cc-crossbeam-tw

台灣室內裝修送審文件助手原型，首發場景聚焦新北市室內裝修申請與補正流程。

這個專案要處理的是建築師、室內裝修業者、代辦人員反覆遇到的文件整理問題：

這個案子到底走哪個程序？要備哪些文件？主管機關公文上的補正意見，每一條對應到什麼資料、圖說、法規來源或人工確認？

tw-law-mcp 把這些判斷拆成可追溯的 MCP 工具，讓 Codex、Claude Code 或其他支援 MCP 的 AI 助手在回答時先查本機工具與來源快照，而不是憑印象補法條、補文件或直接下結論。

GitHub Pages 上手頁位於 docs/index.html。

適合誰

• 建築師事務所：整理室內裝修圖說審核、竣工查驗、變更使用併室內裝修竣工查驗的文件缺口。
• 室內裝修業者：把補正公文拆成逐條任務，確認哪些資料要回頭找業主、廠商或專業人員補。
• 代辦與行政窗口：先做程序分流、送件 packet、缺件清單與回覆草稿，再交由專業人員確認。
• AI/工程團隊：把室內裝修送審流程包成 deterministic、source-bound 的 MCP server，避免 agent 任意編造。

能幫上什麼忙

日常工作	工具能做的事	產出
程序分流	判斷案件比較接近圖說審核、竣工查驗、變更使用併室內裝修竣工查驗或簡易室內裝修，並標示信心分數	procedure_stage_signal、人工確認問題
送件前檢核	依程序階段整理新北市室內裝修文件 packet	文件清單、缺件提示、source-bound references
補正公文整理	解析已遮罩公文，拆成 atomic correction items	補正項目清單、回覆草稿、專業確認包
消防與防火相關提示	標示可能涉及消防設備、防火區劃、防火門、材料證明的文件需求	routing 結果、需要消防或建築專業確認的問題
稽核與溯源	每次回答保留來源、日期、gate 與人工介入狀態	law snapshot、run metadata、acceptance output

先講邊界

這不是法律判斷工具，也不是專業簽證工具。

會做	不會做
整理程序、文件、來源與待確認事項	判定案件合法或違建
依已遮罩資料與 metadata 做程序分流	保證審查必過
產生補正回覆草稿與專業確認包	出具法律意見或合規保證
標示可能相關的條文、來源 URL、authority rank、as-of date	替代建築師、消防設備師或其他專業人員簽證
對消防、防火區劃、材料證明做文件 routing	做消防設計結論或材料真偽判斷

不確定、資料不足、涉及專業裁量或低信心時，工具會 fail closed 並要求 human-in-the-loop，不會硬判定。

可以怎麼問 AI 助手

本機 MCP 設定完成後，可以在 Codex 或 Claude Code 內這樣問：

請使用 tw-law-mcp 先跑 run_phase_acceptance。
接著根據我提供的已遮罩文件文字與檔案 metadata，判斷目前比較接近：
圖說審核、竣工查驗、變更使用併室內裝修竣工查驗、簡易室內裝修。
請輸出 procedure_stage 信心分數、需要的人工確認問題、會用到的 corpus packs、產出的 artifacts，以及不能判定的原因。
不要輸出法律意見、合規保證、消防設計結論、材料真偽結論或審查必過承諾。

其他常見問題：

• 「這份案件的檔案 metadata 在這裡，幫我判斷比較接近圖說審核還是竣工查驗？信心多高？還缺什麼資訊？」
• 「幫我依竣工查驗階段，產生新北市室內裝修的送件文件 packet。」
• 「這是遮罩過的補正公文，幫我拆成逐條補正項目，哪些需要建築師、消防或材料廠商確認？」

資料隱私原則

不要直接把以下內容貼進 prompt：

• 未遮罩姓名、地址、電話、身分證字號。
• title block、原始圖說、raw drawing、raw PDF。
• 客戶授權範圍不明的完整申請文件。

建議只提供：

• 已遮罩公文文字。
• 檔名、圖號、頁名、sheet type、文件類型等 metadata。
• 已去識別化 fixture 或測試案例。
• 人工確認答案與 acceptance output。

工具本身也以 metadata-only boundary 設計，避免 raw drawing 或 raw PDF 內容直接進入 agent prompt。

快速開始

git clone https://github.com/trionnemesis/cc-crossbeam-tw.git
cd cc-crossbeam-tw
python3 scripts/tw_law_mcp_stdio.py

