指标体系构建指南：从0到1搭建电商/短视频/出行3大业务核心看板
2026/7/10 3:32:14
用 Skills 重塑金融工作流：从 A 股研究到保险审查，参与苍穹共创计划赢丰厚奖励
天禧 AI Skills 苍穹共创计划是联想面向开发者发起的 Skils 共创活动，开发者可将沉淀的 Skill 提交到联想开放平台，审核后上架天禧 AI 技能广场供用户调用。
本人有金融领域技能开发背景，工作结合 AI Agent 工作流，沉淀了一系列 Skills。收到苍穹共创计划邀请后，选择金融行业这一能展现 Skill 与 prompt 本质差别的场景，提交了三个金融领域的 Skills，分别从 B 端研究、C 端财富管理和保险专业服务三个维度切入：
- claude - for - financial - services - cn：63 个 A 股金融 Skills 工具包，将 Anthropic 官方的华尔街金融 AI 助手深度本地化到中国市场。
- 财睿（family - wealth - planner）：家庭 CFO 级智能顾问，十大核心能力覆盖全品类金融产品分析。
- 保盾（insurance - broker - agent - skill）：保险经纪人/代理人助手，九维合同审查框架 + 30 余家保险公司产品库。
金融从业者使用 AI 的痛点：有能力，但缺少行业上下文
金融行业高度依赖专业知识和标准流程，从业者每天处理大量研报、模型、合同、客户资料，工作专业门槛高、流程相对固定，但大家都在重复造轮子。
比如券商研究员让 AI 写茅台年报点评，AI 会给出通用内容，因它不了解 A 股研报格式、会计准则、数据来源和行业分类体系；保险代理人让 AI 解读重疾险条款，AI 只能给出笼统建议，无法逐条分析关键项；理财顾问向 AI 咨询家庭资产配置问题，AI 只能给出泛泛建议，无法做完整的家庭财务诊断和生成财富体检报告。
这些痛点表明 AI 有能力但缺少行业上下文，每次使用都需重新教导，效率低。而三个 Skills 能固化行业上下文，实现“调用一次 Skill，直接出活”。
claude - for - financial - services - cn：不是替你炒股，而是帮你做专业研究
起源：把华尔街的金融 AI 助手搬到 A 股市场
Anthropic 官方的 claude - for - financial - services 项目是为华尔街投行打造的金融 AI 助手，但使用的是国外数据、研报格式、会计准则、无风险利率和行业分类，在国内无法使用。因此将该项目深度本地化，替换底层要素：
| 维度 | 原版（华尔街） | 本项目（A股） |
|---|---|---|
| 数据源 | Bloomberg / FactSet / PitchBook | Wind（万得）+ iFind（同花顺）+ AkShare（免费开源） |
| 研报格式 | JPM / GS 英文研报 | 中金 / 中信 / 华泰格式 |
| 会计准则 | US GAAP | 中国会计准则 |
| 无风险利率 | 美债 | 中债 |
| 行业分类 | GICS | 申万 / 中信 |
最终做成 63 个 Skills，覆盖 6 大垂直领域，外加 4 个端到端智能体。
覆盖范围：6 大领域 + 4 个端到端智能体
六大垂直领域
| 领域 | Skills 数量 | 核心能力 |
|---|---|---|
| china - finance（A股研究核心） | 31 | 可比公司估值、DCF、LBO、三表联动、业绩点评、财报前瞻、行业综述、选股筛选、晨会纪要、首次覆盖、PPT 生成、Excel 模型审计等 |
| investment - banking（投行） | 10 | Pitch Deck、并购模型、CIM、匿名概要页、买方清单、数据包、竞标流程函、公司简介、项目跟踪、竞争格局 |
| private - equity（私募股权） | 9 | DD 清单、投委会 memo、被投企业 KPI 跟踪、IRR/MOIC 回报分析、标的发现、单位经济、投后改善、AI 就绪度评估 |
