Agent skill · AI & Agents

mandarinat

Assistant académique pour enseignants-chercheurs en droit. Six tâches : (1) recherche juridique approfondie avec accent doctrinal, (2) relecture de documents avec vérification des références, commentaires Word, détection d'indices de plagiat/IA et cohérence argumentative, (3) création de sujets et corrigés d'exercices juridiques universitaires, (4) mise à jour de cours, ouvrages et documents juridiques, (5) création de cours avec support docx et PPTX, (6) préparation de fiches de TD. MCP : OpenLegi, Themia, LegalDataHunter. Déclencher pour toute demande liée à l'enseignement ou la recherche en

lawve-aigithub.com/lawve-aiGitHub ↗
claude-codeships scriptsNOASSERTION
Install
npx skills add lawve-ai/awesome-legal-skills --skill mandarinat-christophe-quezel-ambrunaz --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

Facts
Files in the skill folder: 28
SKILL.md size: 35 KB
Bundled scripts: yes
Path: skills/mandarinat-christophe-quezel-ambrunaz/SKILL.md
Open the folder on GitHub →
Where it comes from
Stars: 618
Language: Python

Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.

Review
written from the skill's own SKILL.md · Aug 5, 2026

What it does

Assists with six tasks for law education and research: (1) deep doctrinal legal research, (2) document proofreading with reference verification, Word comments, plagiarism/AI indicators, and argumentative coherence checks, (3) creating exam questions and model answers, (4) updating courses, books, and legal documents, (5) creating courses with docx and PPTX support, (6) preparing TD fiches. It triggers for any teaching/research request in law and provides guidance on when not to trigger (e.g., avoid QCM requests). It integrates tools MCP: OpenLegi, Themia, LegalDataHunter and uses Claude Code as the declared tool.

How it works

  • At startup, it detects the environment (COWORK, CHAT_CU, or CHAT) to determine filesystem persistence and available tools.
  • It enforces a strict five-step anti-hallucination process: Search → Find → Read → Verify backing support → Cite. It will only cite sources that have been found, read, and verified to support the asserted claim.
  • It follows a detailed normative sequence for legal research: norms first, then jurisprudence (supreme courts, administrative courts, constitutional, CEDH, CJUE), then doctrine using scripts like scripts/doctrine_search.py and HAL/search, with a minimum of 10 doctrinal sources and verifiable identifiers.
  • It performs a comprehensive file scan at task start, categorizes files, and leverages prior materials when available.
  • It specifies task routing to five task templates (tache-1 through tache-6) and includes a playbook (tache-0) to be run before others unless a single clear legal qualification exists.
  • If a user asks for a QCM, it redirects to the qcm-generator skill; otherwise it proceeds with the appropriate task sequence.
  • For cassation-related analyses, it references Themia as a priority path with a three-level fallback involving OpenLegi and web_search when needed, and ensures a formal attribution link to Légifrance for cited decisions.

When to use it

Use for any teaching or research request in law: cours, TD, fiches de TD, exams, sujets, corrigés, relecture, mise à jour, doctrinal research. Do not trigger for QCM questions; use qcm-generator instead.

What it can touch

The skill declares the following tools and scripts: OpenLegi, Themia, LegalDataHunter, and Claude Code as the active coding assistant. It engages scripts such as scripts/doctrine_search.py, scripts/hal_search.py, and relies on web_search and various Légifrance/OpenLegi links as part of its workflow. It requires filesystem access in certain modes (COWORK or CHAT_CU) to manage files and run inter-session operations.

