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银行流水分析
银行流水智能分析技能模块,支持多格式数据导入、智能数据清洗、资金流向追踪、账户关联关系图谱、异常交易检测、自定义规则引擎和可视化报表导出
原作者:user_f1076f6a
来源:腾讯 SkillHub
许可:未标注
含内容副本 · 可下载
存档:v12 · 2026-10-25
hash b18bf97d
目录 / 数据分析 / extra
对任何多步骤任务(如编码、机器学习流水线、硬件/固件调试、研究、内容批量处理、数据处理、数据集构建等)强制执行“先规划后执行、先验证后完成”的操作规范。只要任务包含多个步骤、涉及工具调用,或产出的交付物对正确性有要求,就应主动应用此规范——即使用户未明确要求“制定计划”或“严格流程”。同时,该规范也可作为便携式系统提示模块(参见 references/portable-prompt.md),用于通过原始 API 调用驱动非 Claude 模型(如 GLM、Kimi、本地模型、自定义代理框架等),使其具备相同的规划与验证纪律,而无需依赖 Claude 的技能加载系统。
| 版本 | 存档时间 | 内容哈希 | 内容 |
|---|---|---|---|
| v1 | 2026-11-13 08:38 | 18fad413 | 可取 |
版本索引永久保留;内容副本只保留最新 1 份,更早版本仅留索引与哈希(存档时间线的证据链不会因此断裂)。
银行流水智能分析技能模块,支持多格式数据导入、智能数据清洗、资金流向追踪、账户关联关系图谱、异常交易检测、自定义规则引擎和可视化报表导出
提供基于12项标准化任务的AI Agent能力评估,涵盖文件操作、数据处理、系统操作、健壮性和代码质量,自动评分生成报告
以教学为导向的数据挖掘工作流:环境设置、数据检查、数据清洗、探索性数据分析(EDA)、可视化和建模
Excel 操作
提供Python数据清洗、统计分析及可视化建议,辅助业务和科研数据的快速处理与分析
用 pandas 做数据清洗、聚合与时间序列分析
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