• Codex App：專案設定在 .codex/config.toml。
• Claude Code：專案設定在 .mcp.json。
• 啟動後建議先執行 python3 -m unittest discover -s tests 與目標 acceptance script。run_phase_acceptance 是 aggregate trust gate；在 production G2 仍未接入 approved real de-identified cases 前，會對 unsupported synthetic fixture claims fail closed。

目前狀態

• 版本：0.4.0 prototype。
• 首發地區：新北市。
• 首發案型：室內裝修。
• 主線已完成 1~6 組開發：P0 source-policy、procedure/HITL、G2 synthetic fixture contract、metadata extraction、jurisdiction registry、standalone MCP packaging。
• Phase 2.1-2.6 / Step 6 已完成：split data layout、source adapter contracts、scenario MCP tools、hardened scenario matrix evaluation、two-stage contractor flow skeleton。
• 目前使用 P0 fixture corpus 與 synthetic de-identified cases 驗證流程契約；production 導入前仍需 approved real de-identified cases 與 live official-source ingestion/refresh workflow。G2 synthetic baseline 只能證明 schema、gate 與 HITL contract，不能支撐真實案件 claim。
• 新北市以外 jurisdiction 已預留 registry，但目前 fail closed，不主動作答。

本專案的產品流程概念源自 cc-crossbeam 的文件審查與補正回覆流程；只借流程，不搬美國 ADU 法規。對照表見 docs/cc-crossbeam-feature-matrix.md。

<details> <summary><strong>開發者資訊：MCP 工具、測試與 acceptance gates</strong></summary>

技術形態

• Python stdio JSON-RPC MCP subset。
• Standalone MCP server first；Codex / Claude Code 是 thin wrappers。
• 封裝決策見 docs/ADR-0001-packaging-strategy.md。

MCP 工具分類

目前 server 宣告 38 個 MCP tools：

• 法規與來源查詢：list_law_packs、search_law、get_article、verify_citation、get_local_rule、build_law_snapshot
• 程序分流：resolve_tw_scenario、resolve_procedure_stage_confidence、resolve_procedure_requirements
• 專業文件 routing：check_fire_equipment_routing、check_fire_compartment_evidence、check_material_evidence、detect_illegal_construction_reference
• 文件處理：extract_file_metadata、parse_masked_document、normalize_atomic_correction_items、build_sheet_manifest、build_ntpc_submission_packet
• 兩階段補正流程：run_tw_corrections_analysis、run_tw_corrections_response
• HITL：build_hitl_confirmation_packet、apply_hitl_confirmations
• 來源政策與 fallback：get_source_policy、compare_source_policies、plan_web_search_fallback
• 驗收：run_phase_acceptance、run_audit_gates、run_source_policy_acceptance、run_jurisdiction_registry_acceptance、run_packaging_acceptance、run_scenario_matrix_acceptance、run_data_layout_acceptance、run_source_adapter_acceptance、run_fixture_pipeline_acceptance、run_two_stage_flow_acceptance、get_fixture_baseline_status、list_jurisdictions

測試

python3 -m unittest discover -s tests
python3 scripts/run_phase_acceptance.py

各項 acceptance script 位於 scripts/，涵蓋 source policy、data layout、source adapters、jurisdiction registry、packaging、scenario matrix、fixture pipeline、two-stage flow。run_phase_acceptance.py 目前預期會回報 g2_fixture_baseline=false，因為 unsupported synthetic fixture claims 必須 fail closed。

Fixture baseline

• fixtures/g2_baseline.json：12 份 synthetic de-identified cases、84 個 atomic correction items，用於驗證 schema、gate、HITL flow contract。
• tw_law_mcp/data/fixtures/tw_scenario_queries.json：台灣場景矩陣，涵蓋 procedure、fire_equipment、fire_compartment、material、completion_packet、response_draft 六類，每類至少 5 題，另含 web_fallback。

專案結構

tw_law_mcp/     # MCP server core and data
scripts/        # stdio entrypoint and acceptance scripts
tests/          # unittest coverage
fixtures/       # G2 contract baseline
docs/           # GitHub Pages, ADR, feature matrix

實務場景主索引見 docs/tw-scenario-feature-matrix.md。

</details>