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Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.
Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill chart-element-recognitionDer Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.
Sie bevorzugen eine lokale Kopie? Laden Sie die Dateien herunter, die SkillsMP derzeit vorliegen.
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。
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
SKILL.md wird angezeigt
| name | chart-element-recognition |
| description | 用于图表理解的图表元素识别原子 skill，适用于通用行业文档解析场景。 |
本 Skill 支持多种图表输入格式，核心数据来源包括：
说明：本 Skill 不包含图表采集功能，需要用户提供图表文件。建议图表清晰且格式规范，以便进行准确的元素识别。
本 Skill 提供全面的图表元素识别能力，涵盖多种识别功能：
{
"chart_info": {
"filename": "sales_chart.png",
"file_size": 256000,
"format": "png",
"dimensions": [800, 600]
},
"chart_type": {
"primary_type": "bar_chart",
"sub_type": "grouped_bar_chart",
"confidence": 0.95
},
"axes": {
"x_axis": {
"label": "季度",
"type": "categorical",
"categories": [