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このリポジトリの skills
SkillsMP は aliyun/qwen-dianjin から 126 件の skill を収集しています。skill を開くとソースと詳細を確認できます。
aliyun/qwen-dianjin収集済み skill 126 件中 40 件を表示しています。
【自主实验循环·特征组级探索】当用户说"自动探索哪些特征组有用"、"批量对比不同特征组贡献"、"帮我自主试多种方案"、"自动跑一下"、"试各种特征组合"、"自动特征选择"、"消融分析"时使用。核心能力：自动发现数据中的特征分组，按组执行 独立评估→增量叠加→消融分析→精细筛选 四阶段渐进探索。不做超参数调优，不做单次固定方案训练。与 xgb-tuning 的区别：本 Skill 负责"自主探索特征和方案"，xgb-tuning 负责"调整模型超参数"。与 xgb-modeling 的区别：本 Skill…
原文の言語: 中国語
【数据轮廓速览】当用户刚上传数据、问"数据有多少行"、"有哪些字段"、"数据长什么样"时使用。描述数据结构（行列数、字段类型、缺失率、分布特征、数据质量），不计算建模指标。无需目标变量。与 feature-analysis 的区别：只做"描述"不做"分析"，不计算IV/PSI/相关性等建模指标。
原文の言語: 中国語
【DNN深度学习建模】当用户需要"深度学习"、"DNN建模"、"神经网络"、"MLP"、"跑个DNN"、"深度模型"时使用。基于 PyTorch 实现多层全连接网络（MLP）进行二分类建模。支持 BatchNorm、Dropout、学习率调度、早停。复用平台已有的三段式数据切分、AUC/KS/BCR评估体系、稳定性分析。前提条件：需要已有数据集。与 xgb-modeling 的区别：本 Skill 使用深度神经网络，适合高维特征交互场景；xgb-modeling 使用 XGBoost 树模型。
原文の言語: 中国語
【DNN调参】当用户说"DNN调参"、"深度学习调参"、"调整网络结构"、"调整dropout"、"DNN过拟合"时使用。基于 Optuna TPE 贝叶斯优化，搜索网络架构（层数、宽度、dropout）和训练参数（learning_rate、weight_decay、batch_size），诊断驱动约束搜索空间。前置条件：需先用 dnn-modeling 训练出基线模型。
原文の言語: 中国語
【特征深度分析】当用户需要"全面分析特征"、"生成特征报告"、"看相关性"、"推荐建模方案"、"跑一遍特征"、"特征全景"、"哪些特征有用"时使用。包含四大维度：基础统计、IV值、PSI稳定性、相关性分析，输出四套建模特征方案。前提条件：必须提供目标变量。不做单特征快速探索，不做模型训练。与 univariate-analysis 的区别：本 Skill 是全量特征深度分析+方案推荐，univariate-analysis 聚焦少量特征快速分析。
原文の言語: 中国語
【LR评分卡建模】当用户需要"逻辑回归"、"LR建模"、"评分卡"、"scorecard"、"WoE建模"、"跑个LR"时使用。基于 WoE 编码 + Logistic Regression 训练标准评分卡模型，输出系数表、分箱WoE映射、评分卡分数转换。复用平台已有的三段式数据切分、AUC/KS/BCR评估体系、稳定性分析。前提条件：需要已有数据集。**不做超参数调优**；不做特征工程。与 xgb-modeling 的区别：本 Skill…
原文の言語: 中国語
【LR评分卡调参】当用户说"LR调参"、"评分卡调优"、"调整分箱数"、"调整C值"、"LR过拟合"时使用。基于 Optuna TPE 贝叶斯优化，联合搜索 WoE 分箱参数（max_n_bins、iv_threshold）和 LR 模型参数（C、regularization），诊断驱动约束搜索空间。前置条件：需先用 lr-modeling 训练出基线模型。
原文の言語: 中国語
