Lawbot脱敏猫

Lawbot 脱敏猫把自己摆在「法律 AI 的安全层」这个位置上，官网在 https://www.lawbotai.cn/。它要解决的冲突很具体：律师想让 Kimi、DeepSeek、ChatGPT 这些云端模型帮着分析合同和判决书，可文档里的当事人信息不能出本机。处理顺序因此被设计成一条单向的路——先在本机把姓名、身份证、案号这类敏感片段挑出来，统一替换或遮罩之后导出，再把干净版本交给云端模型，模型回话之后凭授权密钥在本地把代号还原回真名。

它是纯离线桌面软件，不走网页端、不上传文档、不调用外部模型 API，识别模型与 OCR 引擎都打在安装包里，拔掉网线照样干活用。把识别压在本机完成，意义在架构层面：常见的在线脱敏或 OCR 服务都要求先把原文传上去，而对合同、案卷、尽调材料来说，这一步本身就是一次外发事件；本机运行意味着这个过程根本不发生。

• 认得出哪 15 类：姓名、公司或机构名及简称、身份证号、电话、银行卡、地址、金额、日期、邮箱、案件或公文号、车牌号、印章、微信号、统一社会信用代码、网址，这几类恰好是法律材料里出现频率最高的敏感项。官方口径是核心敏感信息识别精准度约 95%，所以剩下那一段必须交给人工。三种改法可以混用：星号替代适合还想保留部分信息的场合；涂色遮罩提供黑、灰、白、紫四种，走 PDF 和图片时导出后不可复制、不可选取；假名化把“张三”换成“当事人A”、“某某公司”换成“机构001”，这种才适合继续喂给 AI，并且同一个实体在全篇代号保持一致。

Word 那条线侧重保版式，PDF 与图片更适合遮罩。材料类型会直接影响命中率：导入后软件自动推荐裁判文书、诉讼文书、合同协议、信披与公司文件、函件证明、证据截图凭证这几类，也可以手动指定。多份 .docx、.pdf、.jpg/.jpeg/.png 拖进去后台排队解析，材料不限形态——合同、诉状、判决书、函件、公告、聊天截图、转账凭证都能直接拖；识别完一份就能先复核一份；左侧可以随意切换文档，改的内容自动保存，收尾时再批量导出。

• 复核这一关有路可循：先看右侧按类型分组的敏感清单，删掉那些明显误标的条目，比如把“房屋买卖合同”当成地址；再用鼠标划选把遗漏内容补录上去；配合搜索功能按“命中=绿、遗漏=红”的逻辑快速扫一遍尾。表格、页眉页脚、附件、批注和修订记录这几处最容易藏东西，得单独扫。脱敏强度可以按案件类型来定，比如这一单只需要遮身份证和手机号，那一单则要把金额、案号一起遮掉；黑白名单支持按案件类型保存成方案，把必须遮的客户代号、项目名放进黑名单，把容易被误伤的“深交所”这类机构词放进白名单；名单能用 xlsx 导入导出，律所或法务团队共用同一套规则。

项目务必存成 .tmm 记忆文件——它记录着原始文件、OCR 结果、假名映射、黑白名单、遮罩标记和审查进度。换句话说这是项目级的记忆载体：同一案件多份材料共用一套假名，补材料、隔几天接着做都能接上；导出的 PDF 里发现有一处要改，打开 .tmm 改那一点重新导出即可，不必把整批材料重跑一遍。

• Word 侧的细节包括：脱敏后保留字体、段落、表格、页眉页脚，还能穿透跟踪修订与批注去找里面的敏感词，导出时可以删批注、匿名化批注人或者原样保留，页眉页脚的内容也能一并清掉。PDF
• 这条线分两种情况：文本型直接抽字识别，扫描型和混合型逐页 OCR，必要时做像素级的物理挖空擦除；OCR 认错的字可以右键改字补录，多页扫描件支持按页断点续处理，不用等全部跑完；低配机器跑多页扫描件确实吃力，要么补内存，要么先用 WPS 这类工具把扫描件转成可编辑文本再进来，通常更省事。

正式导出之前记得逐页预览，确认无遗漏也无误伤，毕竟这些文件往往要直接飞给外部。交给云端模型那一刻，对方看到的只有代号，接触不到真实身份、账号、金额和案号，数据从头到尾没出本机。AI 返回分析、翻译或初稿之后，在软件里选择假名回填，导入结果文档，系统会优先推荐匹配的假名表，校验授权密钥后一键把代号换回真实姓名、机构和金额，这一步同样在本机完成。

同一主体在所有材料里保持同一个代号，看起来是小细节，实际上决定了云端模型能不能把散落在多份文件里的人物、机构和资金关系串起来；假名一旦在各份材料之间割裂，跨文件追踪当场就断了。机器门槛这样算：Windows 10/11 x64 与 macOS 都支持；日常处理 Word 和文本型 PDF，8GB 内存够用，碰上扫描件、OCR 或者大批量材料建议上到 16GB 内存加 SSD。

价格是个人单设备版 ¥499、双设备版 ¥599，装完之后复制界面显示的机器码，按购买时拿到的激活链接完成本机断网激活，授权与机器码绑定、由离线 License 本地核验，不需要联网登录账号。导出物既可以是保留原格式的 Word、PDF、图片，也可以是结构化 Markdown，拿去给 AI 做摘要、翻译、审阅、风险清单和初稿；官方免责声明里写得很明确，导出数据的合规性需要使用者复核确认；按官方 docs 的口径，导出时还会生成一份处理报告，记录被处理实体的类型、数量和所用的脱敏方式，方便事后复核与留痕。

• 把整套流程串起来走一遍大概是这样：官网下单拿到安装包 → 装好后用机器码离线激活 → 把这一批材料拖进来 → 确认文档类型 → 跑自动识别 → 逐份复核 → 设定脱敏强度与名单 → 存成 .tmm → 预览导出 → 把 Markdown 版本喂给云端模型 → 拿回结果做假名回填。中间任何一步被打断，都能从 .tmm 接着往下走，这也是它敢接大批量案卷的原因。
• 把它常年放在工作流里的几类人：办案律师先把判决书、起诉状、答辩状和证据材料在本地过一遍，再交给 Kimi、DeepSeek、ChatGPT 做类案分析与争议焦点梳理，拿回结果后用授权密钥把真实当事人、机构和金额回填回去；需要把合同、函件、案卷摘录发给别的律所、仲裁机构、监管部门或外部顾问的人；写公众号案例、培训课件、裁判规则梳理、客户通报之前要一份可公开版本的律师；跑投资、并购、股权、借款、保密项目的尽调团队，需要同一个主体在所有文件里代号统一；做跨境业务要把合同交给 AI 翻译或归纳的人，先把甲乙方换成“甲公司/乙方/金额001”再上传；以及处理聊天记录、短信、转账回单、发票、证件执照这些图片证据的人，用图片脱敏和矩形或椭圆遮罩挡住手机号、银行卡、微信号和证件号。

Word 保版式这件事也不是挑剔，法院和客户那边的归档系统大多只认 .docx 与 .pdf，格式错乱的文件即便脱敏做对了也难被接收。还有一个常被忽略的节点：团队内部归档之前统一处理一遍，比事后补救轻松得多——立案、举证、归档这些时点一过，文件多半已经分发到多处，再回头遮就显得被动。动手之前把自己的机型、系统版本和内存配置核对一遍，能省掉不少来回。