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2026-10-07 · 原文发布日

律师开庭前自动准备简报与撞庭提醒

该n8n流程每晚7点从Google Sheets读取在办案件和各法院日程表链接,经HTTP下载当日cause list(PDF/HTML)并提取文本,比对案件是否在列并抓取序号、法庭和阶段;检查日志避免重复提醒,按序号预估叫号时间,标记同一律师在多法庭的时间冲突,汇总「合伙人看板」发Telegram,再由OpenAI结合案件笔记生成简短简报经WhatsApp或Telegram发给承办律师。开庭日早晨再发当日看板,庭审后扫码表单回填结果。

原文要点

Rahul Joshi发布的免费n8n工作流:每晚7点(IST)计算下一开庭工作日,从Google Sheets的Cases与Courts表读取在办案件和各法院cause list链接,HTTP下载PDF/HTML并抽取文本,匹配案件是否上榜并取序号、法庭、合议庭和阶段;查Hearing Log防重复提醒,按序号预估叫号时间,标记同一律师多法庭冲突;汇总「合伙人看板」发Telegram;OpenAI代理读取庭审历史与案件笔记生成简短简报,经WhatsApp或Telegram发给承办律师;开庭日8:30再发当日看板;庭后表单回填结果到Sheets并Telegram确认。

这次做成什么

搭一套律所开庭前自动准备流程:每日定时比对法院日程表、给合伙人发冲突看板、给承办律师发AI简报,庭后扫码回填结果,全程数据落在自建Google Sheets。

准备什么

  • 一个Google Sheets文件,含Cases、Courts、Hearing Log、Case Notes四个标签页及指定列
  • Google Sheets、Telegram、OpenAI、WhatsApp Business Cloud四类凭据
  • 可公网访问的n8n实例,用于hearing-outcome表单链接
  • 各法院cause list的URL规律,含{DD}/{MM}/{YYYY}或{DATE_ISO}占位符
  • WhatsApp Business Cloud的Phone Number ID

具体怎么做

  1. 建四张表并填列结构

    按模板要求建Cases(case_id、status、court_code、律师联系方式等)、Courts(cause_list_url、cause_list_format为pdf或html)、Hearing Log(含log_key)、Case Notes四页;先用2-3行合成案件数据填充。

  2. 配置凭据与占位符

    挂好四类凭据,替换所有REPLACE_WITH_*值:Google Sheet ID、管理员与合伙人Telegram chat ID、WhatsApp phoneNumberId、以及拼表单链接用的n8n base URL。

  3. 录入法院日程表URL规律

    在Courts页为每个法院填cause_list_url模式,用{DD}、{MM}、{YYYY}或{DATE_ISO}占位,并标注format;流程按计算的下一开庭日拼出实际下载地址。

  4. 保护庭后回填表单

    复制hearing-outcome表单的公开URL,在n8n中开启认证保护,避免团队外人员提交开庭结果污染Hearing Log。

  5. 用合成数据干跑验证

    把Courts页某行指向一个自建的测试HTML日程页(含合成案件号),手动触发晚间流程,确认匹配、冲突标记、合伙人看板与律师简报各消息均到达测试Telegram,再开启定时。

可直接复制的材料

Courts标签页合成示例数据

本站独立编写的合成配置;URL为占位地址,需替换为真实法院公开日程链接并核对其日期格式。

court_code,court_name,cause_list_url,cause_list_format
DC01,虚构市地方法院一庭,https://court-data.example.internal/causelist/{YYYY}-{MM}-{DD}.html,html
HC02,虚构高等法院,https://court-data.example.internal/hc/{DATE_ISO}.pdf,pdf

律师开庭简报提示词(本站示例)

原模板用OpenAI代理配Google Sheets工具读取历史与笔记,但原文未给出提示词;此为本站按其描述独立编写的示例,变量名需与实际节点核对。

你是律师事务所的开庭准备助手。根据以下案件信息、庭审历史和案件笔记,生成不超过200字的中文简报,结构为:案件与庭次(案件号、法庭、序号、预计叫号时间)、本次庭审阶段与目标、上次庭审遗留事项、需携带材料提醒、与对方/法官相关的注意点。只陈述笔记中有的信息,不编造事实,不做胜诉预测。案件数据:{{ $json.case }} 庭审历史:{{ $json.history }} 案件笔记:{{ $json.notes }}

输入与输出示例

本站虚构演示,非原作者运行结果;叫号时间为按序号估算的参考值。

输入

Cases页一行合成数据:case_id=CASE-2026-118、court_code=DC01、律师=李律师(Telegram测试号)、下一开庭日日程页中该案件为第7项、三法庭;同律师当天另有CASE-2026-121列在同一法院第3项

对应输出

合伙人Telegram看板示意:明日DC01共2件上榜——CASE-2026-121(第3项)与CASE-2026-118(第7项);提示李律师两案预计叫号时间可能重叠;无下载失败。李律师收到的简报含案件号、法庭、序号7、阶段与笔记中的待办要点;Hearing Log新增对应log_key两行。

做完检查这些

  • 同一案件同一开庭日重复执行时,因Hearing Log已有log_key而不再重复发提醒
  • Courts页某URL失效时,管理员Telegram收到下载失败告警且其余法院照常处理
  • 同一律师在两个法庭/庭室上榜时,合伙人看板中出现冲突标记
  • 庭后提交表单后,Hearing Log被更新、Cases页状态与下次开庭日期同步变更,Telegram收到确认
  • 开庭日8:30的当日看板只包含Hearing Log中当日条目

容易卡住的地方

  • 定时与叫号估算均基于IST时区和法院排序规律,迁移其他地区需重设触发时间与估算逻辑
  • cause list为扫描版PDF时文本抽取可能失败,原文未承诺OCR能力,需另行处理
  • WhatsApp Business Cloud发信需预先批准的模板与有效号码,免费额度与可用性不在本模板保证范围
  • 表单的log_key设计决定防重复逻辑,回填数据前要核对字段映射
  • 真实案件数据属敏感信息,合成测试与正式数据应分表隔离

原文与作者资料 ↗

本站借助AI整理来源事实,独立编写中文操作指南与示例。示例不代表实际运行结果;来源效果尚未由本站独立复现。付费模板与模型、服务费用分别计算。

原文标题
Prep court hearing briefs and clash alerts with Google Sheets, OpenAI, WhatsApp and Telegram
原作者
Rahul Joshi
原始发布日期
2026-10-07T07:43:04.887Z
来源
https://n8n.io/workflows/20608