| wealth - management（财富管理） | 5 | 客户报告、理财规划、投资建议书、组合再平衡、税损收割 |
| fund - admin（基金运营） | 6 | 净值核对、应计项目、差异追踪、总账对账、滚动更新、差异注释 |
| operations（合规运营） | 2 | KYC 文档解析、KYC 规则引擎 |
四个端到端智能体
| 智能体 | 功能 |
|---|---|
| china - pitch - agent | 投行 Pitch -- 从估值建模到路演 PPT 一条龙 |
| china - market - researcher | 行业研究 -- 行业概览 -> 竞争格局 -> 标的池 |
| china - earnings - reviewer | 业绩点评 -- 财报解读 -> 模型更新 -> 研报输出 |
| china - model - builder | 财务建模 -- DCF / LBO / 三表，直接出 Excel |
内部框架：多级数据源优先级策略
这是该 Skill 核心设计之一。金融数据是研究基础，为避免因数据源问题导致 Skill 无法使用，设计了多级数据源优先级策略：
| 优先级 | 服务 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| Tier - 0 | Wind MCP | 付费 | 万得 Wind -- 全市场最全面金融数据，44 个工具覆盖 8 大服务域 |
| Tier - 1 | iFind MCP | 付费 | 同花顺 iFind -- 31 个工具覆盖 7 大服务域 |
| Tier - 2 | AkShare MCP | 免费 | AkShare 开源 -- 行情/财报/行业/指数 |
| Tier - 3 | china - news MCP | 免费 | 财经新闻和公告 |
降级策略为 Wind 优先，不可用时自动降级到 iFind，再降级到 AkShare，最后是财经新闻接口，通过环境变量 IFIND_DATA_SOURCE_MODE 控制。确保任何场景都有数据可用。
使用方式
安装后，向 AI 发出如“写一份贵州茅台 2024 年报点评，中金格式”“建一个比亚迪的 DCF 模型，WACC 用中债 10 年期”等指令，AI 就能直接执行，无需再解释 A 股格式、数据源、会计准则和行业分类等行业上下文。
和一次性 prompt 的差别
使用 prompt 时，每次都要告知 AI 数据来源、研报格式、会计准则、行业分类、无风险利率、数据源挂了的处理方式等规则。而将这些规则做成 Skill 后就固化下来，遇到类似场景直接调用即可。prompt 是一次性指令，Skill 是把判断标准、执行顺序、风险边界固化下来的可复用流程。
财睿：不是替你理财，而是帮你做家庭 CFO
解决什么问题
很多家庭和理财顾问在做财务规划时，面对众多金融产品品类，缺乏系统梳理和分析框架。财睿（family - wealth - planner）可作为家庭 CFO 级智能顾问，为家庭或理财顾问提供完整的财富体检和规划建议。
十大核心能力
| 序号 | 能力 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | 家庭财务诊断 | 全景式扫描家庭财务健康度，识别结构性问题 |
| 2 | 资产负债盘点 | 系统梳理资产端（存款/基金/股票/债券/房产/黄金）和负债端（房贷/车贷/消费贷） |
| 3 | 现金流规划 | 收入支出时间线分析，识别现金流缺口和冗余 |
| 4 | 投资组合优化 | 基于风险偏好和目标做组合建议，涵盖股/债/金/房产等品类 |
| 5 | 产品风险深度解读 | 拆解每类产品的风险结构（信用风险、流动性风险、市场风险） |
| 6 | 保险规划 | 保障缺口分析，家庭角色优先级排序，保费预算建议 |
