القائمة
用于信托项目可行性初判，基于项目结构、还款来源、担保覆盖、合规状态和历史违约信号进行规则化评分与分级。适用于投前预审、立项筛查和风控前置评估场景。
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill project-feasibility-precheck-assistantيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
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 | project-feasibility-precheck-assistant |
| description | 用于信托项目可行性初判，基于项目结构、还款来源、担保覆盖、合规状态和历史违约信号进行规则化评分与分级。适用于投前预审、立项筛查和风控前置评估场景。 |
本技能用于项目立项前的快速可行性初筛，输出“可行/有条件可行/暂不可行”分级，并给出主要影响因子。
支持 JSON 数组或 JSONL，每条记录建议包含：
project_nameborrower_nameindustryrequested_amountexpected_irrtenor_monthscollateral_coverage_ratiorepayment_source_textcompliance_status_texthistorical_default_ratesponsor_strength_score（0-100）data_completeness（0-1）使用 scripts/project_feasibility_precheck.py 生成报告：
python scripts/project_feasibility_precheck.py \
--input project_cases.json \
--output feasibility_report.md
可选参数：
--keywords：自定义合规/回款风险关键词--top：展示重点项目数量（默认 15）