【多模型效果对比】当用户需要"对比算法"、"多模型对比"、"XGB和LR对比"、"三种算法都试试"、"哪个算法好"、"都跑一下对比看看"、"自动调参后对比"、"公平对比"时使用。基于同一份数据切分，横向运行 XGBoost / LR评分卡 / DNN 等多种算法，补齐 Brier/BCR/真实 PSI 等多维指标，做 DeLong 显著性、样本一致性、特征重叠分析，并产出 **Pareto 前沿候选集 + 客观事实清单**（不做主观加权评分、不做门禁淘汰），最终推荐交由 LLM…
原文の言語: 中国語
【模型解释】当用户问"为什么模型这样预测"、"哪些特征最重要"、"解释一下这个样本"、"模型怎么做的决策"、"feature importance"、"为什么给这个分数"时使用。基于SHAP的模型解释，支持全局特征重要性、单样本预测解释、特征交互分析。前提条件：需要已训练好的XGBoost模型。不做模型训练，不做特征筛选。与 feature-analysis 的区别：本 Skill 解释"已训练模型的决策逻辑"，feature-analysis 分析"建模前的特征质量"。
原文の言語: 中国語
【分群自主探索】当用户需要"分群建模"、"客群拆分训练"、"探索最优分群方案"、"按xxx分组建模"、"不同客群分别训练"、"分群策略"时使用。支持规则分群（人类先验）、聚类分群（无监督发现）、决策树分群（有监督优化），自动探索最优分群策略并汇总子模型。前提条件：需要已完成基线建模（xgb-modeling）。不做全量样本统一建模，不做超参数调优。与 xgb-modeling 的区别：本 Skill 拆分客群分别建模，xgb-modeling 全量样本统一建模。
原文の言語: 中国語
【单变量分析】当用户提到"分析某个/某些特征"、"看看xxx特征"、"xxx特征分布"、"帮我分箱"、"交叉分布"、"筛选特征"、"分析一下xxx"等涉及少量特征分析的请求时使用。支持两种模式：(1) 无目标变量：等频/等距分箱分布、交叉分布表；(2) 有目标变量：IV值和分箱明细。适用场景关键词：分析特征、看特征、特征分布、分箱、交叉分析、IV值、单个特征、几个特征。与 feature-analysis 的区别：聚焦少量特征的快速分析，不含全量相关性和方案推荐。
原文の言語: 中国語
【DeepModel深度建模】当用户需要"分群集成建模"、"分群+Stacking融合"、"子模型训练+集成"时使用。核心能力：按业务分群条件训练多个 XGBoost 子模型，通过 Stacking 融合成主模型，并与单模型基线对比。适用于"分群建模"、"按客群分别建模"、"子模型融合"、"集成学习"等高级场景。包含三个脚本：sub_trainer（分群子模型训练）、stacker（XGBoost Stacking融合）、comparator（集成vs基线对比）。与 xgb-modeling 的区别：本…
原文の言語: 中国語
【XGBoost建模】当用户需要"训练模型"、"跑一个基线"、"建个模型试试"、"对比特征方案效果"、"预测一下"、"跑个xgb"、"看AUC/KS/BCR"时使用。支持多特征方案对比、AUC/KS/BCR/Brier评估、Bootstrap置信区间、概率校准曲线、稳定性分析（Mann-Kendall趋势检验）。前提条件：需要已完成特征分析并确定特征方案。**不做超参数调优，调参请用 xgb-tuning**；不做特征工程。与 auto-experiment 的区别：本 Skill…
原文の言語: 中国語
【XGBoost超参数调优 — 唯一调参入口】当用户说"帮我调参"、"模型过拟合了怎么办"、"调整learning_rate/max_depth等参数"时使用。核心能力：基于 Optuna TPE 贝叶斯优化 + 诊断驱动的约束搜索（过拟合→收紧树深度上限，欠拟合→抬高树深度下限），每轮输出诊断报告供用户确认。不做特征探索/特征工程，不批量跑多种方案对比。前置条件：需先用 xgb-modeling 训练出基线模型。与 auto-experiment…
原文の言語: 中国語