| 7 | 养老教育规划 | 替代率测算、教育金时间线规划，量化缺口 |
| 8 | 税务筹划 | 个税优化、资产配置税务效率、养老金税延政策利用 |
| 9 | 合规风控 | 产品合规提示、风险告知义务、适当性管理 |
| 10 | 综合报告生成 | 输出一份结构化的财富体检报告，客户可以直接阅读 |
使用方式
用户提供家庭基本财务信息，财睿就能提供完整的财富体检和规划建议，生成结构化报告，对理财顾问服务客户和高净值家庭自我财富管理有价值。
保盾：不是替你买保险，而是帮你看懂保险合同
解决什么问题
保险行业存在销售误导多、条款看不懂、理赔纠纷频发的问题。保险代理人用 prompt 让 AI 解读重疾险条款，AI 只能给出笼统建议，无法逐条分析关键项。保盾（insurance - broker - agent - skill）针对这些痛点，打造了覆盖保险服务全流程的专业助手。
七大核心能力
| 序号 | 能力 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | 产品知识库 | 内置国内 30 余家主要保险公司的全品类产品资料库（寿险/重疾/医疗/意外/年金/增额终身寿/万能险/分红险/投连险） |
| 2 | 合同深度审查 | 独创「九维合同审查框架」，对保障责任、免责条款、现金价值、等待期、理赔条件、保费与缴费、收益相关、可保权益、满期/终止 9 个维度逐条分析 |
| 3 | 需求分析与量化缺口 | 标准化家庭保障方案设计模板 + Python 需求测算脚本（DIME - F 模型） |
| 4 | 产品多维对比 | 八维产品评价体系（保障覆盖度/费率性价比/免责严苛度/健康告知宽松度/偿付能力/理赔服务口碑/产品灵活性/增值服务） |
| 5 | 核保预判 | 常见健康异常核保预判表（甲状腺结节/乳腺结节/肺结节/高血压/乙肝等），非标体投保策略建议 |
| 6 | 理赔全流程协助 | 理赔标准流程（报案 -> 资料准备 -> 提交审核 -> 争议处理）+ 常见拒赔理由应对指南 |
| 7 | 合规风控 | 销售误导识别矩阵 + 《保险法》核心条款精解 + 消费者维权途径 |
九维合同审查框架：这才是 Skill 的核心价值
保盾的核心价值在于将合同审查拆成可复用的专业框架。九维审查框架覆盖保险合同易踩坑的 9 个维度：
| 维度 | 关键审查项 | 常见风险点 |
|---|---|---|
| ① 保障责任 | 保什么、保多少、保多久、赔几次 | 保障范围描述模糊、赔付条件严苛 |
| ② 免责条款 | 哪些情形不赔 | 免责条款散见各处，未尽说明义务可能无效 |
| ③ 现金价值 | 各年度现金价值表、退保金计算 | 前期现金价值极低，前 5 年退保损失可达 50% - 80% |
| ④ 等待期 | 重疾/医疗等待期（通常 90/180 天） | 等待期内出险不赔，复效后重新计算 |
| ⑤ 理赔条件 | 确诊标准、就诊医院范围 | 重疾定义严格（"达到约定状态"而非确诊即赔） |
| ⑥ 保费与缴费 | 缴费年限、宽限期、复效条款 | 未及时缴费导致保单失效 |
| ⑦ 收益相关 | 保底利率、结算利率、分红实现率 | 演示收益 ≠ 实际收益 |
| ⑧ 可保权益 | 减保、保单贷款、加保、转换权益 | 部分产品减保有 20% 限额 |
| ⑨ 满期/终止 | 满期金、合同终止条件 | 期满不自动续保需重新投保 |
每个维度有“要查什么”“常见风险点”和“审查指引”。用 prompt 做需每次重新解释，做成 Skill 后调用一次就自动按框架执行。
合规风控：销售误导识别矩阵
保盾内置销售误导识别矩阵，在保险合规领域实用：
| 常见误导话术 | 合规依据 | 违规等级 |
|---|---|---|
| "这个产品收益比银行理财高" | 保险法第 116 条 | 严重 |
| "这个保险相当于存钱" | 银保监办发〔2018〕19号 | 严重 |
| "什么病都能赔" | 保险法第 17 条 | 严重 |