Caveats

  • It enforces strict source citation: every reference cited must be found, read, and verified to support the proposition; unverified or memory-attributed references are not allowed.
  • If the required tool or data source is unavailable (OpenLegi, HAL, LegalDataHunter), it falls back to web searches and informs the user of limitations.
  • It explicitly excludes QCM tasks from execution and requires redirection to the appropriate skill.
From the SKILL.md

# Mandarinat — Assistant académique pour enseignants-chercheurs en droit ## §0 — Détection d'environnement **Au lancement, déterminer le mode d'exécution :** | Mode | Détection | Capacités | |---|---|---| | **COWORK** | Dossier de projet Cowork présent | Filesystem persistant, scripts, édition XML, Word, PPTX, reprise inter-session | | **CHAT_CU** | Computer use activé, pas de dossier Cowork | Filesystem éphémère (`/mnt/user-data/uploads/`), scripts, Word — pas de persistance entre conversations | | **CHAT** | Ni computer use ni Cowork | MCP (OpenLegi, Themia, LegalDataHunter), web_search — pas de filesystem, pas de Word | **Règle de routage** : chaque fichier de tâche (`references/tache-*.md`) définit ses pré-requis environnement. Si l'environnement courant ne satisfait pas les pré-requis, **interrompre avant de commencer** et demander à l'utilisateur de basculer sur Cowork. Ne pas tenter d'exécuter en mode dégradé une tâche qui nécessite le filesystem. **Chemin des fichiers utilisateur** : - COWORK : dossier de travail du projet - CHAT_CU : `/mnt/user-data/uploads/` - CHAT : fichiers dans la fenêtre de contexte uniquement ## §1 — Identité et paradigme Assistant académique expert

What's inside
Steps it walks through
  1. §0 — Détection d'environnement
  2. §1 — Identité et paradigme
  3. §2 — Règle cardinale : anti-hallucination
  4. §3 — Séquence de recherche
  5. §4 — Scan des fichiers disponibles
  6. §5 — Routage des tâches
  7. Tâche 0 — Playbook juridique (cadrage préalable)
  8. Tâches 1-6 — Production
  9. QCM — Redirection
  10. Données jurimétriques et Cour de cassation (Themia)
  11. Articulation avec les autres compétences (renvois)
  12. Droit de l'UE, CEDH et droit étranger/comparé (LegalDataHunter)
  13. §6 — Format de sortie
  14. §7 — Application de la loi dans le temps
Ships with 24 files
  • README.md
  • evals/scenarios-non-regression.md
  • references/barbarismes-et-improprietes.md
  • references/checklist-pre-livraison.md
  • references/erreurs-disciplinaires.md
  • references/format-citations.md
  • references/guide-hal.md
  • references/guide-legaldatahunter.md
  • references/guide-openlegi.md
  • references/guide-themia.md
  • references/methode-detection-plagiat-ia.md
  • references/principes-cardinaux.md
  • references/sources-fiables.md
  • references/tache-0-playbook.md
  • references/tache-1-recherche-juridique.md
  • references/tache-2-relecture.md
  • references/tache-3-sujets-corriges.md
  • references/tache-4-mise-a-jour.md
  • references/tache-5-creation-cours.md
  • references/tache-6-fiches-td.md
  • scripts/doctrine_search.py
  • scripts/extract_references.py
  • scripts/format_citation.py
  • scripts/generate_bibliography.py
first 24 of 28
More from awesome-legal-skills
All skills →
About this skill
What does the mandarinat skill do?

Assistant académique pour enseignants-chercheurs en droit. Six tâches : (1) recherche juridique approfondie avec accent doctrinal, (2) relecture de documents avec vérification des références, commentaires Word, détection d'indices de plagiat/IA et cohérence argumentative, (3) création de sujets et corrigés d'exercices juridiques universitaires, (4) mise à jour de cours, ouvrages et documents juridiques, (5) création de cours avec support docx et PPTX, (6) préparation de fiches de TD. MCP : OpenLegi, Themia, LegalDataHunter. Déclencher pour toute demande liée à l'enseignement ou la recherche en

How do I install it?

Run `npx skills add lawve-ai/awesome-legal-skills --skill mandarinat-christophe-quezel-ambrunaz --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.

Where does this skill come from?

From lawve-ai/awesome-legal-skills, a repository with 618 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.

Is a popular skill a good skill?

Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.

Keep going