CSlawyer1985

专业合同审核 Skill，基于合同审核工作区成熟经验，提供7步工作流、终稿三件套、风险六维度评价

通过中国法律视角分析事件，运用成文法解释、指导案例参照、请求权基础分析等方法， 理解权利义务、评估责任风险、识别法律依据并推荐合规策略。 **混合架构 v3.3**：三阶段自动化工作流程（初步分析→法律校验→反思修正）+ 静态核心 + 动态司法解释索引 + 智能检索增强 + 45类案件精确识别 + 六段式要件清单。

PDF转Markdown工具，基于MinerU和方案A++策略，完全封装的CLI工具+Skill，自动清理临时文件，支持单文件和批量处理

微信公众号文章批量导出工具 - 支持Docker本地部署，实现三大场景的自动化工作流：法律研究和知识管理（每周批量下载法律公众号文章，导出Markdown到Obsidian）、竞品分析（下载竞品律所全部历史文章，导出Excel分析内容策略）、AI训练数据准备（批量下载特定领域文章，导出JSON用于模型微调）。支持Markdown、HTML、Excel、JSON四种格式导出

专业财报解读分析师，融合各家所长，基于宏观-中观-微观三层方法论体系， 提供专业级财报解读、舞弊识别和价值评估服务。 **混合架构**：核心模块+行业模块+方法论模块+智能三级路由， 支持200+财务指标、70+预警信号、行业对标数据库、30+指标详解。 **v1.6.0**：核心指标详解体系（30+个指标详解文件）、 完整7大行业模块（制造、房地产、金融、消费、科技、医疗、公用事业）、 战略分析模块、财务思维模块、八维战略分析框架、产业链分析模块、 价值投资模块、穿透式分析模块、快速排雷检查清单、选股检查清单、 资产负债表舞弊痕迹识别、财务分析核心技术、快速诊断技巧、 表外资源分析（品牌、文化、商业模式、人力资源）、 第一性原理估值分析（PE/PB陷阱深度剖析、DCF推导）、 会计方法可控性分析（原则/方法/证据的可选择性）、 新收入准则深度解读（五步法模型、控制权转移）、 存货计价方式操纵（FIFO vs 加权平均、通胀/通缩影响）、 预付款项风险分析（预付工程款、预付专利款、资金循环识别）、 完工百分比法风险预警（预算上调、毛利率波动、工程量vs成本进度）、 非GAAP指标操纵（调整后净利润、EBITDA陷阱、自由现金流定义操纵）、 合并报表vs母公司报表分析（战略差异识别、依赖度分析、资金往来风险）、 多角度多层次数据分类（7大维度分类：业务/产品/区域/客户/模式/收款/季度）。 **经典案例库**（17个详细案例）：安然、世通、微策略、冠群电脑、美国在线、 绿山咖啡、新泰辉煌、威帝斯半导体、英特尔、 康美药业、康得新、乐视网、汉能薄膜、保千里、 辉山乳业、万福生科、神雾环保。 快速排雷(5分钟)、深度分析(30分钟)、舞弊识别、价值评估四大标准流程。

Use when the user wants to turn source content into a coherent batch of AI-generated visual pages, posters, route books/路书, illustrated roadbooks, visual decks/PPT-style pages, hand-drawn-style PPT, image-model-generated PPT, social carousel posters, concept poster series, or any multi-page text-image visual output. Trigger on requests like 批量生成图片/海报, 生成路书/录书, 生成图文PPT, 用生图模型生成PPT, 手绘版PPT, 批量用生图模型生成视觉页, 把文档做成一组海报/PDF/PPT. This skill covers interactive clarification, recommending page count, aspect ratio and style, semantic decomposition, information-density planning, integrated text-image prompt design, generating each finished page with ChatGPT Images 2.0/image_gen, saving final assets, writing prompts.md, and assembling images into an ordered PDF by default.

Use when transforming arbitrary structured or semi-structured data into a high-density, source-aware, interactive data visualization dashboard. Fits CSV, Excel, JSON, webpage tables, public datasets, research/policy/legal/financial/industry data, and requests that mention "可视化仪表盘", "数据可视化", "矩形树图", "treemap", "数据看板", "报表可视化", "Excel 做成看板", "业务数据大屏", "交互式数据大屏", "数据观察仪表盘", "高密度可视化", "沿用矩形树图数据观察仪表盘方法论", "自动获取数据并可视化", or "把这些数据做成交互网页".