我用 Gemini 挖出了法院信访回信里的“自认违法”铁证

各位同学可能还记得我上一篇文章经历一审二审后，我用 Gemini 批判性思维解构了那份让我败诉的判决书（附提示词）。在那篇文章里，我分享了如何利用“司法批判大师”这个提示词，去拆解一份逻辑充满漏洞的判决书。在那场关于土地征收的博弈中，我们不仅在对抗实体的不公，更在对抗程序的消耗。

而今天，这个故事的支线三（起诉上级行政复议机关）有了新的且极具戏剧性的进展。

说明：本人非律师，法律知识都是自学，擅长使用各类 AI。以下截图已经隐藏所有个人和组织信息，仅为 AI使用经验分享，无其他用意。

收到回信：意料之中的“软钉子”

简单回顾一下背景：

首先，在去年12月我家枣园在行政复议期间遭遇了强拆。

其次，在今年6月市政府无视复议决定，下达了一份补偿标准更低的新决定。

对此，上级行政复议机关本应履行监督职责，但他们选择了沉默和推诿，回复的《告知书》认定：“强拆行为不属于其监督范围”和“不存在不履行行政复议决定的情形”。

于是，我针对他们的行政不作为，提起了两个行政诉讼。

我的目的很纯粹：纠正违法行政，让公权力回归法治轨道。

正如，我上篇文章中提到的：

行政诉讼要比民事诉讼难得多，因为案件双方从开始就不是一个完全平等地位。

行政诉讼最大的问题，往往不在于实体判决，即政府行为到底合法不合法，而在于程序上就把你“踢出去”。你会发现，案子永远困在“利害关系”、“主体资格”、“是否超期”这些词里绕不出来。

行政起诉状从 9月17日提交到中院，截止今日已经 3个月了，中院依旧不接收案件，仅做登记，刚开始以“管辖权不在这里，口头拒绝接收”，在被我反驳后，王某法官，竟然当场改口，不再提管辖权问题，转而声称起诉 “不属于行政诉讼受案范围”，并要求立案庭工作人员：“只登记不受理”。如下图所示：

其实，按照《行政诉讼法》，法院收到起诉状，只有两个合法动作：要么立案；要么给一份《不予立案裁定书》，让我可以上诉。

但是，在漫长的“只登记不受理”的等待后，2025年12月15日，中院给了我第三种结果——一份信访回信。

信里的核心意思就一句：“经审查，你的起诉不属于受案范围，所以我们决定不立案。这是信访回复，请你息诉罢访。”

说实话，收到这封信时，不再像以前一样愤慨，反而非常平静，甚至有些想笑。

经过多次败诉和 AI复盘，我维权能力早已不输普通的行政律师了，也知道这是一场持久战，可以说这一切在预料之中。

我心里很清楚，这就是典型的“软钉子”：用行政手段（信访）来终结司法程序。他们不想立案，又不想给我出具可以上诉的《裁定书》（怕二审改判影响考核），于是试图用这个“死胡同”把我的救济之路彻底堵死。

现在，我面对法院出具的任何文书，我已经形成了一套标准的 AI SOP（标准作业程序）。

我转身打开了电脑，唤醒了我的老搭档——Gemini。

缺乏司法实战经验？但我懂如何向 AI提问

我没有急着让 Gemini 帮我向检察院写一份“监督申请书”，因为那无法充分发挥AI强大的能力。这也是我一直强调的“退一步提示”，也是一种做需求分析时的“产品思维”：

与其教 AI 做事，不如请 AI 思考。

不要用我们狭隘的已知方案（比如“撰写监督申请书”）去限制 Gemini 广阔的知识库。我采用了“退一步提示法”，把这封信喂给了 Gemini，并下达了这样的指令：

“作为一个中立的司法分析大师，请基于上传的材料和批判性思维，对这份信访回信进行深度的评价。不要给我安慰，我要你找出它在逻辑和程序上的所有漏洞。”如下图所示：

Gemini Deep Think 运转了几分钟。随后，它输出了一份深度解构分析报告，让我醍醐灌顶，豁然开朗。

Gemini 的降维打击：这不是拒信，这是“把柄”

Gemini 并没有陪我一起反驳法院，而是冷静地帮我打破了死循环，找出了这封信里隐藏的“自认违法”铁证。

第一，关于“不作为”的转化：死局变活局

通常，不给裁定书，当事人就没法上诉，案子就卡在了中院。这看似是一个死结。

但 Gemini 敏锐地指出：这封信是法院送给我的礼物。

为什么？因为法院在信里白纸黑字写了“经审查”、“决定不立案”。这说明他们已经进行了实体审查，并做出了行政决定，却拒绝出具法律文书。

Gemini 还抛出了一个金句般的启发性提问：

“信访回信证明了法院‘既不立案也不给裁定’，这是否可以直接作为《行政诉讼法》第五十二条的前置证据，跳过中院直接向高院起诉？”