为保险代理人提供每日/每周/每月展业活动计划制定的专业技能，帮助代理人科学管理拜访量、跟进节点和业绩目标。当代理人需要制定展业计划、管理客户拜访节奏、追踪业绩达成进度、分解月度目标时触发。适用于月初目标分解、周计划制定、每日行程安排、业绩落后时的追赶计划等场景。 触发词：今日复盘、明日计划、拜访安排。
原文の言語: 中国語
为保险代理人提供投保前资料完整性核查与投保单填写辅助的专业技能，帮助代理人在提交投保前自查，避免因材料缺失或填写错误导致退单。当代理人在帮客户投保时需要核查材料是否齐全、投保单填写是否正确、健康告知是否遗漏时触发。适用于投保前自查、标准化交件流程、新人代理人规范化操作指导等场景。 触发词：材料检查、材料齐不齐、投保单核查。
原文の言語: 中国語
为保险代理人提供健康告知填写指导与疑难解析的专业技能，帮助代理人引导客户如实、正确地完成健康告知，避免隐瞒重要信息导致日后理赔纠纷。当客户有既往病史或健康状况需要告知、健康告知问卷有疑难问题不知如何填写、担心健康告知影响核保结果时触发。适用于有既往病史的客户投保前健康告知填写、健康告知疑难问题解答、如实告知原则宣导等场景。 触发词：健康告知、结节怎么告知、告知引导。
原文の言語: 中国語
为保险代理人提供客户异议处理话术与策略的专业技能，帮助代理人有效应对常见拒绝理由，化解疑虑并推进成交。当代理人遇到客户提出保费太贵、不需要、再考虑考虑、没时间等异议，或在方案呈现后遭遇沉默、推拖时触发。适用于需求分析阶段的初期抵触、方案呈现后的价格异议、促成阶段的最后疑虑处理等场景。 触发词：太贵了、再考虑、不需要。
原文の言語: 中国語
为保险代理人提供保单续期提醒、续期维护话术和客户防流失策略的专业技能，帮助代理人提高客户续期率，减少因欠费导致的保单失效。当客户保单即将到期需要续期、客户迟迟未缴纳续期保费、需要做续期前保单健康检查时触发。适用于续期前30天提醒、欠费催缴、考虑退保时的挽留，以及续期时借机加保等场景。 触发词：保单到期、续期话术、退保挽留。
原文の言語: 中国語
面向A股市场热点发现的综合能力。适用于用户提出“今日热点是什么”“最近哪些板块最热”“当前热股有哪些”等泛化问题时，返回结构化的Markdown热点报告。覆盖热点资讯、热门板块、热门股票等维度。触发核心条件：用户关注市场层面的热门方向或事件热度，而非单一标的的深度诊断或指标计算。数据查询请使用 gildata-aidata 服务。
原文の言語: 中国語
金融领域的可比公司分析工具，通过行业分析法对目标公司与可比公司整合经营指标、估值倍数和统计基准比较。支持A股、港股、美股市场的上市公司分析。输入单一公司问句后，调用可比公司接口并生成主题化Excel报告。适用于快速对比目标公司与同业在经营、财务、估值维度的差异。数据查询优先使用 gildata-aidata 服务。
原文の言語: 中国語
公募基金单基金综合诊断能力。适用于用户提出"这只基金怎么样""适不适合继续持有""风险和收益特征如何""帮我看看这只基金""XX基金好不好""XX基金值得买吗""XX基金最近表现如何""帮我分析一下XX基金"等泛化诊断问题时，返回结构化的Markdown诊断报告。 当用户询问某只具体基金的整体评价、持有建议、风险收益特征、基金经理能力、持仓结构、业绩表现等综合性问题时必须使用此技能。 即使用户没有明确说"诊断""分析"，只要涉及单基金的综合性评价就应触发。…
原文の言語: 中国語
通过自然语言查询进行公募基金筛选技能。根据基金类型、业绩、基金经理、风险、持仓、资产配置等多维度组合筛选公募基金。返回符合条件的相关基金数据。当用户询问基金筛选问题时，必须使用此技能。
原文の言語: 中国語
股票资金流向分析技能。专业诊断主力资金流向、北向/机构资金、量能换手率、资金趋势与筹码集中度四大核心维度，客观判断资金认可度与进出意图。当用户询问股票资金流向、主力资金、北向资金、机构持仓、筹码分布、量价关系、资金面分析、个股资金诊断时使用。即使用户没有明确说"资金分析"，只要涉及股票资金面研判就应触发。
原文の言語: 中国語
