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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

IndexedMIT
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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。

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Permissions

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`

From bettercallfan/deerflow, MIT.

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Signals

Stars
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Forks
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Open issues
0
Last commit (this folder)
May 26, 2026 (5 months ago)

From GitHub (fetched Oct 24, 2026).

Details

License
MIT
First seen
Oct 24, 2026
Last checked
Oct 24, 2026

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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)