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异常检测预警。基于规则引擎对网点运营数据执行异常检测,输出 CRITICAL/WARN/INFO 三级预警。触发词:异常检测、风险预警、今日预警、告警、有没有异常。当用户提到异常检测相关查询时触发。
网点数据查询。通过 NL2SQL 将自然语言转换为 SQL 语句,查询网点交易、客流、营销数据。支持大额交易、交易汇总、失败交易、对公客户等查询。触发词:今天大额交易、交易情况、客流量、营销转化率、失败交易、对公客户、交易汇总。当用户提到网点运营数据查询时触发。
网点全景概览。组合调用前三个 Skill 生成日终运营报告。触发词:网点概况、今日运营、日终报告、全景概览、整体情况。当用户提到网点全景查询时触发。
基于 SOC 职业分类
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| name | mortality-model |
| description | 死亡率模型,实现Gompertz、Makeham及Lee-Carter简化版拟合与预测。适用于精算建模教学与死亡率趋势演示;基于简化模型,不适用于正式精算报告或偿付能力计算。 |
| version | 1.0.0 |
| author | wangyi |
死亡率建模工具,实现Gompertz、Makeham及Lee-Carter简化模型拟合与预测。
📌 说明:本工具基于简化模型实现,仅使用 Python 标准库。结果仅供学习参考,不构成投资建议或交易依据。
gompertz_fit(ages, mortality_rates)Gompertz模型拟合。 必填: ages, mortality_rates
makeham_fit(ages, mortality_rates, A=0.0005)Makeham模型拟合(给定A,拟合B和c)。 必填: ages, mortality_rates
lee_carter_simplified(mortality_matrix, ages, years)Lee-Carter模型简化版。 必填: mortality_matrix, ages, years
predict_mortality(model, age, year=None, params=None)预测特定年龄的死亡率。 必填: model, age
predict_kappa(years_ahead)python scripts/main.py \
--model <model> \
--age <age> \
--year <year> \
--params <params>