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当用户需要在银行零售金融场景下，对客户工单进行分类归因、优先级排序与路由建议时使用本技能。适合输出分类分布、优先级清单与SLA风险提示。
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 bank-t170-retail-finance-work-order-classification-assistant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 | bank-t170-retail-finance-work-order-classification-assistant |
| description | 当用户需要在银行零售金融场景下，对客户工单进行分类归因、优先级排序与路由建议时使用本技能。适合输出分类分布、优先级清单与SLA风险提示。 |
本技能用于把零散的服务工单归类为可管理的类别与优先级，生成路由建议与复盘清单。强调分类口径一致、责任归口清晰、SLA风险可见。
time_window、work_ordersreferences/input-schema.mdpython scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format markdown
python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format json
脚本入口：scripts/run_skill.py（调用 shared/retail_service_ops_skill_engine.py 的 t170 场景）。