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实务画像微调(英文原版·4)v1.0.0

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面向法律实务场景的画像数据微调辅助技能。当用户需要对特定实务场景的人物画像、行为模式或案例特征进行定制化调整与优化时触发,协助完成画像维度的梳理、参数化描述与结构化输出。

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0 0 0 0 更新于 2026-10-28 13:38

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概述

本 Skill 聚焦法律及实务工作中对「画像」类数据的精细化调整需求,支持用户针对特定业务场景(如客户画像、风险主体画像、案件特征画像等)进行维度拆解、权重校准与描述优化。通过结构化的交互流程,协助用户将模糊的业务诉求转化为可复用的画像参数体系,输出可直接嵌入业务系统或报告的标准化画像模板,并标注关键假设与人工复核点。

技能包含

  • SKILL.md(本文件):技能主说明:触发条件、流程与输出约定

核心能力

  • 画像维度拆解:将笼统的「画像调整」需求转化为可操作的字段级修改项
  • 参数化描述生成:把定性描述转为带权重、阈值或分级标准的量化表达
  • 场景适配校准:根据具体实务场景(合规审查、尽职调查、争议解决等)调整画像侧重点
  • 结构化模板输出:生成可直接使用的画像框架,含字段定义、取值规则与示例
  • 边界标注:明确画像微调结果的适用前提与需人工验证的关键假设

应用场景

用户怎么说本技能做什么
"帮我调一下这个客户的风险画像,重点看资金流水异常"拆解资金流水相关的画像子维度,输出带异常识别规则的参数化描述
"这个主体画像太粗了,需要细化到能进系统"将现有画像颗粒度细化,补全字段定义、数据来源与更新频率要求
"不同业务线的画像标准不一样,怎么统一"梳理各业务线画像差异点,输出可兼容的多场景画像基线版本
"画像调完后怎么确认没问题"列出画像参数的关键假设清单与校验方法,标注必须人工复核的敏感项