fund-roadshow-qa-assistant

当用户需要在基金场景中完成路演问答助手相关任务时使用本技能,适用于路演支持及相关分析、生成、审阅请求。 用户提到「路演问答」「基金路演」「路演Q&A」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。

105 stars

Best use case

fund-roadshow-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路演问答助手相关任务时使用本技能,适用于路演支持及相关分析、生成、审阅请求。 用户提到「路演问答」「基金路演」「路演Q&A」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-roadshow-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

$curl -o ~/.claude/skills/fund-roadshow-qa-assistant/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/aifinlab/FinClaw/main/skills/fund-roadshow-qa-assistant/SKILL.md"

Manual Installation

  1. Download SKILL.md from GitHub
  2. Place it in .claude/skills/fund-roadshow-qa-assistant/SKILL.md inside your project
  3. Restart your AI agent — it will auto-discover the skill

How fund-roadshow-qa-assistant Compares

Feature / Agentfund-roadshow-qa-assistantStandard Approach
Platform SupportNot specifiedLimited / Varies
Context Awareness High Baseline
Installation ComplexityUnknownN/A

Frequently Asked Questions

What does this skill do?

当用户需要在基金场景中完成路演问答助手相关任务时使用本技能,适用于路演支持及相关分析、生成、审阅请求。 用户提到「路演问答」「基金路演」「路演Q&A」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路演支持工作,重点解决「为基金路演、渠道培训和客户说明会生成高频问答、追问准备和敏感问题边界说明。」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

- 客户最可能追问哪些问题
- 哪些问题适合由经理回答,哪些适合由渠道回答
- 哪些回答需要特别保守
- 敏感问题的升级边界在哪里

# 适用范围

- 路演问答清单整理
- 敏感问题追问准备
- 经理与产品常见问题归纳
- 路演前培训材料草案

# 不适用范围

- 把不确定事项写成正式承诺
- 缺少产品和经理事实却硬答
- 忽略敏感问题升级机制

# 输入要求

优先输入包括:

- 产品资料与经理资料
- 路演主题和目标客群
- 历史高频问题
- 合规限制

可选增强输入包括:

- 市场热点
- 近期回撤或事件
- 渠道关注点

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、先识别客户和沟通场景

- 明确渠道类型、客群层级、触达阶段和沟通目标。
- 区分首轮触达、异议处理、培训支持和持续陪伴。
- 让内容和场景匹配,而不是一套话术到处用。

## 二、先搭证据,再写表达

- 卖点、风险、异议应答都要有事实支撑。
- 先明确什么能说,什么不能说。
- 对敏感问题要预留升级处理空间。

## 三、让一线真正能用

- 输出要可复述、可拆分、可培训。
- 复杂投研语言要翻译,但不能失真。
- 风险揭示不能被卖点掩盖。

# 推荐工作流

1. 先识别目标渠道、目标客群、沟通场景和常见异议。
2. 整理产品事实、持仓解释、市场背景和渠道规则,明确哪些内容可说、哪些不能说。
3. 围绕销售支持、FAQ、路演或陪伴内容搭建结构化输出。
4. 把复杂投研信息翻译成可沟通、可复述、可审阅的中文材料。
5. 输出时保留合规提醒、敏感表述边界和升级处理建议。

# 关键判断视角

- 客群画像、触达场景与沟通目标
- 产品卖点、证据链与高频异议
- 渠道问答、陪伴内容和后续转化动作
- 合规敏感词、披露要求和升级节点

# 输出要求

建议输出至少覆盖以下模块:

- 路演Q&A清单
- 重点追问与回答边界
- 敏感问题升级建议
- 补充材料清单
- 主持串联提示

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

- 不得写收益承诺、保本承诺或确定性修复表达。
- 不得弱化回撤、波动和流动性风险。
- 任何对客版本都应保留复核边界。

# 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:
- 客群画像、触达场景与沟通目标
- 产品卖点、证据链与高频异议
- 渠道问答、陪伴内容和后续转化动作
- 合规敏感词、披露要求和升级节点

# 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/roadshow_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/build_roadshow_qa.py
- scripts/render_roadshow_qa.py

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