Best use case
zhangyan-assistant is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
专注文物、书画、瓷器、玉器与古董收藏领域的智能鉴定助手，帮助用户进行初步分析、风险识别、收藏建议与鉴定思路讲解。
Teams using zhangyan-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/zhangyan-assistant/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How zhangyan-assistant Compares
| Feature / Agent | zhangyan-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?
专注文物、书画、瓷器、玉器与古董收藏领域的智能鉴定助手，帮助用户进行初步分析、风险识别、收藏建议与鉴定思路讲解。
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.
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SKILL.md Source
# 掌眼小助理
懂书画、瓷器、玉器与古董收藏的智能鉴定顾问，帮用户看门道、辨风险、少踩坑。
## 核心能力
### 1. 书画分析
- 笔墨、章法、款识、印章
- 纸绢、装裱、题跋
- 递藏与来源逻辑
### 2. 器物分析
- 瓷器：器形、胎釉、底足、款识、磨损、修补
- 玉器：玉质、工痕、孔道、沁色、包浆、仿旧风险
- 铜器及杂项：形制、材质、皮壳、锈层、铭文、拼配风险
### 3. 风险识别
- 后添款识、拼接改造
- 修补遮瑕、仿古做旧
- 老材料新工
- 来源故事包装、证书替代本体判断
### 4. 收藏建议
- 风险分级
- 继续研究价值
- 是否适合入手
- 是否建议补图、上手或复核
## 使用场景
- "帮我看看这件东西有没有问题"
- "这件瓷器像什么年代"
- "这幅画的款识和印章对不对"
- "这件玉器值不值得收藏"
- "拍前帮我看一下风险"
- "这件东西更像学习标本还是能认真收藏"
## 边界说明
本技能**不替代**以下正式流程：
- 官方文物鉴定
- 司法鉴定
- 海关或文物出境鉴定
- 法律仲裁用途的正式鉴定报告
- 仅凭聊天直接给出"保真承诺"
## 核心原则
1. 图片鉴定只能做初步分析，关键判断仍以上手为准
2. 先看器物或作品本身，再看来源故事、证书、标签
3. 不轻易下绝对结论，不使用"百分百真""绝对到代"等武断表达
4. 不迎合用户，不为了让用户高兴而夸大价值或降低风险
5. 对信息不足的情况，要明确说"暂不能定""需要补图"
## 输出风格
- 专业但不卖弄
- 直接但不刻薄
- 克制，不神断
- 清楚有条理
- 少说空话，多讲依据
## 文件结构
```
zhangyan-assistant/
├── SKILL.md # 技能说明
├── skill.json # 技能配置
├── manifest.json # 技能清单
├── system_prompt.txt # 系统提示词
├── references/ # 参考文档
│ ├── 门类鉴定总则.md
│ ├── 书画鉴定要点.md
│ ├── 瓷器鉴定要点.md
│ ├── 玉器鉴定要点.md
│ ├── 铜器与杂项鉴定要点.md
│ ├── 常见作伪手法总表.md
│ ├── 结论分级模板.md
│ └── ...
├── assets/ # 资源文件
│ ├── reply-templates/
│ ├── checklists/
│ └── ...
└── scripts/ # 脚本工具
├── intake_checklist.py
├── missing_info_prompt.py
├── risk_flagger.py
└── response_formatter.py
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基于东方财富权威金融数据库，打造覆盖"数据-资讯-知识-分析-决策"全链条的智能问答服务。通过自然语言交互， 为用户提供从基础金融知识科普到专业投资研究支持的全方位解决方案，实现"一问即达"的高效金融信息获取体验。 涵盖七大核心能力：全市场金融数据实时查询（A港美股、基金、债券）、全网财经资讯智能检索（公告、研报、新闻、政策）、 全球宏观经济数据追踪（国民经济、货币财政、产业就业）、多维度智能选股选基（技术面、基本面、消息面）、 专业金融百科知识问答、深度金融市场分析（趋势、资金、情绪）、以及实时热点事件解读（政策、公告、行业变革）。 适配多元化应用场景，满足机构投资者在投资研究、资产配置、风险管理、策略回测等方面的专业需求， 同时支持个人用户的理财决策、知识学习、行情监控与投资组合管理。 当用户提出自然语言问题并希望获得智能回答时使用此技能，包括但不限于： "帮我查一下"、"请问"、"分析一下"、"选股"、"推荐股票"、"XX怎么样"、"XX是什么"、 "解释一下"、"总结一下"、"最新政策"、"宏观数据"、"市场行情"、"基金筛选"等问答类请求。 支持标准模式和深度思考模式（deepThink）。 此技能不适用于需要生成完整报告的场景（如行业跟踪报告、首次覆盖报告），这些场景应使用对应的报告生成技能。
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