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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
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| name | global-company-consistency |
| description | 用于公司一致性检查场景。适用于金融工作中的基础任务单元。 |
上市企业字段一致性校验（基于公网可查数据与法律法规）
本 Skill 使用公网可查且可复核的数据来源，优先采用官方法规来源与公开证券信息来源。
说明：
- 默认实现以公开网页抓取与规则匹配为主，不依赖私有数据库。
- 如目标网站页面结构调整，解析规则需要同步更新。
本 Skill 面向某一上市企业，完成“法规检索 + 字段一致性校验 + 风险输出”三类任务：
根据“字段一致性/信息披露真实准确完整/重大变更披露”等主题，自动检索并整理适用规则，输出：
从公网公开页面采集企业核心字段，默认字段包括：
对多个公开来源中的同名字段进行归一化比对，输出：
一致：字段值相同或标准化后等价疑似不一致：字段值存在明显冲突信息缺失：某一来源缺失字段疑似未及时更新：公告显示字段已变更，但资料页仍保留旧值结合规则要求，对不一致情况给出解释性风险标签，例如：
输出结构化 JSON / 控制台文本结果，包括：
以下示例以命令行方式运行。
python script/fetch_regulations.py --keyword 信息披露
python script/fetch_company_profile.py --symbol 600519
python script/check_consistency.py --symbol 600519 --exchange SSE
python script/check_consistency.py --symbol 600519 --exchange SSE --announcement-keywords 法定代表人 注册地址 注册资本
python script/run_demo.py --symbol 600519 --exchange SSE
本 Skill 代码部分采用 MIT License。
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