用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt;运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/aifinlab/FinClaw --skill clause-field-extraction命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地?可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
正在显示 SKILL.md
| name | clause-field-extraction |
| description | 用于条款字段抽取的条款字段抽取原子 skill,适用于通用行业信息抽取场景。 |
本 Skill 支持多种合同文档输入格式,核心数据来源包括:
说明:本 Skill 不包含文档采集功能,需要用户提供合同文档文件。建议文档格式规范,以便进行准确的条款字段抽取。
本 Skill 提供全面的条款字段抽取能力,涵盖多种抽取功能:
{
"source_info": {
"document_id": "DOC001",
"document_type": "loan_contract",
"source_file": "loan_contract.pdf"
},
"clauses": [
{
"clause_id": "CLAUSE001",
"clause_number": "第一条",
"clause_title": "贷款金额和用途",
"clause_type": "obligation",
"clause_category": "loan_amount",
"clause_text": "贷款人同意向借款人发放贷款人民币1000万元,用于生产经营。",
"fields": {
"subject": {
"lender": "贷款人",
"borrower"
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