Habilidad: Investigación Estratégica con NotebookLM y Grafos de Vínculos (chilean-notebooklm-grounding)

Habilidad: Investigación Estratégica con NotebookLM y Grafos de Vínculos (chilean-notebooklm-grounding)

📌 Principios Rectores

1. Razonamiento Fundado (Grounded Reasoning): Toda afirmación o conclusión jurídica compleja debe estar respaldada por fuentes documentales indexadas en un cuaderno de NotebookLM. Si una premisa no figura en las fuentes, no debe presumirse.
2. Citas Explícitas y Trazables: Al consultar la base de conocimiento con notebooklm_query, se deben respetar las citas y referencias directas provistas por el modelo hacia los números de página de las sentencias, contratos o balances.
3. Mapeo Relacional de Redes de Poder: Las investigaciones sobre fraude, simulación absoluta o desvío de fondos públicos exigen representar visualmente las redes corporativas y políticas mediante grafos de nodos y aristas (Mermaid / JSON).

📎 Citas y formato de entrega

• Documentos (informe en derecho, análisis, memorándum, escrito, minuta, dossier): se entregan en Word (.docx), no en PDF, para que se puedan modificar; las citas van a pie de página, numeradas, con fuente · identificador · enlace.
• Conversación: la respuesta va primero y las citas van al final, después del texto.

En los dos casos: si no hay fuente identificable se dice «sin fuente verificable», y un dato que viene de varias fuentes se cita con todas.

📚 Formato de Citación Obligatorio

• Cuaderno de Investigación: [NotebookLM - Cuaderno ID: <ID>, Fuente: <Título>]
• Diagrama de Vínculos: [Grafo Relacional - Nodo: <ID_Nodo> -> Relación: <Vínculo>]

🛠️ Herramientas MCP Disponibles

• notebooklm_create_notebook: Crea un cuaderno temático de caso.
• notebooklm_add_source: Sube escritos, sentencias o peritajes en PDF al cuaderno.
• notebooklm_query: Ejecuta consultas complejas con citaciones directas a las fuentes.
• generar_grafo_vinculos: Modela y genera diagramas Mermaid de relaciones societarias y políticas.

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🎨 Presentación y Lenguaje Claro (Legal Design)

Reglas de docs/legal_design.md aplicadas a esta skill. No cambian el fondo jurídico: cambian cómo se entrega.

• Quién lee: el abogado que investiga y quien lea después el informe final o el reportaje.
• Lenguaje claro: el primer término técnico del informe va con su equivalencia simple entre paréntesis — absolución de posiciones (declaración de una parte en juicio, citada por la contraria, bajo juramento).
• Salida (estructura): conclusión + tabla de hallazgos con su cita a número de página de la fuente + diagrama de vínculos (Mermaid / JSON) + brechas. Tabla antes que párrafos.
• Transparencia de IA y datos: NotebookLM es un servicio externo de Google: antes de subir un documento a un cuaderno hay que decir qué se sube y a dónde, y no subir antecedentes confidenciales de la causa sin autorización. La cita de la fuente no se reemplaza por el resumen del modelo.
• Citas: las de Formato de Citación Obligatorio ([NotebookLM - Cuaderno ID: <ID>, Fuente: <Título>]), siempre; lo que no está en las fuentes subidas no se presume.
• Compuerta: ⚖️ Compuerta de Revisión Jurídica antes de usar el informe como respaldo probatorio o de publicarlo.

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🧠 Workflow 1: Ciclo Completo de Investigación con IA

Pasos

1. Creación del Entorno del Caso: Invocar notebooklm_create_notebook asignando un título descriptivo a la causa.
2. Carga Estratégica de Evidencia:
   • Ingestar la sentencia de primera instancia, recursos y dictámenes relevantes con notebooklm_add_source.
   • Ingestar el escrito principal de la denuncia o demanda.
3. Interrogación y Detección de Inconsistencias:
   • Realizar consultas orientadas a identificar contradicciones entre testimonios, cláusulas de contratos y fechas críticas usando notebooklm_query.
4. Construcción del Grafo de Vínculos:
   • Identificar las entidades clave (autoridades, sociedades compradoras, intermediarios, fondos públicos).
   • Generar el diagrama relacional con generar_grafo_vinculos para incrustar en el informe final o reporte de prensa.