| "不用告知，两年后保险法规定必赔" | 保险法第 16 条 | 严重 |
| "这个产品马上就停售了" | 《人身保险销售误导行为认定指引》 | 较重 |
| "保底收益 X%" | 银保监办发〔2018〕19号 | 较重 |
其核心价值是让保险服务更专业、更透明，买对赔好不踩坑。
Skill 设计思路：从 prompt 到 Skill，核心是把行业上下文变成结构
Skill 与普通 prompt 的最大区别在于，它能将一次性的 AI 对话沉淀成可重复执行的专业工作流。
使用 prompt 时，每次要重新告诉 AI 要做的事、数据来源、格式、会计准则、行业分类、数据源挂了的处理方式、合同审查维度、风险边界等。做成 Skill 后，这些行业上下文固化，遇到类似场景直接调用。
写 Skill 时，要在 SKILL.md 里写清适用场景、输入材料、输出结果、执行步骤、数据源优先级、用户确认点、风险边界。Skill 写得越清楚，AI 执行越准确，用户理解越容易，平台识别也更顺。
比如 claude - for - financial - services - cn 明确数据源优先级策略的降级规则；保盾将合同审查框架拆成 9 个维度，每个维度有审查项、风险点和指引；财睿将十大能力模块化拆分，用户问哪个就加载哪个。这些是一次性 prompt 做不到的，prompt 解决一次问题，Skill 沉淀一类问题。
全流程实录：如何提交 Skill 到天禧 AI 技能广场
Skill 做好后，可通过苍穹共创计划让更多人使用，上传流程如下：
第一步：完成开发者认证
入口在联想开放平台，个人开发者认证时选“个人开发者”类型，认证通过后进入管理中心。
第二步：创建应用，类型选 Skill
在“创建应用”页面，创建类型选智能体（平台推荐的新一代应用形式），应用类型选 Skill，然后点下一步。
第三步：打包上传 ZIP
选择默认的对话式上传，将 Skill 打包成 ZIP 压缩包上传，注意：
- ZIP 包的根层必须直接是 SKILL.md 文件。Mac 用户要打包 skill 文件夹里的内容，不能直接压缩文件夹，否则会多出一层目录导致识别失败。
- 包体不要超过 10MB。
上传后平台会自动从 Skill 内容里识别 Slug、名称和描述，这也是强调 SKILL.md 要写清楚的原因。之后填几个使用示例，版本号第一版写 1.0.0，确认无误后提交。
第四步：等待审核
提交后进入人工审核，官方称审核周期约 5 个工作日，实际体验审核速度快，几个小时就有结果。审核通过后，Skill 进入天禧 AI 技能广场，用户可直接调用。
整个流程中，关键是把 SKILL.md 写清楚，包括解决的问题、适合的场景、用户使用方式、输出结果、用户确认环节、风险边界等，这样平台识别准，用户上手快，审核也顺利。
活动激励
- 万亿 token（普惠激励）：面向所有参与活动的开发者，活动期间，Skill 正式上线天禧 AI，可获 2 万能量值；满足当期活动场景，额外奖励 18 万能量值。Token 以天禧专属能量值形式发放，1000 能量值 = 1 元。
- 千万现金大奖（优质激励）：活动结束后，按综合得分评选参赛 Skill，优质内容瓜分千万现金奖池，还有流量置顶和开发者荣誉标识。这也是提交多个 Skills 参赛的原因，提交越多，获奖几率越高。
- 付费收益免分润：活动周期内（2026 年 5 月 19 日 -- 12 月 31 日），付费 Skill 产生的用户付费收益，平台不参与分成，100% 归开发者所有。
- 开发者等级激励：优质开发者将获得天禧 AI 平台专属等级标识，并优先参与平台新功能内测与产品规划共创、官方联动推广与案例展示机会。
写在最后
金融行业适合 Skill 沉淀，其专业门槛高、流程相对固定、监管要求明确、数据源可标准化，这些是 Skill 发挥最大价值的条件。
金融从业者若有重复的研究、审查、规划流程，可尝试写成 Skill，从最常做的场景开始，并参与天禧 AI Skills 苍穹共创活动，获取丰厚奖励。