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A股可解释AI/模型归因分析。当用户说"可解释AI"、"XAI"、"SHAP"、"模型解释"、"模型归因"、"explainable"、"为什么模型这样预测"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，对量化模型进行可解释性分析。支持 formal/brief 两种输出风格。
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npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill a-share-explainable-ai命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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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。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | a-share-explainable-ai |
| description | A股可解释AI/模型归因分析。当用户说"可解释AI"、"XAI"、"SHAP"、"模型解释"、"模型归因"、"explainable"、"为什么模型这样预测"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，对量化模型进行可解释性分析。支持 formal/brief 两种输出风格。 |
通过 cn-stock-data skill 获取数据：
# 可解释AI分析报告
## 一、全局解释
| 特征 | 重要性 | 方向 |
|------|--------|------|
## 二、局部解释
[个股SHAP瀑布图]
## 三、模型诊断
[偏差分析、漂移检测]
## 四、优化建议
[基于解释的改进方向]
## XAI速览
- Top3特征：换手率/20日动量/ROE
- 个股解释：XX被选中因为动量强+质量高
- 模型无明显偏差
- 建议：去除2个负贡献特征
参考 references/explainable-ai-guide.md 获取详细方法论与 A股实证研究。
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
python scripts/run_skill.py --input data.json