我们发现了什么
我在法律科技领域工作了 3 年，发现无论是 AI 智能体还是律师，在进行法律研究时面临的最大障碍之一，都是跟踪变更，以及正确地交叉引用不同形式法律文件之间的变更。### 适用对象 AI 智能体**，它们必须根据记录而非记忆回答法律问题。
- 来源：Hacker News（发现于 2026-10-29）
- 证据等级：D · 发现产品或需求信号，暂未获得可核验的商业证据。
- 商业模式：待核验
- 主题：独立产品
- 初筛评分：18.2/100 · 收录 1 次
证据，比故事更重要。
规则清洗与初筛，未经人工商业核验。原文语境、实际客户和付费情况仍需自行验证。
引用与数字披露
来源类型（原作者自述／第三方测算／媒体转引）需采集端标注，本版尚未落字段。
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中文辅助译文（全文）
这是我从大约 8 个月前开始一直在做的项目。我从事法律科技工作已有 3 年，发现无论是 AI 智能体还是律师，在进行法律研究时面临的最大障碍之一，都是追踪法律变化，以及在不同形式的法律文件之间正确交叉引用这些变化。W2D 从公开来源构建 SQLite 数据集，并提供智能体技能，用于回答有关该数据集的问题。数据集收录你添加的每个发布日期节点的《美国法典》多个修订版本。它收录修订法典的公开法律，并将每项修正与其所做的变更关联起来。它按页码和段落收录 CourtListener 的法院意见，并将每项《美国法典》引用与法院所引用的条款关联起来。它还可以收录众议院记名投票。这在理念上类似于“法律领域的 Git”，但包含比差异对比多得多的实用功能，因而成为一项高效的研究工具。
译文由上游机器翻译生成，可能有误；判断请以英文原文为准。
英文原文（来源本站未改写）
This is a project I've been working on for about 8 months now.I worked in legal tech for 3 years and found that one of the biggest hurdles for AI agents and lawyers alike when doing legal research is tracking changes, and correctly cross referencing those changes between different forms of legal documents.W2D builds a SQLite dataset from public sources, and offers agent skills for answering questions about that dataset.The dataset holds multiple revisions of the U.S.Code at each release point that you add.It holds the public laws that amend the Code, and it links each amendment to the change that it made.
It holds court opinions from CourtListener, by page and paragraph, and it links each U.S.C. citation to the provision that the court cited.It can also hold House roll calls.This is similar in spirit to "git for Law" but includes a lot more utilities than diffs to make it an effective tool for research.
这条还缺什么证据？
下面每条都由本条已有字段推出（等级、理由、商业模式、来源次数、是否演示）， 本站不生成推测性结论；通用验证方法放在方法论页。
- 可核验的收入或付费证据查官网定价页与付费口径；第三方数据源（如 GetLatka）只作旁证，需标注来源与时点。
- 商业模式未定确认按席位／按用量／授权还是开源托管版收费；开源项目另查 LICENSE 与是否存在付费版。
- 只有单一来源找一手站点或其他渠道是否重复出现同一产品；社区热帖数量不等于商业进展。
通用验证清单（谁有这个问题／谁愿意付费／一个人能交付哪一小步）见我们的筛选方法。