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A股逆向选择/信息不对称分析。当用户说"逆向选择"、"adverse selection"、"信息不对称"、"知情交易者"、"逆向选择成本"、"信息劣势"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，度量逆向选择与信息不对称程度。支持 formal/brief 两种输出风格。
A股量价异常检测/异动监控。当用户说"异常检测"、"异动"、"anomaly"、"量价异常"、"异常波动"、"XX有异动"时触发。量化检测股价和成交量异常。支持formal和brief风格。
A股自相关/序列相关性/收益率自相关结构分析。当用户说"自相关"、"autocorrelation"、"序列相关"、"收益率预测性"、"动量还是反转"、"自相关系数"、"ACF"、"PACF"、"Ljung-Box"、"收益率是否可预测"、"随机游走检验"时触发。MUST USE when user asks about return autocorrelation, serial correlation tests, or whether a stock's returns are predictable. 量化分析收益率的自相关结构（ACF/PACF、Ljung-Box检验、随机游走检验）。支持formal和brief风格。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | global-approval-anomaly |
| description | 用于审批异常检测场景。适用于金融工作中的基础任务单元。 |
Global Approval Anomaly Risk Identifier（上市企业审批异常风险识别）
本 Skill 使用公网可查、可复核的数据源，对上市企业进行审批异常风险识别：
巨潮资讯网（CNINFO）公告
用于抓取上市公司公告标题、公告时间、公告类型与摘要线索，重点检索以下关键词：
中国证监会/地方证监局公开处罚与监管信息
用于提取企业是否存在因未履行审批程序、违规担保、信息披露违规、关联交易未审议等被处罚或点名的记录。
上市公司年报、半年报、内控评价报告（若能在公网直接获取）
用于识别“审批异常 + 财务或治理异常”的联动模式，例如：
默认示例企业：广东柏堡龙股份有限公司（002776.SZ）。该公司曾被证监会认定存在“对外担保未履行审批程序且未及时披露”等问题，适合作为审批异常风险识别案例。
自动从公告与监管文本中识别以下异常模式：
对每个事件按关键词、金额、事件类型、监管层级进行打分，输出：
输出结构化结果：
通过 script/fraud_rules.json 可自行扩展规则词典，便于加入行业特定审批异常特征。
pip install -r requirements.txt
python script/run_demo.py
python script/run_demo.py --symbol 002776 --company "柏堡龙"
python script/run_demo.py --symbol 002776 --company "柏堡龙" --pages 5
执行后会在 output/ 目录生成：
events.csv：识别到的审批异常事件summary.json：企业总体风险摘要evidence.md：证据汇总报告LICENSE 文件。