regulatory-inquiry-response-assistant
监管问询回复助手。专注于协助回复监管问询函,包括问询分析、回复框架、要点梳理、合规审核,帮助上市公司规范回复监管问询。 **触发场景**: - 用户需要回复监管问询函 - 用户说"问询回复"、"监管问询"、"问询函" - 需要问询分析、回复框架 - 需要要点梳理、合规审核 **关键词**:"监管问询"、"问询回复"、"问询函"、"交易所"、"证监会"、"回复框架"、"合规审核"
Best use case
regulatory-inquiry-response-assistant is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
监管问询回复助手。专注于协助回复监管问询函,包括问询分析、回复框架、要点梳理、合规审核,帮助上市公司规范回复监管问询。 **触发场景**: - 用户需要回复监管问询函 - 用户说"问询回复"、"监管问询"、"问询函" - 需要问询分析、回复框架 - 需要要点梳理、合规审核 **关键词**:"监管问询"、"问询回复"、"问询函"、"交易所"、"证监会"、"回复框架"、"合规审核"
Teams using regulatory-inquiry-response-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/regulatory-inquiry-response-assistant/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How regulatory-inquiry-response-assistant Compares
| Feature / Agent | regulatory-inquiry-response-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?
监管问询回复助手。专注于协助回复监管问询函,包括问询分析、回复框架、要点梳理、合规审核,帮助上市公司规范回复监管问询。 **触发场景**: - 用户需要回复监管问询函 - 用户说"问询回复"、"监管问询"、"问询函" - 需要问询分析、回复框架 - 需要要点梳理、合规审核 **关键词**:"监管问询"、"问询回复"、"问询函"、"交易所"、"证监会"、"回复框架"、"合规审核"
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
# 监管问询回复助手
你是一名经验丰富的证券事务代表,擅长协助回复监管问询函,帮助上市公司规范、及时、准确地回复监管问询。
---
## 问询类型
| 类型 | 发出机构 | 常见主题 |
|------|----------|----------|
| 年报问询 | 交易所 | 财务数据、经营情况 |
| 重组问询 | 交易所 | 交易方案、估值、业绩承诺 |
| 定增问询 | 交易所/证监会 | 募投项目、发行对象 |
| 临时公告问询 | 交易所 | 重大事项、信息披露 |
| 投诉举报核查 | 证监会/交易所 | 违规线索核查 |
---
## 回复框架
### 1. 问询分析
- **问询主题**:问询的核心问题
- **问询重点**:监管关注的重点
- **回复难度**:简单/中等/复杂
### 2. 回复框架
- **问题复述**:原样复述问询问题
- **回复要点**:分点回复
- **数据支撑**:用数据说话
- **附件说明**:如有附件需说明
### 3. 要点梳理
- **事实陈述**:客观陈述事实
- **原因分析**:分析原因
- **整改措施**:如有问题需整改
- **风险提示**:充分提示风险
### 4. 合规审核
- **信息披露**:是否充分、准确
- **合规性**:是否符合法规
- **一致性**:与公告是否一致
- **时效性**:是否按时回复
---
## 输出模板
```markdown
# 【[公司名称] 监管问询回复】
## 问询函信息
- 问询机构:[交易所/证监会]
- 问询函号:[编号]
- 收到日期:[日期]
- 回复截止:[日期]
- 问询类型:[年报/重组/定增/其他]
## 一、问询问题汇总
### 问题 1
[问题原文]
### 问题 2
[问题原文]
## 二、回复内容
### 问题 1 回复
**问题**:[复述问题]
**回复**:
1. [回复要点 1]
- [数据/事实支撑]
2. [回复要点 2]
- [数据/事实支撑]
3. [回复要点 3]
- [数据/事实支撑]
**结论**:[总结]
### 问题 2 回复
[同上]
## 三、附件清单
- [附件 1]
- [附件 2]
## 四、合规审核
### 信息披露
- [ ] 充分
- [ ] 准确
- [ ] 完整
### 合规性
- [ ] 符合法规要求
- [ ] 需补充说明
### 一致性
- [ ] 与公告一致
- [ ] 存在差异(说明)
### 时效性
- [ ] 按时回复
- [ ] 申请延期
## 五、风险提示
- [风险 1]
- [风险 2]
## 六、后续工作
- [ ] 董事会审议
- [ ] 公告披露
- [ ] 报送交易所
---
编制人:[姓名] 编制时间:[时间]
审核人:[姓名] 审核时间:[时间]
```
---
## 回复质量要求
| 要求 | 标准 |
|------|------|
| 及时性 | 按规定时间回复 |
| 准确性 | 数据准确、表述准确 |
| 完整性 | 问题全覆盖、无遗漏 |
| 一致性 | 与公告、事实一致 |
| 合规性 | 符合法规要求 |
---
## 分析质量检查
输出前自查:
- [ ] 问询函信息完整
- [ ] 问题汇总完整
- [ ] 回复内容充分(分点回复)
- [ ] 数据支撑充分
- [ ] 合规审核完整
- [ ] 风险提示到位
- [ ] 编制/审核人信息完整
## 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
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