ソース情報
- リポジトリ
- aifinlab/FinClaw
- ソースの最終更新活動
- 2026年3月26日 08:13
- 検出された SKILL.md の言語
- 中国語
- スター
- 220
- フォーク
- 37
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
メニュー
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill field-mapping-normalizationコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか?SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
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。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | field-mapping-normalization |
| description | 用于异构字段统一的字段映射与标准化原子 skill,适用于通用行业数据接入场景。 |
本 Skill 支持多种异构数据输入格式,核心数据来源包括:
说明:本 Skill 不包含数据采集功能,需要用户提供源数据和映射规则。建议映射规则清晰明确,以便进行准确的字段映射和标准化。
本 Skill 提供全面的字段映射与标准化能力,涵盖多种映射功能:
{
"source_info": {
"source_data": "financial_data.csv",
"source_format": "csv",
"field_count": 20
},
"target_info": {
"target_format": "standard_financial",
"target_schema": "financial_schema_v1"
},
"mapping_rules": [
{
"source_field": "revenue",
"target_field": "营业收入",
"standard_field": "revenue",
"mapping_type": "direct",
"transformation": {
"type": "unit_conversion",