Legallink

英联邦法域的律师做案例研究仍然依赖不透明、高耗时的流程。市面上的通用 LLM 产品给出的摘要往往忽略法域特有的推理链与引证规范 —— 而这恰恰是执业律师需要信任的部分。

• AI 案情结构化流水线：非结构化输入（事实、争点、法域）→ 结构化案情简报 + PDF 导出。从想法到上线 2 天完成，先验证核心价值再扩展数据基建。
• 跨法域索引（AU / UK / CA / NZ / SG），扩展到 30 万+ 真实案例，支持法域感知检索。
• 基于案例索引构建面向 C 端的律师匹配与法官档案产品，把不透明的法律数据转化为可用的 Web 体验。
• 为 10 人团队设计技术栈（TypeScript + Next.js + GraphQL）与 CI/CD 流水线；所有主要功能通过 Feature Flag 灰度发布。
• 建立代码评审、测试与发布规范，同时保持每日动手交付功能的节奏。

Next.js App Router + GraphQL 让 C 端产品与内部工具共用同一套栈。Feature Flag 让我们能按市场逐个放量，同时不破坏律师群体的信任。

• 先用 2 天 MVP 验证 AI 价值，再扩展数据基建 ——「AI 平台」路线图常常把顺序搞反。
• Feature Flag 不是基建锦上添花，在 AI 产品里它是信任机制，让你敢把功能推给保守的用户群。
• 法律场景里，领域特定的数据结构化 > 通用 LLM 摘要 —— 执业者关心引证模式与准确度同等重要。