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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 | bank-t162-retail-finance-proof-validation-assistant |
| description | 用于银行零售金融场景的材料/证明核验,当需要检查完整性、一致性、真实性红旗并输出补件与复核建议时触发。 |
对收入证明、经营证明、流水、合同/发票等材料进行结构化核验,输出完整性检查、跨材料一致性检查、异常红旗提示和补件/复核建议。输出用于支持贷前审查与运营复核,不直接给出“真伪定论”。
scripts/proof_validation.py:读取材料清单与核验规则,输出缺失项、一致性异常与红旗提示。python scripts/proof_validation.py --input documents.json --rules rules.json --output out.json
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"documents": [
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"issue_date": "2025-12-01",
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"name": "张三",
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missing_docs:缺失材料missing_fields:缺失字段inconsistencies:跨材料不一致项red_flags:真实性红旗(如日期异常、逻辑冲突)next_steps:补件与复核建议