一个查财产的 Skill:被执行人显示 0 条,它查出了 206 万

作者:Hunter取证 发布:2026-10-23 08:22 收录:2026-10-23 12:20 3 次阅读 约 2795 字
摘要:一个数据库说 0 条,另一个说 5 件终本、未履行 206 万。我把查财产的流程做成了一个能装进 AI 的 Skill——它跑完第一轮,先纠正了我记了几个月的数字。
推荐理由:本文涉及「Skill」主题。

“

查不到 从来不等于没有,工具能做的是让你 少漏掉几件事

—— 筑律汇法

📌 本文看点

01

0 条 ≠ 没有

02

5 件终本 / 206 万

03

一句话装上

01

OPENING

那天下午,我在查自己的案子

案子不大,八万五。终本快四年了。

我把卷宗从柜子里抽出来的时候,其实没抱什么期待。这种标的额的案子,法院该查的早查过了,总对总跑过一遍,基本户、银行卡冻过一轮,账上剩七百块。

我这几年做过的执行案不多,但也经历了一个案子的财产线索散在多少个地方——工商、年报、文书、执行网、中登网、拍卖网、公告网,还有一堆查不到只能靠调查令的。全靠记性,一定漏。漏了不会报错,但方案就做偏了。

所以那天下午,我把这套流程写成了一份三千字的作业指引,交给 AI 去跑。

它跑完了。然后,它先纠正了我一个错。


02

ROUND ONE

第一轮:AI 说“没有执行记录“

第一轮用的是法律数据库。工商登记、企业年报、涉诉文书、对外投资、知识产权、股权冻结、开庭公告,十一个接口,一条一条过。

结果里有一栏,是执行信息。

0 条。

我把鼠标停在那个“0“上,看了很久。

如果我不知道后面的事,这份报告大概会这么写:经检索,未发现该主体被执行记录。

我很清楚,它一定是错的。

但我当时没有别的证据说它错。我只是知道,这个库的执行数据不全。}

知道,不等于核实。这是两件事。

我在报告里先标了一个“未查“,然后换了第二个数据源。


03

ROUND TWO

第二轮:0 条变成 5 件终本、206 万

企查查那边,先跑的是风险扫描——35 项因子,一次扫完,只告诉你哪些维度有记录、各有多少条。

扫出来 7 项有记录:限制高消费 5 条、终本案件 5 条、裁判文书 8 篇、立案 7 条、开庭公告 7 条、法院公告 5 条、欠税 2 条。

我一项一项点开。

— 终本记录的数字

5 件终本,未履行金额加起来 206.44 万。

写到这里必须停一下,讲一个很多人不知道的机制:终本之后,被执行人会从“被执行人名单“里移出。

也就是说,“被执行人 0 条“和“5 件终本在册“可以同时成立,两者都不矛盾。

拿被执行人 0 条去证明“对方没钱“,是执行里最容易犯、也最贵的错。

再往下,还有一层。

限制高消费的每一条记录里,都写着申请人。5 条限高,就是 5 个申请人的名字——你的竞争债权人清单,直接被列出来了,不用猜:

申请人关联案件未履行金额

一家医药公司

2 件(密云)

约 117 万

一家投资公司

1 件(三中院)

约 61 万

一名自然人

1 件(密云)

约 24 万

我方委托人

1 件(常熟)

约 4.9 万

我方占全部未履行金额的两个多百分点。

这个比例一出来,方案就得改。原来想的“参与分配“没有意义,分不到什么。能走的路只剩一条:单独立足,追加股东。执转破那个选项,从“回款路径“降级成“谈判杠杆“。


04

CORRECTION

它顺手纠正了我一个错

企查查的终本记录,每一条给两个数:执行标的、未履行金额。

我方案子那一行:标的 85,273,未履行 48,857。

差额三万六。

钱已经收过一部分了。是我记错。

前两轮报告,我写的都是“标的八万二,全额未受偿“。这个数从我第一次接触案子就用,用了几个月,一直没回去对过。

这件事比任何一条新线索都值钱。谈判的底线、追加的请求金额、跟委托人怎么交代,全建立在那个数字上。数字错了,后面每一步都是歪的。


05

DEEPER

再往下挖,看到了更麻烦的事

— 案件推进的时间轴

开庭公告和法院公告放在一起看,时间线如图。

全程公告。

公告送达这几个字,做诉讼的人看了会心里一沉:找不到人,或者找到了不应诉。一审判决书都要靠公告送,大概率是缺席判的。

另一家公司在追这几个股东,两审已经打完了。

而且案由写的是“有限合伙纠纷“,不是“追加被执行人异议之诉“——他们走的不是执行程序里追加那条路,是另案起诉那个有限合伙。

这两份卷宗,现在是我这个案子的最高优先级。比我自己的追加申请还急。


06

THE SKILL

后来我把它做成了能装进AI的技能

那天下午摸索出来的东西,我没有只留在自己的文件夹里。

它现在是一个能直接装走的 Skill(一份作业指引 + 八张渠道卡),三层结构,跑在支持 Skills 规范的 AI 工作环境里。核心就是这三层和那四条纪律。

第一层,机器能查的。 法律数据库跑文书、工商、年报、知识产权、开庭公告;企查查跑执行、终本、限高、公告时间线。两个源各有缺口,必须交叉。一个说 0,一个说 5,答案在第二个上。

