topn-high-risk-discovery
在用户没有指定硬性筛选条件时,基于预设综合风险评分模型对电话网络全量号码进行自动打分、排序和候选发现,输出 TopN 高风险排行榜、风险分、排名驱动因素和证据摘要。核心任务是自动发现“最值得优先核查”的对象,不是按用户规则过滤;适用于“找 Top10…
Skill by bettercallfan
Chalk Labs
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What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md. Checked Oct 25, 2026.
- Tools
- No tools found
- Secrets
- None asked for
- Install scripts
- None found
- Runs as
- Python package
Network hosts it talks to 1
codeload.github.com· found in install command
Files it touches
~/.claude/skills/topn-high-risk-discovery
What's inside
- Skill name
topn-high-risk-discovery- Description
- 在用户没有指定硬性筛选条件时,基于预设综合风险评分模型对电话网络全量号码进行自动打分、排序和候选发现,输出 TopN 高风险排行榜、风险分、排名驱动因素和证据摘要。核心任务是自动发现“最值得优先核查”的对象,不是按用户规则过滤;适用于“找 Top10 高风险号码/生成风险排行榜/哪些号码最可疑/自动发现重点对象/综合评分排序”等开放式发现问题。不用于按省份、标签、夜间阈值、联系人阈值、共享设备阈值等明确条件筛选号码,不解释单个号码,不生成单号码证据包,不做原始数据建图或地域对比。
- License
- MIT
- Instructions
- 393 lines in SKILL.md · view on GitHub
Before installing
- Ships executable scripts
Files (5)
- SKILL.md
- router_card.json
- test_topn_high_risk_discovery.sh · scripts/
- test_topn_high_risk_discovery_fast.sh · scripts/
- topn_high_risk_discovery_wrapper.py · scripts/
SKILL.md (first lines)
# topn-high-risk-discovery ## 这个 skill 是做什么的 `topn-high-risk-discovery` 是电话网络数据中的**自动发现与综合排名型** skill。 它的核心不是按用户给出的条件做过滤,而是: > 用户没有给出硬性筛选规则时,系统基于预设综合风险评分模型,对全量号码或候选集合进行自动打分和排序,找出最值得优先核查的 TopN 对象。 它直接生成: - TopN 高风险候选榜; - 未标注高可疑榜; - 设备驱动高可疑榜; - 风险分和排名; - 排名驱动因素; - Top 证据摘要; - Markdown 报告; - CSV 风险名单。 它回答的是: 1. 全量号码里谁最值得优先核查; 2. 哪些号码综合风险分最高; 3. 哪些未标注号码虽然没有风险标签,但结构特征很可疑; 4. 哪些对象主要由共享设备或联系人广度等因素驱动上榜; 5. 每个上榜对象的主要排名驱动因素是什么。 ## 与 condition-based-screening 的强边界 必须严格区分本 skill 和 `condition-based-screening`。 | 维度 | topn-high-risk-discovery | condition-based-screening | |---|---|---| | 用户意图 | 用户希望系统自动发现重点对象 | 用户已经给出明确筛选规则 | | 核心动作 | 自动打分、排序、生成榜单 | 筛选、过滤、命中解释 | | 典型词 | TopN、Top10、排行榜、最可疑、自动发现、优先核查、综合评分 | 筛选、过滤、满足条件、阈值、同时满足、按省份、按标签 | | 输出重点 | 排名、风险分、驱动因素 | 命中对象、筛选链路、命中条件 | | 是否按用户规则过滤 | 不作为核心任务 | 是核心任务 | 如果用户说: - “找 Top10 高风险号码”; - “生成高风险排行榜”; - “哪些号码最可疑”; - “自动发现重点对象”; - “综合风险评分排序”; 应使用本 skill。 如果用户说: - “筛选夜间通话占比超过阈值的号码”; - “过滤出四川省风险标签对象”; - “找同时满足联系人广度高和共享设备多的号码”; - “按省份、标签或阈值筛选对象”; 应使用 `condition-based-screening`,不是本 skill。 ## 适合使用的场景 本 skill 适合开放式发现、自动评分、优先级排序类问题,例如: - 现在这批电话网络数据中最值得优先核查的 TopN 号码是谁; - 哪些号码综合风险分最高; - 请生成一份高风险号码排行榜; - 请自动发现未标注但结构特征可疑的号码; - 请找出设备关系特别异常、值得优先关注的号码; - 请输出重点对象名单、风险分、驱动因素和证据摘要。 ## 不适合使用的场景 以下情况不要使用本 skill: - 用户已经给出明确条件,要求按条件筛选; - 用户要求按省份、标签、夜间阈值、联系人阈值、共享设备阈值过滤号码; - 用户要求找“同时满足某几个条件”的对象; - 用户要求解释某一个号码为什么可疑; - 用户要求生成单号码风险证据包; - 用户上传原始 CSV,要求先建图; - 用户要求四川和陕西做地域对比; - 用户要求跨省同实体联动识别。 对应应转向: - 条件筛选:`condition-based-screening`; - 单号码画像:`single-number-analysis`; - 单号码证据包:`risk-evidence-pack`; - 原始数据建图:`dataset-onboarding-graph-preprocess`; - 四川陕西地域对比:`sichuan-shaanxi-comparison`; - 跨省可联动性判断:`dataset-quality-and-linkability-diagnostic`。 --- ## 一、数据集使用规则 ### 规则 1:用户明确指定数据集时,优先使用用户指定的数据集 如果用户问题或命令中明确给出: - `--dataset-root /workspace/imiss-deer-flow-main/datasets/phone-network` - `--dataset unified` - “使用 unified / sichuan / shaanxi 数据” 则直接按用户指定执行。 ### 规则 2:用户没有指定数据集根目录时,优先使用真实 unified 预处理数据 脚本优先自动查找以下真实数据位置: 1. `PHONE_NETWORK_DATASETS_ROOT` 2. `<repo_root>/datasets/phone-network` 3. `/workspace/imiss-deer-flow-main/datasets/phone-network` 4. `/mnt/datasets/phone-network` 5. `~/imiss-deer-flow-main/datasets/phone-network` ### 规则 3:用户没有指定 dataset 时,默认使用 `unified`
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- Last commit (this folder)
- May 26, 2026 (5 months ago)
From GitHub (fetched Oct 24, 2026).
Details
- License
- MIT
- Repository
- github.com/bettercallfan/deerflow
- First seen
- Oct 24, 2026
- Last checked
- Oct 24, 2026
- Source
- GitHubgithub-graphql
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topn-high-risk-discovery skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/bettercallfan-topn-high-risk-discovery (last updated 2026-10-24)