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人工智能AI Agent金融科技AI 应用大模型RAG【免费下载链接】FinRobotFinRobot: An Open-Source AI Agent Platform for Financial Applications using Large Language Models项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/fi/FinRobot点击查看免费下载本篇技术指南面向在 FinRobot 桌面端finrobot_desktop中使用投资银行演示文稿审查能力的开发者与金融从业者围绕技能库 ib-check-deck/SKILL.md 展开。你将掌握如何让 Agent 对投行 Pitch Deck 或客户演示文稿执行数字一致性、数据与叙述对齐、语言润色、视觉格式 QC四维质检如何通过 slide-level 归因脚本定位跨页数字冲突以及如何按严重级别输出可执行的审查报告。技能定位IB 演示文稿的专职质量检查器ib-check-deck 是 FinRobot 技能体系中financial-analysis领域下的一个专用技能frontmatter 中声明其id为ib-check-deck、version: 1.0.0、author: anthropic描述为Investment banking presentation quality checker核心职责是审查 Pitch Deck 或客户交付级演示文稿的四个方面跨幻灯片数字一致性number consistency数据与叙述对齐data-narrative alignment语言是否符合 IB 表达规范language polish视觉与格式 QCvisual and formatting QC。技能通过triggers字段声明触发关键词ib、check、deck当用户提出 review、check、QC、proof 等诉求时即可被唤起。该技能为只读审查read-and-report only不会对演示文稿做任何修改因此在 Add-in 与 Chat 两种环境下工作流保持一致。技能在仓库中的来源与格式FinRobot 桌面端的技能目录由 scripts/convert_skills.py 从 Anthropic 的 financial-services-plugins 自动转换而来。转换脚本会解析上游两种格式带 YAML frontmatter 的 Format B 与仅含 H1 标题的 Format A为每个技能生成id / name / version / author / domain / description / triggers / requires_* / compatible_models等元数据并写入output/domain/skill_id/SKILL.md。ib-check-deck 的 frontmatter 正是该转换流程的产物其转换记录可参考 ATTRIBUTION.md 与 UPSTREAM_VERSION.txt。在运行侧技能文件由 engine/skills/loader.py 加载为 engine/skills/spec.py 中定义的Skill数据模型id与name为必填字段description可回退到正文首段full_content保存整个 Markdown 正文triggers作为检索关键词参与匹配。开始前的环境判断技能要求 Agent 在启动审查前先识别所处运行环境两种环境的差异只在于文本来源PowerPoint 加装组件Add-in直接读取当前打开的活动演示文稿live open deck聊天Chat读取用户上传的.pptx文件。由于本技能不做编辑只做读取与报告两种环境下的工作流完全相同Agent 无需针对环境编写两套逻辑。工作流第一步读取整份 Deck 并保留 slide 归属审查质量的前提是逐页读取全部幻灯片文本并保留每一行的幻灯片归属。技能特别强调 slide-level attribution任何一条审查发现都必须能够定位到具体幻灯片例如$500M 出现在第 3 页和第 8 页但第 15 页显示 $485M。对于 30 页左右的大型 Deck内容超出工作记忆的可承载范围因此技能要求将抽取的文本写入文件供数字检查脚本统一处理。脚本期望的输入是带 slide 标记的 markdown 风格文本格式如下## Slide 1 [slide 1 text content] ## Slide 2 [slide 2 text content]四维质检逐一执行的完整流程维度一数字一致性Number consistency这是四维中最容易捕捉到人工第五遍阅读仍会漏掉问题的一环核心手段是运行数字抽取脚本python scripts/extract_numbers.py /tmp/deck_content.md --check技能描述中该脚本具备三类能力单位归一化$500M、$500MM、$500,000,000会被归一化为同一个数值数值分类按 revenue、EBITDA、multiples、margins 等指标类别归类冲突标记同一指标类别在不同幻灯片上出现相互冲突的取值时主动告警。说明scripts/extract_numbers.py以及下文提到的references/ib-terminology.md、references/report-format.md是 SKILL.md 文档中引用的配套脚本与参考文件需要用户在运行环境中按技能约定提供。当前仓库的技能目录 ib-check-deck 仅收录 SKILL.md 本体。除脚本告警之外Agent 还必须人工核验以下三类问题计算正确性合计是否加总一致、百分比是否加总到 100%、增长率是否与端点数值匹配单位风格一致性整份 Deck 应统一采用$M或$MM其中一种并保持一致不得混用时间口径对齐FY 与 LTM 与季度数据必须显式标注避免不同期间数字被并排比较。