소스 정보
- 저장소
- aifinlab/FinClaw
- 최근 소스 활동
- 2026년 3월 26일 08:13
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 220
- 포크
- 37
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill regulatory-reporting-quality-validation명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
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 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | regulatory-reporting-quality-validation |
| description | 对监管报送数据进行字段完整性、格式合法性、逻辑一致性等多维度质量校验,辅助报送团队在正式提交前发现数据问题 |
监管报送对数据质量要求严格,字段缺失、格式错误、逻辑矛盾或口径不一致都可能导致报送退回甚至监管处罚。报送团队在正式提交前需要进行系统性的数据质量检查。本技能提供多维度自动化校验,帮助在提交前发现和定位数据质量问题。
| 输入项 | 说明 | 是否必需 |
|---|---|---|
| 报送数据 | 待校验的报送数据文件或数据集 | 必需 |
| 报送模板/规范 | 监管机构要求的字段定义和格式规范 | 必需 |
| 校验规则集 | 逻辑校验规则、跨表关系规则等 | 可选(默认使用内置规则) |
| 上期报送数据 | 用于环比异常检测的历史报送数据 | 可选 |
| 源系统数据 | 用于追溯校验的原始数据 | 可选 |
| 输出项 | 说明 |
|---|---|
| 校验结果汇总 | 各维度校验的通过率和问题数量 |
| 问题明细清单 | 每条问题的字段位置、问题类型、问题描述 |
| 问题严重性分级 | 阻断性问题(必须修复)和提示性问题(建议复核) |
| 跨表一致性报告 | 关联表之间的数据一致性校验结果 |
| 环比异常提示 | 与上期数据对比的异常变动提示 |
| 依赖技能 | 用途 |
|---|---|
| 无 | 直接接收报送数据加工系统的输出数据 |
| 下游技能 | 联动场景 |
|---|---|
| 无 | 本技能输出对接正式报送审批流程 |