Best use case
transaction-structure-review is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
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。
Teams using transaction-structure-review 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/transaction-structure-review/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How transaction-structure-review Compares
| Feature / Agent | transaction-structure-review | 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。
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
# 交易结构梳理助手（T798）
## 概述
本技能面向“项目尽调 / 结构梳理”业务单元，输出结构化分析报告与风险提示，支持尽调、法务、风控及存续管理流程中的基础判断。
## 输入要求
- 支持 JSON 数组或 JSONL
- 单条记录建议包含：`id`, `name`, `text`, `status`, `timestamp` 及相关业务字段
- 复杂版本可接入外部行业指标字段并通过规则文件扩展
## 工作流程
1. 明确分析口径与时间范围
2. 读取并清洗输入数据
3. 运行规则匹配与评分
4. 输出结构化报告并标注复核项
5. 人工复核后进入业务决策环节
## 执行方式
```bash
python scripts/t798_analysis.py --input input.json --output report.md --title "交易结构梳理助手（T798）"
```
## 输出结构
1. 样本概览（数量、分布）
2. 重点条目（评分、等级、触发原因）
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
- 明确数据缺口与假设边界
- 所有输出结论必须保留人工复核提示
- 不输出投资建议、授信结论或法律最终意见
## 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
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