维度二数据与叙述对齐Data-narrative alignment这一维度用于捕捉有人改了第 7 页的图表却忘了第 4 页的叙述这类静默漂移。Agent 需要把每一条叙述性声明映射到支撑它的数据上趋势陈述例如margins declining利润率下滑——对应的图表方向是否真的向下市场地位声明例如#1 player——营收与市场份额数据是否支撑合理性校验plausibility技能给出的经典反例是在 $100B 的市场中自称 #1但营收只有 $200M——0.2% 的市场份额显然不构成 #1Agent 必须对这种数据-叙述矛盾给出显式判断。维度三语言润色Language polishIB 演示文稿有一套固定的语域registerAgent 需扫描并标记任何破坏该语域的表述口语化措辞如 pretty good、a lot of缩写形式contractions感叹号无数字支撑的模糊量词vague quantifiers without numbers同一概念使用了不一致的术语inconsistent terminology。技能文档指向references/ib-terminology.md提供替换模式replacement patternsAgent 应据此给出符合 IB 规范的具体替换建议。维度四视觉与格式 QCVisual and formatting QC对每张幻灯片执行标准的视觉核验重点检查图表缺失来源引用missing chart source citations缺失轴标签missing axis labels排版不一致typography inconsistencies数字格式漂移同一 Deck 内 1,000 与 1K 混用日期格式漂移脚注与免责声明缺失。技能特别提醒视觉核验能捕捉到文本抽取中完全不可见的重叠、溢出与对比度问题——一张缺来源标注的图表在文本转储中和标注完整的图表看起来一模一样因此这一步不可跳过。输出按严重级别分类的审查报告最终报告按技能文档要求的结构输出并按严重级别分类Critical阻断交付数字不匹配、事实错误、数据与叙述矛盾此类问题阻止客户端交付Important应当修复语言问题、来源缺失、术语漂移Minor打磨项字号、间距、日期格式。报告格式遵循references/report-format.md定义的结构。报告组织原则是以 Critical 开篇若没有 Critical则必须显式说明——no number inconsistencies found未发现数字不一致本身就是一个审查结论而不是没有问题的缺省表述。实战要点小结只读审查原则ib-check-deck 全程 read-and-report不产生任何编辑Add-in 与 Chat 工作流完全一致slide 级归因是底线每条发现必须能定位到具体幻灯片页这是后续修复与复核的基础脚本 人工双保险extract_numbers.py负责单位归一化与冲突告警人工负责计算正确性、单位风格与时间口径核验合理性质疑对 #1 player 之类地位声明要主动做份额验算避免叙述与数据脱节显式声明无发现没有 Critical 也要明确写出这本身是审查结论的一部分技能加载机制该技能在运行时由 loader.py 按 frontmatter 元数据加载为 spec.py 中的Skill模型triggersib/check/deck决定了它的唤起时机full_content中保存的完整 Markdown 正文即为上述工作流的执行指令。将本技能接入 Agent 工作流后一份投行 Deck 可以在一次会话内完成从文本抽取、数字冲突检测、叙述核验、语言润色到视觉 QC 的完整质检闭环并以按严重度排序的可执行报告交付用户。赞分享人工智能AI Agent金融科技AI 应用大模型RAG【免费下载链接】FinRobotFinRobot: An Open-Source AI Agent Platform for Financial Applications using Large Language Models项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/fi/FinRobot点击查看免费下载相关推荐金融服务业投行演示文稿 QC 指南Pitch Agent 的 ib-check-deck 技能全解析金融服务业投行演示文稿 QC 指南Pitch Agent 的 ib check deck 技能全解析 本文以 financial services 仓库中 p人工智能AI 应用AI 技能/插件AI Agent金融科技Financial Services 插件 ib-check-deck 技能面向投行 Pitch Deck 的四维质量检查实战指南Financial Services 插件 ib check deck 技能面向投行 Pitch Deck 的四维质量检查实战指南 本指南讲解 GitHub人工智能AI 应用AI 技能/插件AI Agent金融科技financial-services 投行术语规范指南基于 ib-check-deck 的 Deck 语言润色与 QC 实战financial services 投行术语规范指南基于 ib check deck 的 Deck 语言润色与 QC 实战 本指南聚焦于 financial人工智能AI 应用AI 技能/插件AI Agent金融科技上一篇字体文件转换工具IBM Plex格式转换脚本解析下一篇Fair Analytics与Google Analytics深度对比谁才是真正的隐私守护者创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 FinRobot 投资银行演示文稿质量审查指南：基于 ib-check-deck 技能的四维 QC 工作流
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