那一刻，我豁然开朗。

法院以为用信访堵死了我的路，但在 Gemini 严密的逻辑推演下，这封信恰恰成了我启动“径行起诉”程序、越级去高院告状的唯一钥匙。

第二，关于“内部行为”的逻辑博弈

法院拒绝立案的理由是：上级行政复议机关监督下级是“内部行政行为，不可诉"。

Gemini 对此进行了逻辑拆解：

“既然监督是保护财产权的必经程序，切断它就是切断财产权的保护，这怎么能说是纯粹的‘内部行为’？”

如果一个内部指令直接导致了外部权益的受损，它就具备了可诉性。Gemini 帮我构建了完整的反驳逻辑链，这在后续的诉讼中至关重要。

第三，博弈策略的升级

我原本就打算向检察院申请监督，Gemini 不仅支持了我，且给出了更高级的策略：

“法院怕的不是纠缠，而是‘程序违法被上级确认’。”

这封回信暴露的程序违法（违反行诉法 51 条：不立案必须出裁定），是向检察院申请监督的最佳切入点。

不要去吵架，直接拿着这封信去检察院：“看，法院承认了他们不给裁定书，剥夺了我的上诉权。”

深度观察：Gemini 的魅力与“学会提问”的力量

回顾这次与 Gemini 的实战对弈，有一个细节让我惊出一身冷汗，也让我对如何向 AI 提问有了更深层次的理解。

大家看下面这张截图，这是我当时与 Gemini 对话的一部分：

我在中院不接收起诉状后，其实也犯了错。

我自以为是地提出了解决方案，要求 Gemini 撰写一份控告信：“中院不立案，我要走中院和高院的信访程序投诉中院立案庭，帮我写一份控告信。”

这也是我在强拆案被程序性驳回时犯下的错，这是当今 AI 的能力的局限，也是提问者提问方式的错误。

当时复盘文章《XXX中级人民法院，对不起，是我错了......》中的原话：

当时，我意识到一点AI的局限性。原话是这样的：“我不是法律人士，也没经验，对这些程序性分阶段的差别根本没有概念，自然无法向 AI问出相关问题。你不问，它不答；你若问得不够深入，它也无法主动帮你预警风险。”

所以，当初我向 Gemini 撰写一份控告信（我自认为的好的解决办法），本身就是一条费力不讨好的路。

好在，这次 Gemini 纠正了我，它严厉地指出我掉进了信访陷阱，一旦走了信访，就等于承认了这是行政问题而非司法问题，法院正好顺水推舟，用不可上诉的信访回复彻底堵死我的路。

这一刻，我深刻体会到了《人人都是产品经理》书中提到的核心思维：“听用户的，但不要照着做。”

• 用户需求（User Demand）：我要写投诉信解决问题。（这是用户自以为的需求，并且经常表达为用户的解决方案）

• 产品需求（Product Demand）：我需要打破不立案的僵局，进入司法程序。（这是经过 AI 分析后找到的真实需求，并表达为产品的解决方案）

这给了我极大的启发。我开始理解，为什么很多人觉得 AI 不好用，因为我们总喜欢用自己狭隘的已知方案去框定 AI。

结合我在 NotebookLM 中的深度探讨，我总结出了一条与 AI 对话的核心心法：

“少写指令，多给背景。与其教 AI 做事，不如请 AI 思考。”

我一直在避免提出自己的解决方案，而是更相信 AI 的专业。

不要用人类狭隘的已知方案（比如让它写个“爬虫”或“投诉信”）去限制 AI 广阔的知识库（可能有更好的 API 或数据源）。

可以说，日常生活中充满了这种情况，大家不妨细细琢磨一下。

如下图所示，是我和粉丝的对话，粉丝一上来就告诉了她的解决方案（AI 能否做一个能爬取七猫/番茄数据的工具/工作流），看我是否能解决，而不是提原始的需求是什么（高效地获取适合改编短剧的优质小说内容）。

我们应该把自己遇到的困境、背景和目标毫无保留地告诉 AI，而不是直接命令它去执行某个具体的动作。

因为在 AI 浩瀚的知识库里，可能藏着比我已知的“控告信”高明得多的解决方案——比如这次它帮我找到的《行诉法》第 52 条“径行起诉”路径。

这就是 AI 的魅力。

它不仅是执行者，更是思考者。它帮我剥离了情绪，填平了信息差和认知差，把模糊的觉得不公，转化为了精准的法律打击。

正如 Gemini 在对话最后给我的建议：

“稳住，这是个好消息。中院刚刚递给了你一把剑。行动吧。”

是的，我已经行动了。依据 Gemini 生成的策略，我已经将行政起诉状和监督申请书分别邮寄给高院和检察院了。

而那封原本用来劝退我的信访回信，现在被我放在了证据列表的第一页。

文章来自于“稀有学生”，作者“我是离谱”。