Sistema operativo jurídico modular enfocado en el ecosistema legal mexicano. Diseñado para estructurar conocimiento normativo, automatizar flujos legales y habilitar el desarrollo de aplicaciones jurídicas sobre una base estandarizada.

El repositorio se organiza en módulos desacoplados con responsabilidades claras:

• docs/ Documentación funcional, técnica y de arquitectura. Incluye especificaciones, RFCs y guías de uso.

• knowledge/ Base de conocimiento jurídico estructurado: legislación, jurisprudencia, doctrina y ontologías legales.

• apps/ Aplicaciones construidas sobre LEGAL-OS (ej. gestores de casos, compliance, automatización contractual).

• templates/ Plantillas reutilizables: contratos, escritos, formatos procesales y documentos legales parametrizables.

• tests/ Pruebas de consistencia jurídica, validación de reglas y control de calidad del sistema.

• scripts/ Automatizaciones, ETL jurídico, parsers normativos y utilidades operativas.

• Modularidad: Componentes independientes e interoperables
• Estandarización: Modelos de datos jurídicos consistentes
• Escalabilidad: Preparado para evolución hacia motores legales complejos
• Auditabilidad: Trazabilidad de reglas, fuentes y decisiones
• Automatización: Reducción de carga operativa legal repetitiva

• Estructura base del sistema
• Repositorio de conocimiento jurídico inicial
• Plantillas legales funcionales
• Scripts básicos de procesamiento

• Motor de reglas legales (rule engine)
• Inferencia jurídica automatizada
• Validación normativa dinámica
• Integración con bases de datos legales externas

• Ecosistema de aplicaciones interoperables
• API jurídica estandarizada
• Interfaz de usuario para operadores legales
• Capacidades avanzadas de análisis y predicción

• Automatización de contratos y documentos legales
• Sistemas de compliance normativo
• Gestión estructurada de conocimiento jurídico
• Legal analytics y soporte a la toma de decisiones

Por definir.

Las contribuciones deberán alinearse con los principios de diseño y mantener consistencia en modelos jurídicos y estructuras modulares.

1. System Overview (Technical Layering) Copiar ┌─────────────────────────────┐ │ Applications │ ← apps/ ├─────────────────────────────┤ │ Legal API / SDK Layer │ ├─────────────────────────────┤ │ Rule Engine (v2 core) │ ├─────────────────────────────┤ │ Knowledge Graph + Store │ ← knowledge/ ├─────────────────────────────┤ │ Templates + Generators │ ← templates/ ├─────────────────────────────┤ │ Ingestion / ETL Pipelines │ ← scripts/ └─────────────────────────────┘ 2) Data Schemas 2.1 Core Entities (Canonical Legal Model)

Use a JSON Schema + Graph overlay approach.

LegalNorm

Represents laws, codes, regulations.

{ "id": "norm:mx:cpeum:art123", "type": "LegalNorm", "jurisdiction": "MX", "source": "CPEUM", "title": "Artículo 123", "text": "...", "effective_date": "1917-02-05", "valid": true, "hierarchy": { "code": "CPEUM", "book": null, "chapter": null, "article": "123" }, "citations": [ "norm:mx:lft:art20" ], "topics": ["laboral", "trabajo"], "version": 3 } LegalCase (Jurisprudencia) { "id": "case:scjn:2024:contradiccion_123", "type": "LegalCase", "court": "SCJN", "date": "2024-05-10", "precedent": true, "rubrum": "Relación laboral...", "tesis": "...", "related_norms": [ "norm:mx:lft:art20" ], "outcome": "favorable_trabajador", "binding_level": "jurisprudencia" } LegalConcept

Abstract legal concepts (used in ontology).

{ "id": "concept:relacion_laboral", "type": "LegalConcept", "definition": "Prestación de un trabajo personal subordinado...", "elements": [ "subordinacion", "remuneracion" ], "related_norms": [ "norm:mx:lft:art20" ] } LegalActor { "id": "actor:persona_fisica", "type": "LegalActor", "attributes": { "age": 30, "nationality": "MX" }, "roles": ["trabajador"] } LegalEvent { "id": "event:despido", "type": "LegalEvent", "date": "2026-01-10", "actors": [ "actor:empresa_x", "actor:trabajador_y" ], "facts": { "justified": false } } 2.2 Relationships (Graph Layer)

Use RDF-like triples or property graph:

(actor:trabajador_y) —[PART_OF]→ (concept:relacion_laboral) (event:despido) —[AFFECTS]→ (actor:trabajador_y) (norm:mx:lft:art47) —[REGULATES]→ (event:despido) (case:scjn:2024:xyz) —[INTERPRETS]→ (norm:mx:lft:art47) 2.3 Storage Strategy Layer Technology Raw storage JSON (versioned) Query layer Graph DB (Neo4j / RDF triple store) Indexing Elastic / OpenSearch Versioning Git + semantic versioning 3) Ontology Structure 3.1 Top-Level Ontology LegalEntity ├── Norm ├── Case ├── Concept ├── Actor ├── Event └── Obligation 3.2 Core Ontological Dimensions A) Normative Layer Obligations Prohibitions Permissions B) Temporal Layer Validity periods Retroactivity Applicability windows C) Jurisdictional Layer Federal / State / Municipal Court hierarchy 3.3 Example Ontology (Labor Law) Concept: Relación Laboral ├── Element: Subordinación ├── Element: Salario └── Element: Prestación personal

Event: Despido ├── Tipo: Justificado └── Tipo: Injustificado

Norm: LFT Art. 47 → defines justified dismissal Norm: LFT Art. 48 → defines remedies 3.4 Ontology Encoding (OWL-like JSON) { "class": "DespidoInjustificado", "subClassOf": "Despido", "conditions": [ { "not": { "satisfies": "norm:mx:lft:art47" } } ], "legal_effects": [ "indemnizacion", "reinstalacion" ] } 4) Rule Engine Design (v2 Core) 4.1 Paradigm

Hybrid approach:

Declarative rules (DSL) Forward chaining (inference) Backward chaining (queries) 4.2 Rule Types Type Purpose Qualification rules Determine legal classification Obligation rules Generate duties Sanction rules Apply consequences Validation rules Check compliance 4.3 Rule DSL (Domain-Specific Language)

Example:

rule: despido_injustificado when: event.type == "despido" AND event.facts.justified == false then: classify(event, "despido_injustificado") create_obligation("indemnizacion", actor="empleador") reference_norm("norm:mx:lft:art48") 4.4 Execution Model Step-by-step Input ingestion Facts → normalized into LegalEvent Fact enrichment Link actors, norms, concepts Inference engine Apply rules iteratively Conflict resolution Priority rules (lex superior, lex specialis) Output Classification Obligations Legal explanation 4.5 Rule Engine Architecture ┌──────────────────────┐ │ Input (Facts) │ └────────┬─────────────┘ ↓ ┌──────────────────────┐ │ Normalization Layer │ └────────┬─────────────┘ ↓ ┌──────────────────────┐ │ Knowledge Graph │ └────────┬─────────────┘ ↓ ┌──────────────────────┐ │ Rule Engine Core │ │ - Matcher │ │ - Inference Engine │ │ - Agenda Scheduler │ └────────┬─────────────┘ ↓ ┌──────────────────────┐ │ Output Layer │ └──────────────────────┘ 4.6 Conflict Resolution Strategy

Priority stack:

Constitutional norms Federal laws State laws Regulations Case law (binding hierarchy) 4.7 Explanation Engine (Critical Feature)

Every output must be explainable:

{ "result": "despido_injustificado", "justification": [ { "rule": "despido_injustificado", "facts_used": ["event:despido"], "norms": ["norm:mx:lft:art48"] } ] } 5) API Design (Developer Interface) 5.1 Core Endpoints Evaluate Case POST /v1/evaluate { "facts": { "event": "despido", "justified": false } }

Response:

{ "classification": "despido_injustificado", "obligations": ["indemnizacion"], "confidence": 0.92 } Query Norms GET /v1/norms?topic=laboral Generate Document POST /v1/templates/contract 6) Templates Engine (Integration)

Templates use parameter binding + rule outputs:

template: demanda_laboral inputs:

• trabajador
• empleador
• hechos

bindings: indemnizacion: rule_output.indemnizacion

output: docx/pdf 7) Testing Framework Types of Tests Unit: rule correctness Integration: inference chains Regression: legal updates Scenario-based: { "scenario": "despido injustificado basico", "input": {...}, "expected": { "classification": "despido_injustificado" } } 8) Versioning Strategy Norm versioning (temporal validity) Rule versioning (semantic diff) API versioning (/v1, /v2) 9) Next Technical Steps Define formal DSL grammar (ANTLR or JSON-based) Build minimal rule engine prototype Create initial ontology (labor law vertical) Implement graph database layer Deploy evaluation API