通过自然语言查询进行 A 股股票筛选技能，支持行情指标、技术形态、财务指标、行业概念等多条件组合筛选。返回符合条件的相关股票数据。当用户询问针对行情、财务数据、技术指标、行业概念等 A 股股票筛选相关问题时，必须使用此技能。
原文の言語: 中国語
股票行情与技术分析技能。基于 gildata-aidata 服务查询个股实时行情、分时走势、量价表现与技术指标。当用户询问“今天表现如何”、“近期走势如何”、“是否放量”、“技术面怎么看”、“当前股价多少”或查询 K 线形态、均线、MACD 等技术指标时使用。即使用户未明确说“行情分析”，只要涉及股价走势研判就应触发。
原文の言語: 中国語
公司股东股本查询分析技能。查询股本结构、股权结构、股东户数、前十大股东/流通股东、主要持有人、实控人等股权信息，支持自然语言问句输入，返回相关股东股本数据结果。当用户询问股本结构、股东户数、前十大股东、股权质押、实控人、主要持有人等股东股本数据查询问题时，必须使用此技能。
原文の言語: 中国語
股票深度技术分析技能。专业诊断趋势、量价、支撑压力、技术指标四大核心维度，结合个股市值规模（盘子大小）与行业属性，客观判断股价走势强弱与关键交易区间。当用户需要深度技术面诊断、寻找买卖点参考、分析趋势强度时使用。
原文の言語: 中国語
解读上市公司重大公告（年报、季报、业绩预告、并购重组、定增、增减持、股权激励、重大合同等），生成结构化的解读报告。适用于基金研究员、投资经理等需要快速理解公告核心信息、分析预期差、提炼投资要点的场景。当用户提到公告解读、公告分析、公告点评、研报点评、业绩解读、财报分析、定增分析、减持分析、股权激励分析、重大合同分析、并购重组分析、回购分析、股权质押分析、诉讼处罚分析时使用此 skill。默认输出结构化 Markdown 格式报告。
原文の言語: 中国語
上市公司深度分析技能。当用户要求对公司进行深度分析、全面研究、投资价值分析时使用，包括"分析 XX 公司"、"对 XX 公司做深度研究"、"研究 XX 公司的投资价值"、"XX 公司深度分析"、"XX 公司全面分析"、"帮我深度研究一下 XX 公司"等表述。本技能从财务分析、业务分析、行业分析、估值分析、风险分析、管理层分析、政策风险七大维度，利用东方财富妙想、企业工商查询等工具获取权威数据，生成面向专业研究员的结构化 Markdown 深度研究报告。**报告生成后直接在对话中显示完整内容，无需发送文件**。
原文の言語: 中国語
上市公司一页纸分析技能。当用户要求对公司进行简洁分析、快速点评、一页纸分析、速评时使用，包括"XX 公司一页纸"、"快速分析 XX 公司"、"XX 公司速评"、"XX 公司简单分析"、"XX 公司核心要点"等表述。本技能从核心财务、业务亮点、估值水平、投资逻辑、主要风险五大维度，利用 gildata-aidata 专业金融数据服务获取核心财务与估值数据，生成简洁的一页纸 Markdown 分析报告，聚焦核心信息，适合快速决策参考。**报告生成后直接在对话中显示完整内容，无需发送文件**。
原文の言語: 中国語
证券固定收益研究员转债估值与博弈速评技能。当用户要求分析可转债、转债估值、转股溢价率、强赎风险、下修风险、转债套利机会时使用。包括"分析XX转债"、"转债估值速评"、"测算转股溢价率"、"强赎风险分析"、"下修博弈分析"、"转债套利机会"、"转债投资价值分析"、"可转债点评"、"转债排雷"等表述。即使用户只说"看看这个转债"、"转债怎么样"、"分析下XX转债"等简短表述也要触发。本技能自动获取转债行情数据、正股信息、溢价率指标，测算强赎/下修条件，挖掘套利机会，生成标准化Markdown格式转债估值与博弈速评报告。
原文の言語: 中国語
固定收益研究员日报生成技能。当用户要求生成固收日报、债券市场日报、债市复盘、利率日报、资金面日报时使用，包括"固收日报"、"债市日报"、"债券日报"、"利率市场日报"、"资金面日报"、"生成固收日报"、"今日债市复盘"、"固收日报速评"、"债市每日简报"等表述。本技能自动获取资金面、债券市场、央行操作、信用债、同业存单、地方债、二级资本债、永续债、ABS等核心数据，结合市场情绪与政策动态，生成标准化Markdown格式固定收益日报。即使用户只说"今天债市怎么样"、"生成债券日报"、"固收日报"等简短表述也要触发。
