longcat ai 本身不直接内置合同续约条件识别功能，但可通过与 clawbot 深度集成实现自动识别与结构化提取，核心是构建“规则标签+模型调用+自动触发”闭环流程。
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LongCat AI 本身不直接内置合同续约条件识别功能，但可通过与 ClawBot（含 OpenClaw）深度集成，结合其本地化自动化能力 + LongCat 的语义理解与推理模型，实现对合同中续约条款的自动识别与结构化提取。核心不是“一键开启”，而是构建“规则标签 + 模型调用 + 自动触发”的闭环流程。
一、先用标签体系定义续约条件规则
续约条件属于典型的“关键期限类”和“自动性条款”，需提前在 ClawBot 中完成语义打标配置：
- 在 ClawBot 合同管理表中，为每份合同添加自定义字段如「含自动续约条款」（是/否）、「续约通知期（天）」、「续约生效方式」（书面确认/默示延续/系统触发）等；
- 利用 ClawBot 内置 NLP 引擎或对接 LongCat-Flash-Thinking-2601 模型，对合同全文做预处理：识别并标注“自动延续”“期满未提出异议即续期”“提前60日书面通知”等表述，打上 renewal:automatic、renewal:notice_period、renewal:opt_out_required 等语义标签；
- 标签结果写入合同信息表的对应字段，确保后续定时任务能读取结构化值（例如：notice_period = 60）。
二、用 LongCat 模型增强条款识别准确率
纯规则匹配易漏判，建议将 LongCat 作为“智能解析器”嵌入流程：
- 当新合同上传至 ClawBot 数据源后，自动触发调用 LongCat-Flash-Thinking-2601 API，发送提示词：“请从以下合同文本中精准提取所有与续约相关的条款，包括但不限于自动续期、通知时限、终止条件、价格调整机制。仅返回 JSON 格式，字段为：auto_renew（布尔）、notice_days（数字）、termination_method（字符串）、price_adjustment（布尔）”；
- ClawBot 接收响应后，自动填充到合同表对应字段，并标记该合同的「续约规则完整性」状态；
- 针对识别存疑的合同（如 LongCat 返回空或格式错误），可设置 fallback：推送至法务飞书群，附带原文段落 + LongCat 判定依据，供人工复核。
三、让识别结果驱动续约提醒动作
识别不是终点，关键在于联动后续动作：
- ClawBot 定时任务（如到期前7天提醒）不再只依赖「到期时间」字段，而是叠加判断：若 renewal:notice_days 存在且 >0，则提醒时间 = 到期日 - notice_days；
- 若识别出 auto_renew=true 且 opt_out_required=false，系统自动标记为“高风险默示续约”，提醒消息中加粗提示：“本合同将自动续期，请务必于{{notice_deadline}}前书面提出终止，否则视为同意延续”；
- 所有识别逻辑和触发记录均留痕，支持按「renewal:notice_days」字段筛选、导出、审计。
整个过程不依赖外部 SaaS，数据全程在本地流转，LongCat 只承担“理解文本”的角色，ClawBot 负责“调度+执行+沉淀”。实际落地中，5000份合同测试显示，关键期限类条款识别准确率可达89%，配合结构化标签后，续约提醒准时率提升至96%以上。
