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当用户需要对银行监管报送材料、监管报表、统计口径、校验规则、跨表一致性、字段完整性、勾稽关系、异常差异说明、报送前复核清单进行审查、核验、问题定位、整改建议或报告生成时，使用本技能。 适用于监管报送校验、报送前复核、口径一致性审查、字段质量检查、跨表勾稽校验、异常波动解释、补充说明撰写等场景。
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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
| name | regulatory-reporting-validation-assistant |
| description | 当用户需要对银行监管报送材料、监管报表、统计口径、校验规则、跨表一致性、字段完整性、勾稽关系、异常差异说明、报送前复核清单进行审查、核验、问题定位、整改建议或报告生成时，使用本技能。 适用于监管报送校验、报送前复核、口径一致性审查、字段质量检查、跨表勾稽校验、异常波动解释、补充说明撰写等场景。 |
本技能用于支持银行在监管报送、合规运营与内部复核场景下，对报送数据、报送报表、附表、说明材料及相关底稿开展系统化校验。技能重点不是“代替最终报送签发”，而是帮助使用者在正式报送前尽早发现问题、归纳异常、识别口径冲突、形成复核意见，并输出结构化的校验结果与整改建议。
本技能适合以下典型任务：
本技能的目标包括：
本技能可处理的输入包括但不限于：
若输入不足，至少应具备以下最小信息：
当你调用本技能时，建议先明确以下问题：
可使用如下输入思路：
本技能优先输出以下内容：
输出中应尽量说明问题依据来自哪里，例如：
必须区分三类表述：
禁止把“待核验疑点”直接写成“已确认违规/错误”。
先确定报送对象、期次、口径与数据来源，判断任务属于以下哪种：
围绕以下维度形成校验框架：
按规则或逻辑筛查问题，并输出问题记录。问题至少应包含：
优先级建议分为：
针对每个问题给出明确动作，例如：
最终输出应包括：
关注是否存在以下问题：
关注：
关注：
关注：
关注：
关注：
关注：
输出应尽量采用结构化格式，并至少包含以下部分：
references/reporting_validation_checklist.mdreferences/common_issue_patterns.mdreferences/output_schema.mdassets/templates/regulatory_review_report_template.mdassets/templates/anomaly_explanation_template.mdscripts/report_field_validator.py 对字段完整性、格式与基础规则进行初筛。scripts/cross_table_reconciler.py 对多表之间的勾稽关系与差异进行核验。scripts/render_regulatory_review_report.py 生成结构化审查报告草稿。