原文の言語: 中国語
固定收益研究员周报生成技能。当用户要求生成固收周报、债市周报、债券周报、利率周报、资金面周报时使用，包括"固收周报"、"债市周报"、"债券周报"、"利率周报"、"生成本周固收周报"、"本周债市复盘"、"固收周报速评"、"债市每周简报"、"本周债券市场回顾"等表述。本技能自动获取资金面、债券市场、央行操作、信用债、同业存单、地方债、二级资本债、永续债、ABS等核心周度数据，结合市场情绪与政策动态，生成标准化Markdown格式固定收益周报。即使用户只说"这周债市怎么样"、"生成债券周报"、"固收周报"等简短表述也要触…
原文の言語: 中国語
全球财经要闻自动抓取与简报生成技能。当用户询问财经热点、财经新闻、市场动态、投资热点、生成财经简报，或要求查看今天/最近金融市场有什么大事时触发。即使用户只说"财经热点"、"财经新闻汇总"等简短表述也要触发。本技能自动搜索最新财经资讯（24-72 小时），智能筛选高影响力事件，按宏观/市场/行业/公司分类汇总，生成结构化简要报告，包含核心头条、市场表现、行业动态、投资机会和风险提示。支持定时任务创建。
原文の言語: 中国語
海外宏观联动分析技能。当用户要求分析海外宏观数据、美联储政策、美国经济对国内影响、中美联动、外资流向、汇率波动对 A 股债市影响时使用。包括“分析美联储最新决议影响”、“美国经济衰退对中国影响”、“中美宏观联动分析”、“海外宏观周报”、“外资流向分析”、“汇率波动对资产影响”等表述。本技能自动跟踪海外核心宏观指标与政策动态，分析其通过汇率、贸易、情绪、通胀等渠道对国内经济和资本市场的传导影响，输出结构化 Markdown 联动分析简报。
原文の言語: 中国語
行业深度分析技能。当用户要求对某个行业进行深度分析、全面研究、行业投资价值分析时使用，包括"分析 XX 行业"、"对 XX 行业做深度研究"、"XX 行业投资价值分析"、"XX 行业深度分析"、"XX 行业全面分析"、"帮我深度研究一下 XX 行业"等表述。本技能从行业概况、市场规模、产业链分析、竞争格局、行业趋势、进入壁垒、风险因素、投资机会八大维度，利用 gildata-aidata 专业金融数据服务获取权威数据，生成面向专业研究员的结构化 Markdown…
原文の言語: 中国語
行业一页纸分析技能。当用户要求对某个行业进行简洁分析、快速点评、一页纸分析、速评时使用，包括"XX 行业一页纸"、"快速分析 XX 行业"、"XX 行业速评"、"XX 行业简单分析"、"XX 行业核心要点"等表述。本技能从行业概况、市场规模、竞争格局、行业趋势、投资机会、主要风险六大维度，利用 gildata-aidata 专业金融数据服务获取权威数据，生成简洁的一页纸 Markdown 分析报告，聚焦核心信息，适合快速决策参考。**报告生成后直接在对话中显示完整内容，无需发送文件**。
原文の言語: 中国語
机构调研大纲生成技能。当用户需要为上市公司调研准备提纲、生成调研问题清单、准备机构调研材料时使用，包括"生成 XX 公司调研大纲"、"准备去 XX 公司调研"、"调研 XX 公司前需要问什么问题"、"帮我写一份调研提纲"等表述。本技能针对上市公司首次调研场景，生成标准版深度（1-2 小时准备）的结构化调研大纲，包含公司基本面分析、同业对比、历史调研问题回顾和约 10 个核心调研问题，覆盖战略、业务、财务、风险等维度。**报告生成后直接在对话中显示完整内容，无需发送文件**。
原文の言語: 中国語
宏观大类资产配置建议生成技能。当用户要求生成资产配置报告、大类资产配置建议、投资组合配置、股债商品配置策略时使用。包括"生成资产配置建议"、"当前适合配置什么资产"、"股债商品怎么配"、"宏观视角资产配置"、"投资组合配置建议"等表述。本技能结合最新宏观经济数据、政策预判、市场环境，运用美林时钟/宏观象限等分析框架，自动生成股票、债券、商品、外汇等大类资产配置建议，标注配置逻辑、权重建议与风险点，输出面向专业投资机构的 Markdown 格式资产配置报告。
原文の言語: 中国語