fund-holding-qa-assistant
当用户需要在基金场景中完成持仓问答助手相关任务时使用本技能,适用于持仓解释及相关分析、生成、审阅请求。 用户提到「持仓问答」「持仓解释」「为什么跌」或需要输出结构化中文结论、模板和配套脚本时,应优先触发。
Best use case
fund-holding-qa-assistant is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
当用户需要在基金场景中完成持仓问答助手相关任务时使用本技能,适用于持仓解释及相关分析、生成、审阅请求。 用户提到「持仓问答」「持仓解释」「为什么跌」或需要输出结构化中文结论、模板和配套脚本时,应优先触发。
Teams using fund-holding-qa-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
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/fund-holding-qa-assistant/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How fund-holding-qa-assistant Compares
| Feature / Agent | fund-holding-qa-assistant | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
当用户需要在基金场景中完成持仓问答助手相关任务时使用本技能,适用于持仓解释及相关分析、生成、审阅请求。 用户提到「持仓问答」「持仓解释」「为什么跌」或需要输出结构化中文结论、模板和配套脚本时,应优先触发。
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
# 技能说明 本技能用于支持基金业务中的持仓解释工作,重点解决「围绕客户持有基金或组合的表现、回撤、结构变化和后续关注点生成可复用问答。」这类任务。输出默认使用中文,要求结构清楚、证据边界明确,并能被投研、产品、销售、投顾或合规团队直接复用。 # 本任务重点关注的问题 - 客户现在最核心的问题是什么 - 哪些解释有事实支撑,哪些只是合理推测 - 怎样解释波动才不会造成新的误解 - 哪些问题应该转入更完整的投顾沟通 # 适用范围 - 客户高频问题回答 - 回撤和波动解释 - 收益来源与结构变化说明 - 服务人员问答底稿 # 不适用范围 - 把未知原因编造成确定答案 - 承诺收益修复路径 - 忽略客户风险等级和服务边界 # 输入要求 优先输入包括: - 持仓产品与持有周期 - 收益、回撤和波动信息 - 近期市场或产品事件 - 客户主要问题 可选增强输入包括: - 归因结果 - 经理观点 - 历史沟通记录 当输入不完整时,必须先列出缺失材料,再基于现有信息输出阶段性判断,不得编造未确认事实。 # 核心分析框架 ## 一、先确认客户和组合边界 - 明确客户风险等级、目标约束和服务场景。 - 区分普遍性解释和个性化建议。 - 任何涉及适当性的内容都要保留制度边界。 ## 二、围绕客户最关心的问题解释 - 先解释发生了什么,再解释为什么,再说明接下来关注什么。 - 收益、回撤、结构变化和风险暴露都要能追溯到事实。 - 不要用宏观空话替代持仓解释。 ## 三、保持沟通克制 - 历史解释不等于未来承诺。 - 复杂问题要明确需要进一步核验或人工判断。 - 建议性内容必须建立在已知客户画像基础上。 # 推荐工作流 1. 先确认客户风险等级、组合目标、持仓结构和沟通背景。 2. 整理组合表现、风险暴露、产品适配性和客户关切点。 3. 围绕适当性解释、组合诊断或持仓问答输出结构化中文结论。 4. 把可确认事实、解释性观点和建议性动作拆开表达。 5. 对任何超出证据范围的内容保留待补材料和升级复核建议。 # 关键判断视角 - 客户画像、目标约束与风险等级 - 组合或持仓的收益来源、波动特征和风险暴露 - 适配性、解释口径和客户常见问题 - 后续跟踪动作、补充材料和限制说明 # 输出要求 建议输出至少覆盖以下模块: - 问答清单 - 关键解释逻辑 - 风险与边界提醒 - 后续关注建议 - 待补材料 若任务涉及对客材料、话术或解释文案,必须同时输出「不能直接对外使用的前提说明」或「需正式复核」的提醒。 # 输出约束 - 不得替代适当性制度做放行判断。 - 不得在客户画像不完整时给确定性配置建议。 - 对未来表现只能做条件性描述。 # 质量检查清单 - 是否先界定了任务边界、时间窗口、样本范围和使用场景。 - 是否把已确认事实、解释性判断和待核验事项分开表达。 - 是否给出了证据链,而不是只写结论标签。 - 是否保留了风险提示、限制说明和后续动作。 - 若内容可能进入对客或外部场景,是否保留了复核边界。 - 当前 skill 特别要盯住的判断视角: - 客户画像、目标约束与风险等级 - 组合或持仓的收益来源、波动特征和风险暴露 - 适配性、解释口径和客户常见问题 - 后续跟踪动作、补充材料和限制说明 # 可读取资源 - references/input-schema.md:输入字段、资料分层和补数要求。 - references/output-schema.md:输出结构、段落安排和表达边界。 - references/review-checklist.md:交付前核对要点。 - assets/templates/holding_qa_template.md:默认输出模板。 - assets/templates/data_request_template.md:缺失材料补充模板。 # 可调用脚本 - scripts/answer_holding_questions.py - scripts/render_holding_qa.py
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