Best use case
project-admission-review-real-estate is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
用于信托领域合规与运营中的项目准入审查助手-地产版场景,支持结构化处理与报告输出。
Teams using project-admission-review-real-estate 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/project-admission-review-real-estate/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How project-admission-review-real-estate Compares
| Feature / Agent | project-admission-review-real-estate | 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?
用于信托领域合规与运营中的项目准入审查助手-地产版场景,支持结构化处理与报告输出。
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
# project-admission-review-real-estate
## 概述
本技能用于信托业务场景的结构化处理,支持数据解析、规则识别与报告输出。
## 输入要求
- 支持 JSON 数组或 JSONL
- 建议字段:`id`, `name`, `text`, `status`, `timestamp`,以及场景相关业务字段
## 工作流程
1. 明确业务口径与目标
2. 读取并清洗输入数据
3. 执行规则分析与风险识别
4. 输出结构化结果并标注复核事项
5. 人工复核后进入正式流程
## 执行方式
1. 预处理(Node.js)
```bash
node scripts/preprocess.js --input input.jsonl --output processed.json
```
2. 分析与报告(Python)
```bash
python scripts/analyze.py --input processed.json --rules config/rules.json --baseline reference/baseline.json --output report.md
```
## 输出结构
1. 样本概览(数量、等级分布)
2. 重点条目(分值、命中原因)
3. 风险提示与复核建议
4. 免责声明
## 质量要求
- 事实与判断分离
- 规则命中可追溯
- 保留自动生成需人工复核声明
- 不输出投资建议、授信决策或法律最终意见
## 使用示例
### 示例 1: 基本使用
```python
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
```
### 示例 2: 命令行使用
```bash
python scripts/run_skill.py --input data.json
```Related Skills
underwriting-questionnaire-secondary-review-assistant
当用户需要对已经完成首轮审查的保险投保问卷进行二次复核,检查初审意见是否充分、风险判断是否一致、补问与补件是否到位、是否仍存在遗漏项或高风险未核实问题,并生成适合复核留痕、质量控制和后续核保流转的结构化复核结果时使用本 skill。
underlying-asset-lookthrough-real-asset
用于信托领域项目尽调中的底层资产穿透助手-不动产版场景。支持结构化输入处理、规则分析与Markdown结果输出。
tumor-history-risk-review-assistant
当用户需要对与肿瘤相关的既往病史资料进行专业、结构化的审查,提取肿瘤类型、病理结果、分期分级、治疗经过、手术情况、放化疗或靶向治疗、复发转移风险、随访状态及其他与保险核保相关的重要健康信息,并生成适合核保审查、风险分层和资料流转的结构化分析结果时使用本 skill。
transaction-structure-review
用于信托领域项目尽调中的交易结构梳理助手场景。支持结构化输入处理、规则分析与Markdown结果输出。
suitability-review
适当性审核助手。专注于研报适当性审核,输出合规检查、风险披露、适当性匹配、审核意见,帮助确保研报合规。 **触发场景**: - 用户需要研报适当性审核 - 用户说"合规审核"、"适当性"、"风控审核" - 需要合规检查、风险披露 - 需要适当性匹配、审核意见 **关键词**:"适当性"、"合规"、"审核"、"风控"、"suitability"、"合规检查"、"适当性匹配"
review-opinion-generator
用于信托领域合同与法务中的审查意见生成助手场景。支持结构化输入处理、规则分析与Markdown结果输出。
project-timeline-assistant
项目进度助手。专注于投研项目进度跟踪,包括项目计划、里程碑、任务分配、进度汇报,帮助团队高效管理投研项目。 **触发场景**: - 用户需要跟踪投研项目进度 - 用户说"项目进度"、"时间线"、"里程碑" - 需要项目计划、任务分配 - 需要进度汇报、延期预警 **关键词**:"项目进度"、"时间线"、"里程碑"、"任务分配"、"进度跟踪"、"项目管理"
project-sentiment-alert
用于信托领域存续期管理中的项目舆情预警助手场景。支持结构化输入处理、规则分析与Markdown结果输出。
project-risk-list
用于信托领域项目尽调中的项目风险清单助手场景。支持结构化输入处理、规则分析与Markdown结果输出。
project-progress-summary
用于信托领域存续期管理中的项目进展摘要助手场景。支持结构化输入处理、规则分析与Markdown结果输出。
project-progress-explainer
用于信托领域客户与产品支持中的项目进展说明助手场景,支持结构化处理与报告输出。
project-keypoints-summary
用于信托领域项目尽调中的项目要点摘要助手场景。支持结构化输入处理、规则分析与Markdown结果输出。