen – Schriftsatzentwurf plus Anlagenverzeichnis, als Testdokumente oder anonymisierte Muster.
- Felder extrahieren – Tabelle: Anlage | Bezeichnung | Bezugnahme im Schriftsatz (Seite) | Status (vorhanden / fehlt / doppelt).
- Keine Rechtsbewertung – nur Inventar und Prüfpunkte, keine Aussage zur Beweiskraft.
- Ausgabe speichern – als Datei im Projektordner, nicht nur in der Chat-Historie.
- Offene Punkte priorisieren – nummerierte Liste für den nächsten Arbeitsschritt.
Dieses Muster deckt Anlagen-Nummerierung nach der Kläger-/Beklagten-Konvention (K 1, B 1), Bezugnahmen im Text und fehlende Belege ab – ausführlich in Schriftsatz und Anlagen mit KI prüfen.
Varianten aus dem Workshop: Fristen-Skill: Frist | Auslöser | Norm | Datum | Status. Beweisangebote-Skill: Tatsache | Beweismittel | Anlage | Seite. Ein Universal-Prompt für alle Varianten erzeugt in Testläufen mehr Halluzinationen als drei schlanke Skills mit eigenen Spalten. Neue Skills laufen in der Werkstatt zuerst gegen Testdokumente, deren richtige Antwort bekannt ist.
Wie funktioniert ein Advocatus-Diaboli-Skill?
Der dritte Standard-Skill in der Montag-Werkstatt: kritische Gegenlektüre eigener Arbeit.
- Input – Schriftsatzentwurf, Stellungnahme oder Annahmenliste (Testdokumente oder anonymisierte Muster).
- Auftrag – Schwachstellen, fehlende Belege, widersprüchliche Argumente aus Sicht der Gegenseite benennen.
- Regel – keine neuen Fakten erfinden; Lücken benennen, nicht schließen.
- Ausgabe – nummerierte Liste: Punkt | Risiko | fehlender Nachweis.
- Entscheidung – welche Punkte überarbeitet werden, bleibt beim Anwalt.
Anwendung: Vor Abgabe einer Klageerwiderung läuft der Skill auf dem Entwurf. Eine typische Ausgabezeile lautet: „Punkt 3: Verjährung behauptet, Hemmung nach § 204 BGB nicht adressiert | hoch“. Der Anwalt entscheidet über Nachrecherche oder Umformulierung – oder verwirft den Punkt.
Was Teilnehmer dabei beobachten: Das Modell findet zuverlässig fehlende Bezugnahmen und unbelegte Tatsachenbehauptungen; bei der Gewichtung des Risikos irrt es regelmäßig. Deshalb bleibt die Spalte „Risiko“ ein Vorschlag, den der Anwalt überschreibt.
Wie lautet ein Beispiel-Prompt für einen Kanzlei-Skill?
Ein Skill-Prompt fixiert Rolle, Ausgabeformat und Verifikationsregeln, damit Montag und Freitag derselbe Ablauf läuft. Er ersetzt keine fachliche Prüfung; er macht sie planbar, weil die Ausgabe immer dieselbe Struktur hat und der Anwalt weiß, in welcher Spalte er nachsehen muss.
Das Grundgerüst unten ist der Startpunkt für alle drei Standard-Skills. Für Rechtsprechung sind die Spalten Gericht, Datum, Aktenzeichen, Leitsatz, Link, Status; für das Anlagen-Inventar Anlage, Bezeichnung, Bezugnahme, Status; für Advocatus Diaboli Punkt, Risiko, fehlender Nachweis. Rolle und Regeln bleiben gleich.
Jede Version liegt als Datei im Skill-Ordner (skill-rechtsprechung.md, skill-anlagen.md), mit Datum im Dateinamen. Kolleginnen und Kollegen sehen so sofort, welche Regeln für „nicht verifiziert“ und offene Prüfpunkte gelten. Neue Prompts laufen zuerst gegen Testdokumente, deren richtige Antwort bekannt ist – Abweichungen wandern in die Fehlerliste des Skills.
Du bist [Rolle] für eine deutsche Anwaltskanzlei.
Aufgabe: [konkrete Aufgabe in einem Satz]
Quellen: nur die übergebenen Dokumente; nichts ergänzen.
Ausgabeformat: [Tabelle oder nummerierte Liste mit festen Spalten]
Regeln:
- Keine erfundenen Aktenzeichen, Zitate oder Beträge
- Ohne Fundstelle im Quelltext: Status "nicht verifiziert"
- Unklare Stellen als "Prüfen" markieren
- Am Ende: nummerierte offene Punkte für den AnwaltHäufige Fragen
Diese Antworten fassen die Fragen zusammen, die beim Aufbau der ersten Skill-Bibliothek in Kanzleien am häufigsten kommen – kurz und ohne Rechtsberatung.
Braucht eine Kanzlei Harvey, um Agents zu nutzen?
Nein. Harvey bietet Enterprise-Skalierung und DMS-Anbindung. Das Agent-Prinzip – feste Schritte, klare Ausgabe, Freigabe durch den Anwalt – lässt sich mit Skills und Projektstruktur in Claude oder Codex lokal umsetzen. Der Vergleich beider Wege: Legal AI: Kaufen oder selbst bauen?
Wo liegen Skills in der Kanzlei?
In der Werkstatt als Markdown-Dateien im Projektordner, getrennt von Akten. Die Dateien enthalten Anweisungen, keine Mandatsinhalte – deshalb lassen sie sich im Team teilen und versionieren, ohne dass Verschwiegenheitsfragen entstehen.
Reicht ein Skill für alle Rechtsgebiete?
Nein. Ein Skill pro Workflow-Typ (Rechtsprechung, Anlagen-Inventar, Gegenlektüre) liefert in Testläufen stabilere Ergebnisse als ein Universal-Prompt. Spezifische Spalten und Regeln reduzieren Halluzinationen messbar – die Fehlerliste des Skills zeigt es nach wenigen Läufen.
Was ist beim Einsatz solcher Skills zu beobachten?
Halluzinierte Aktenzeichen, veraltete Rechtsprechung, unbelegte Gewichtungen: Was Anwälte im Umgang mit den Ausgaben konkret beobachten, beschreibt Worauf Anwälte beim KI-Einsatz achten. Weitere Workflow-Artikel im Blog.