hni-roadshow-summary
面向基金渠道与销售支持领域的路演摘要任务Skill,围绕「高净值客户路演摘要助手」场景提供信息抽取、结构化分析与结果输出。
Best use case
hni-roadshow-summary is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
面向基金渠道与销售支持领域的路演摘要任务Skill,围绕「高净值客户路演摘要助手」场景提供信息抽取、结构化分析与结果输出。
Teams using hni-roadshow-summary 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/hni-roadshow-summary/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How hni-roadshow-summary Compares
| Feature / Agent | hni-roadshow-summary | 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?
面向基金渠道与销售支持领域的路演摘要任务Skill,围绕「高净值客户路演摘要助手」场景提供信息抽取、结构化分析与结果输出。
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
# 高净值客户路演摘要助手 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
- 产品卖点与组合特征(风险/收益/定位)
- 客户持有与申赎行为(分层/分渠道)
- 渠道销量与触达转化数据
- 营销素材、话术与培训资料
- 竞品对比与市场口径
### 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
- 输出触达/陪伴策略与关键沟通节奏
- 沉淀客户异议与情绪标签,形成安抚与引导话术
---
## 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
- customer_strategy
- segments
- touchpoints
- tone
---
## 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": "高净值客户路演摘要助手",
"domain": "渠道与销售支持",
"scene": "路演摘要",
"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: 渠道与销售支持
- 场景/能力: 路演摘要
- 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Related Skills
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