第二层,半自动的。 执行信息公开网四个库要分别查、中登网查质押、法拍网查拍品、公告网查减资和破产。这些站点要验证码、要登录、时不时改版。我没有做自动爬取——反爬随时升级,投入产出比太低。给的是操作路径卡:打开哪、点什么、抄哪些字段回来。

第三层,公开查不到的。 银行流水、不动产、车辆、证券、保险、社保公积金、婚姻状况。这一层只有一条路,调查令。老老实实列清单。

四条纪律,比工具重要:

1. 单源无记录,不作反证。 一个库说没有,只能记“该库无记录“,不能记“没有“。

2. 每条线标状态。 已核验、冲突、未查、公开不可查,四态分开。查到 0 件也是有效结果,要留痕;没查就是待办。这两件事混在一起,报告就等于废了。

3. 自然人先做同名甄别。 另一个案子,我在文书库搜当事人名字,24 篇命中,扒出来至少 9 个同名的人——有 1964 年的、1969 年的、1988 年的,分布在五个省。不逐个排除,后面所有结论都建在沙子上。

4. 数字要算差额。执行标的减未履行,等于已履行。这一步三十秒,能救一个判断。

公开渠道能查到一家公司的骨架,查不到一个人的血肉。


07

INSTALL

它能干什么,以及怎么装

— 技能装在工作环境里

它做的事其实就一句:你给它一个名字,它按渠道矩阵把公开能查的全跑一遍,然后给你一份报告——线索按优先级排好,哪条查了、哪条没查、哪条根本查不到全部标出来,最后附一张调查令方向清单。

和一份“渠道清单“的区别,在这四个地方:

特点具体做什么挡住什么坑

漏项自检

查到 0 件留痕,没查就写“未查“,两态分开

挡住“差点把没查到写成没有“

双源交叉

元典跑文书/工商/年报/开庭公告;企查查跑执行/终本/限高/法院公告

挡住“0 条 vs 5 件终本“这类单源盲区

同名甄别

自然人先排除同名,24 篇文书 9 个同名逐个核

挡住结论建在别人身上

无数据库可降级

没接元典/企查查,自动变检索指引 + 人工待办生成器;站点改版只改渠道卡

挡住“换个电脑就废了“

— Skill 能力一页览

一页看完它的全部:五步流程、34 条渠道、查全度四态、报告六件套。存下来,办案时对着走。

仓库在这里:github.com/AskLawyerZHU/asset-trace(MIT,公开)

一句话装,复制粘贴到终端就行:

...bash

git clone https://github.com/AskLawyerZHU/asset-trace.git ~/.workbuddy/skills/asset-trace

不用 git 也没关系:把仓库地址 github.com/AskLawyerZHU/asset-trace 直接发给你的 AI,说一句“请帮我安装这个 Skill“,就 OK。

装好之后,你只要说一句:“查一下某某公司的财产线索,深度模式“。

一句提醒:公众号正文里的网址点不开,上面那个地址要手动复制。嫌麻烦的话,在后台回复“查财产“,我把仓库地址和安装方式直接推给你。


∞

THE END

如果你手上也有执行案子

四件小事,今天就能做:

动作怎么做能省下什么

一、别把“没查到“写成“没有“

报告里区分“该库无记录“和“未查询“

避免让委托人误判没希望,避免自己决策偏一丈

二、查终本,别只查被执行人

终本库和被执行人库是两个库

终本后从名单下来,只查被执行人必定漏

三、看限高的申请人栏

每条限高都写了申请人姓名

竞争债权人名单直接到手,省掉一轮猜

四、回去对一遍金额

执行标的 − 未履行 = 已履行

三十秒,能救一个建立在错误数字上的方案

那天傍晚我把报告改完,删掉了已经写好的一句话。

原句是“经检索未发现可供执行财产“。

改成:“经公开渠道检索,该主体在册终本案件 5 件,未履行合计 206 万余元,竞争债权人 4 位,我方占比约 2.4%,建议路径调整为追加股东,并优先调取关联追加案两审卷宗。“

两句话都不长。区别在于,第一句会让委托人以为没希望了,第二句能让案子重新动起来。

工具不会替你做判断。它只是让你少漏掉几件事——前提是,你先想清楚哪些事不能漏。

本文引子为作者亲历案件办理过程,当事人及公司信息已作脱敏处理;文中法律机制以现行有效规定为准,仅供同行参考,不构成对任何个案的法律意见。本文部分文字、排版由 AI 辅助生成,特此声明。


END

我是朱律师,理工科 + MBA 背景的双证律师(律师 + 专利代理师),平时用 AI 处理法律实务问题。

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