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GDP预测模型，支持生产法、支出法与HP滤波趋势外推。适用于宏观经济预测方法的。ARIMA/HP滤波为简化实现，未做季节调整与结构断点检验，不适用于正式经济预测，不构成投资建议。
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异常检测预警。基于规则引擎对网点运营数据执行异常检测，输出 CRITICAL/WARN/INFO 三级预警。触发词：异常检测、风险预警、今日预警、告警、有没有异常。当用户提到异常检测相关查询时触发。
网点数据查询。通过 NL2SQL 将自然语言转换为 SQL 语句，查询网点交易、客流、营销数据。支持大额交易、交易汇总、失败交易、对公客户等查询。触发词：今天大额交易、交易情况、客流量、营销转化率、失败交易、对公客户、交易汇总。当用户提到网点运营数据查询时触发。
网点全景概览。组合调用前三个 Skill 生成日终运营报告。触发词：网点概况、今日运营、日终报告、全景概览、整体情况。当用户提到网点全景查询时触发。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | gdp-forecasting |
| description | GDP预测模型，支持生产法、支出法与HP滤波趋势外推。适用于宏观经济预测方法的。ARIMA/HP滤波为简化实现，未做季节调整与结构断点检验，不适用于正式经济预测，不构成投资建议。 |
| version | 1.0.0 |
| author | wangyi |
GDP 预测模型工具，支持生产法、支出法和趋势+周期分解方法对国内生产总值进行预测分析，仅使用 Python 标准库。
📌 说明：本工具基于简化模型实现，仅使用 Python 标准库。结果仅供学习参考，不构成投资建议。
production_approach(sector_data, forecast_horizon=4)生产法 GDP 预测。 必填: sector_data
expenditure_approach(expenditure_components, forecast_horizon=4)支出法 GDP 预测。 必填: expenditure_components
hp_filter(series, lam=1600.0, max_iter=1000, tol=1e-08)Hodrick-Prescott 滤波分解。 必填: series
hp_filter_forecast(historical_gdp, lam=1600.0, forecast_horizon=4)HP滤波趋势外推预测。 必填: historical_gdp
forecast_gdp(method='hp_filter')统一 GDP 预测接口。
python scripts/main.py \
--method <method> \
--expenditure-components <expenditure_components> \
--forecast-horizon <forecast_horizon> \
--historical-gdp <historical_gdp> \
--lam <lam> \
--max-iter <max_iter> \
--sector-data <sector_data> \
--series <series> \
--tol <tol>