bank-t147-corporate-finance-task-assistant

当用户需要在银行对公金融场景下,围绕组合推荐进行适配、配置、推荐、方案设计或备选方案比较时使用本技能。适合输出主方案、备选方案、匹配逻辑、风险提示和沟通要点。

105 stars

Best use case

bank-t147-corporate-finance-task-assistant is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.

当用户需要在银行对公金融场景下,围绕组合推荐进行适配、配置、推荐、方案设计或备选方案比较时使用本技能。适合输出主方案、备选方案、匹配逻辑、风险提示和沟通要点。

Teams using bank-t147-corporate-finance-task-assistant should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.

When to use this skill

  • You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.

When not to use this skill

  • You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
  • You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.

Installation

Claude Code / Cursor / Codex

$curl -o ~/.claude/skills/bank-t147-corporate-finance-task-assistant/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/aifinlab/FinClaw/main/skills/bank-t147-corporate-finance-task-assistant/SKILL.md"

Manual Installation

  1. Download SKILL.md from GitHub
  2. Place it in .claude/skills/bank-t147-corporate-finance-task-assistant/SKILL.md inside your project
  3. Restart your AI agent — it will auto-discover the skill

How bank-t147-corporate-finance-task-assistant Compares

Feature / Agentbank-t147-corporate-finance-task-assistantStandard Approach
Platform SupportNot specifiedLimited / Varies
Context Awareness High Baseline
Installation ComplexityUnknownN/A

Frequently Asked Questions

What does this skill do?

当用户需要在银行对公金融场景下,围绕组合推荐进行适配、配置、推荐、方案设计或备选方案比较时使用本技能。适合输出主方案、备选方案、匹配逻辑、风险提示和沟通要点。

Where can I find the source code?

You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.

SKILL.md Source

# 对公产品组合推荐助手

本技能用于在对公场景下做“可落地”的产品组合推荐:先把需求与约束说清楚,再把产品从“清单”变成“方案”(交易结构、材料、节点、风险提示、备选切换条件)。输出强调可解释、可审批、可执行。

## 适用范围
- 企业授信、贷后、材料核验和对公客户经营支持
- 适合财务、交易、工商司法和行业信息并行出现的复杂场景
- 围绕[组合推荐]这个具体场景组织信息、形成判断和沉淀标准化输出
- 输出结果应满足:结构化判断、问题清单和下一步动作

## 何时使用
- 需要围绕组合推荐做适配、推荐、配置、方案设计或备选方案比较时
- 需要根据目标、约束、客群特征和风险边界给出可解释建议时

## 何时不要使用
- 缺少需求、约束或适用边界就要求强推单一方案时
- 用户要求规避适当性、风控或合规要求时

## 默认工作流
1. 先明确服务对象、本次目标和必须满足的约束条件
2. 归纳需求、偏好、期限、资金用途、风险承受能力或业务痛点
3. 比较可选方案的匹配逻辑、收益风险平衡和落地条件
4. 给出主方案、备选方案和不建议方案,并说明原因

## 重点分析框架
- 需求和约束是否说清楚
- 方案之间的取舍逻辑是否清晰
- 方案是否真正可执行而不是停留在口号
- 是否充分提示边界、风险和替代路径

## 输入要求
- 最低可用输入:`company.name` + `needs.goal` + `needs.constraints`
- 推荐输入见 `references/input-schema.md`

## 输出要求
- 结构化判断摘要
- 问题清单、待补资料和下一步推进建议
- 主推荐方案和备选方案
- 匹配理由、限制条件和不建议事项
- 沟通要点、落地步骤和后续确认清单

## 风险与边界
- 不得把初步分析包装成正式授信批复或最终审批结论
- 不得编造财务、行业或外部查询结果
- 不得把推荐写成收益承诺或审批承诺
- 对主观判断较强的建议要说明假设前提

## 信息不足时的处理
- 先列出已经掌握的事实,再明确缺失的关键字段,不要直接沉默
- 无法形成强结论时,优先输出框架、待补资料和优先核验事项
- 对依赖外部数据、制度文本或人工核实的部分,要单独标注[待补充/待确认]

## 交付标准
- 推荐必须“可落地”:每个产品都要有落地条件与材料清单提示
- 必须有备选:至少给出一条“主方案受阻→备选切换”路径

## 配套脚本(可选)

```bash
python scripts/run_skill.py --input assets/example-input.json --format markdown
```

脚本入口:`scripts/run_skill.py`(调用 `shared/corporate_ops_skill_engine.py` 的 `t147` 场景)。

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