Agent skill

hotspot-qa

面向基金品牌与内容领域的热点问答任务Skill,围绕「热点问答助手」场景提供信息抽取、结构化分析与结果输出。

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SKILL.md

热点问答助手 Skill

数据来源

1. 输入类型

  • 基金公告/定期报告/招募说明书/产品说明材料
  • 净值与收益时间序列、持仓与资产配置披露
  • 销售/服务记录、客户反馈与问答素材(如适用)
  • 合规口径与品牌内容规范(如适用)

2. 主要数据要素

  • 品牌调性与内容规范
  • 热点事件与市场数据
  • 产品亮点与关键图表素材
  • 受众画像与传播渠道反馈
  • 合规审校规则与对外口径

3. 质量要求

  • 输入信息尽量完整,包含时间区间、基金代码与核心指标
  • 若来自 OCR/截图,请尽量校对错字与断行
  • 对于未披露的数据需明确标注“缺失/待补充”

核心能力

  • 围绕目标人群输出结构化内容草稿与关键卖点
  • 控制语气风格与风险提示,形成可直接使用的内容模板
  • 基于输入资料组织问题清单与标准回答
  • 提供引用来源与口径一致性说明

输出结构

1. 基础字段

  • skill
  • domain
  • scene
  • input_summary
  • key_findings
  • data_quality
  • limitations

2. 场景扩展模块(按需输出)

  • content
  • draft
  • key_points
  • compliance_notes
  • qa
  • questions
  • answers
  • citations

使用示例

1. 安装依赖

bash
pip install -r requirements.txt

2. 运行脚本

bash
python scripts/main.py --input sample.txt --output-json result.json --output-md report.md

3. 输出示例

json
{
  "skill": "热点问答助手",
  "domain": "品牌与内容",
  "scene": "热点问答",
  "input_summary": {
    "fund_code": "000000",
    "fund_name": "示例基金",
    "period": "2024Q4",
    "data_coverage": "净值/持仓/披露/市场"
  },
  "key_findings": [
    "关键结论1",
    "关键结论2"
  ],
  "data_quality": {
    "has_text": true,
    "text_length": 1200
  },
  "limitations": [
    "仅基于输入信息形成初步判断"
  ]
}

注意事项与限制

  • 仅对输入文本进行结构化与初步判断,不替代人工投研或合规结论
  • 若缺少关键数据(持仓、基准、时间区间),结果需明确提示不完整
  • 输出建议应结合实际业务口径与监管要求复核

适用场景

  • 业务条线: 品牌与内容
  • 场景/能力: 热点问答
  • 典型用户: 研究员、产品经理、渠道与客服、合规审查或内容运营人员

License

  • 代码部分遵循 MIT License
  • 数据来源与披露口径需遵循对应数据供应商与监管要求

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