Claude Skills by ahang1598

Use when the user asks to create a PPT, slide deck, presentation, or proposal from some content (e.g. "做个PPT", "帮我做演示", "生成幻灯片", "make a PPT", "create slides", "create proposal"). Generates a single self-contained HTML presentation file (no PowerPoint/Keynote output) with a fullscreen scroll or paged layout, using bundled themes and templates.

利润核算专家：输入任意数量 ASIN，自动拉取 Keepa 售价/费用 + 1688 采购成本 + 极目退货率/ACoS，用全损退货模型 + 类目 TACoS + 仓储费 + 入库配置费计算完整净利润，输出 HTML 报告。当用户说"算利润"、"利润核算"、"ASIN 利润测算"、"净利润计算"、"profit calculation"、"calculate profit for ASIN"、"check ASIN profitability"、"算算这个 ASIN 能赚多少"时触发。即使用户只说"帮我看看这几个 ASIN 利润怎么样"或"how much can I make on these ASINs"，也应触发本 skill。

Use when WorkBuddy launches the portable AI quant research team; load and enforce its state machine, evidence contracts, member routing, approval gate, and completion receipt.

Detect backtest overfitting and selection bias from multiple testing. Use when a user has a backtest / factor result and asks whether the Sharpe is real, whether a strategy is overfit, or wants to validate results before trusting them. Computes Deflated Sharpe Ratio, Probability of Backtest Overfitting (PBO), multiple-testing haircut, and Minimum Track Record Length.

Mine A-share quantitative factors with PandaAI in two modes: AI-led blind discovery using PandaAI data and iterative factor-analysis feedback, or evidence-grounded extraction from papers, reports, PDFs, DOCX files, and text. Use when asked to discover new factors autonomously, translate research formulas into pandaai-cli syntax, run controlled factor experiments, or interpret PandaAI factor-analysis results.

Set up pandaai-cli, log in to PandaAI, and mine, backtest, and iterate quantitative factors on the platform. Use when an agent needs to onboard a user to the PandaAI factor competition, install or log in to pandaai-cli, look up available fields and operators, write or debug factor formulas, run and batch factor analyses, or interpret IC / group-return / turnover results on portable agent platforms such as Claude Code, Cursor, OpenClaw, or Codex-style skill systems.

Reproduce quantitative research reports and papers end to end: full Chinese translation, AI summary, factor formula reconstruction, factor effectiveness validation, standalone beginner-readable HTML factor report, BACKTEST strategy generation and local backtest execution, Chinese backtest explanation report, and final delivery summary. Use when the user provides a quant report/PDF/link/text and asks for report replication, factor replication, factor validation, BACKTEST strategy code, or a be...

Institutional-grade strategy performance tearsheet. Use when a user has a NAV / return series (a strategy, fund, or backtest) and wants a full performance report: annualized return, Sharpe/Sortino/Calmar, max drawdown, rolling metrics, monthly return heatmap, drawdown table, and benchmark-relative stats. Outputs JSON + an HTML dashboard.

Scan and read A-share block-trade (大宗交易) activity with the Pandadata get_block_trade interface, joining each trade to the same-day close from get_stock_daily to compute discount/premium (折溢价率), reading institutional (机构专用) buy/sell direction, flagging repeated discounted takeovers and same-branch wash-like prints, and ranking names by block-trade amount and premium/discount — for the whole market over a window or a single name. Use when the user asks for 大宗交易, 大宗折价, 大宗溢价, 折溢价率, 机构专用接盘, 大宗交易扫描...

Rank and track A-share concept/theme (概念题材) rotation with the Pandadata get_concept_list and get_concept_constituents interfaces, aggregating each concept's constituent daily returns from get_stock_daily into a concept-level momentum and breadth ranking, detecting newly-formed concepts, and reading short-vs-long-window momentum to see which themes are heating up or cooling down. Use when the user asks for 概念轮动, 题材轮动, 概念热度, 板块轮动, 概念动量排名, 题材涨幅榜, 新概念, 概念成分股, or an A-share concept-rotation monito...

Generate A-share end-of-day market review reports with Pandadata data, covering trade-date checks, index performance and valuation, market breadth, limit-up/down sentiment, industries/concepts, 龙虎榜, block trades, margin financing, northbound holdings, risk notes, and optional scheduled after-close automation. Use when the user asks for 今日复盘, 收盘总结, 每日市场报告, A股复盘, 龙虎榜复盘, 北向资金动向, or to set up an automated daily market review.

Use this private PandaData-only workflow when PD-A股风险红绿灯 is invoked inside its WorkBuddy expert package.

Use when the PD hot-theme WorkBuddy team must validate member handoffs, minimum PandaData routes, evidence references, empty-result retries, and unresolved conflicts before producing a final consultation report.

Track A-share LHB seat behavior, persistence, and post-event observations from Pandadata MCP evidence. Use when a user asks about 龙虎榜席位、游资/机构行为、席位历史胜率、资金持续性、or post-event return labels.

Monitor A-share capital conditions across stock-connect disclosures, margin financing, index futures, market breadth, and major-fund indicators with PandaData evidence. Use when a user asks for a capital-flow dashboard, leverage-risk check, or multi-signal market review.

Identify and profile the capital actors behind A-share trading from Pandadata interfaces, then track how they behave across time. Builds 龙虎榜 seat identity profiles (机构专用席位、知名游资营业部、量化席位、外资/陆股通通道), northbound cross-period behavior (加仓/减仓 streaks, 板块轮动, 集中度), and multi-source capital consensus vs divergence (北向 × 机构席位 × 融资盘 × 大宗买方). Use when the user asks for 聪明钱、资金主体画像、龙虎榜席位身份、游资追踪、机构席位胜率、北向跨期行为、资金合力分歧、谁在买卖, or a smart-money actor profile and cross-period behavior report. This skill is descript...

Natural-language A-share stock screening skill that translates user filters such as 连续分红, 低估值, 质押率, 北向加仓, 行业/概念/指数成分, 财务增长, 股东变化, and risk exclusions into verified Pandadata API calls and returns an evidence-backed stock list. Use when the user asks for 选股, 筛选股票, 找出满足条件的A股, 财务/分红/股东/资金面过滤, or natural-language stock screening.

直接调用万方选题 API 检索论文与学者、推荐选题、评估新颖性、生成标题、产出领域报告。当用户说"用万方搜一下""/wanfang-search""直接调万方 API"或需要绕过专家团直接获取万方选题数据时启用。

AI幻觉五步检查与零幻觉验收。当需要排查专利交底书中的AI幻觉、验证引用真实性、建立溯源索引时调用。

乔哈里窗四象限自检与认知盲区识别。当需要审查专利交底书披露完整性、挖掘隐藏区信息、探索未知区风险时调用。

将交底书中的技术观点与真实专利/论文匹配，分段标注引用位置，生成符合GB/T 7714-2015的引用清单，支持RIS/ENW/BibTeX导出。当需要为交底书补充引用、构建引用证据链、导出参考文献时调用。

权利要求保护范围分析与布局策略优化。当需要分析权利要求保护范围、设计独立与从属权利要求层级、优化布局策略时调用。

发明专利申报合规检查。当需要检查交底书是否符合CNIPA申报要求、排查缺项漏项、验证格式规范时调用。

跨领域专利迁移：源领域方法+目标领域基线，5维可行性打分（技术/新颖性/创造性/实用性/商业价值），低于60分不硬写。当需要将一个领域的技术方法迁移到另一个领域申请专利时调用。

专利交底书架构设计与撰写。当用户需要撰写发明专利交底书、构建权利要求层级、设计技术方案布局时调用。

实质审查意见答复辅助。当收到国知局审查意见通知书需要答复、需要针对审查员驳回理由进行申辩时调用。

CNIPA 发明专利申报全流程 SOP（团队行动手册）。主理人调度 13 位专家完成从体检、检索、引证、验真、盲区审计、权项优化、交底书架构、合规闸门、附图、格式终检到打包的全流程作业基准。 触发词：CNIPA 申报流程、专利申报 SOP、全流程调度、申报门禁、Gate B/Gate C、来源影响判定。

生成符合国知局标准的专利附图（矢量SVG→300DPI TIFF），支持系统架构图、流程图、信号时序图、硬件同步时序图、雷达图、对比柱状图等10种类型。白底黑线、Arial字体、文字可编辑、无渐变无阴影。当需要生成或重新绘制专利附图时调用。

深度检索全球专利和学术文献（CNIPA/Google Patents/CrossRef/PubMed/arXiv/Semantic Scholar），支持MeSH词扩展、去重、真实DOI/专利号核验，构建可追溯证据链。当需要补充学术文献支撑、核验引用真实性、构建证据链时调用。

专利申报材料打包与交付。当需要将交底书、幻觉检查交付物、溯源索引、附图等打包为申报材料包时调用。

检索国内外专利和学术文献，预测新颖性和创造性授权风险。当需要为新专利申请进行现有技术检索、评估授权前景时调用。

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小红书每日爆款笔记是追踪小红书各领域每日趋势，监测不同领域的实时热度变化，识别正在起量的内容方向，预判下一波流量风口。最终基于当日爆款内容，提炼可复用的选题、话术与呈现形式，生成创作灵感。支持分类查询当日热门笔记，按美妆、穿搭、美食等分类检索小红书当天热度最高的笔记，快速掌握各赛道头部内容。

小红书低粉爆款笔记专注于挖掘小红书平台上的低粉爆款数据，获取粉丝量低于5000但互动量超过500的笔记榜单。寻找拥有爆款规律和热门趋势的优质样本。

检测文案、文件或网页中的小红书违禁词并加粗显示，提供违禁词替换建议和仅替换违禁词后的文案；当用户需要查询小红书平台违禁词、检查小红书笔记文案是否包含敏感词、或希望获得安全替换词和修改后文案时使用。

小红书文案改写能力；当用户需要将文案改写为小红书风格时使用

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