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Claude 的金融 Skills 开源了

发布日期:2026-05-10 07:04:54 浏览次数: 1546
作者:Ai学习的老章

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Claude 官方开源金融 Skills,将华尔街分析师的核心工作流程打包成可直接部署的智能体,为金融科技落地提供了清晰、合规的解决方案。

核心内容:
1. Anthropic 官方开源金融 Skills 套件的核心价值与合规边界
2. 11 个端到端工作流 Agent 覆盖的主要业务场景
3. 两种灵活的部署方式与垂直行业插件包结构

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
Agent、AI 编程、Vibe Coding 实战、泛人工智能、泛科技发展动态,日更原创技术文章" data-id="MzA4MjYwMTc5Nw==" data-service_type="1" data-verify_status="1">

关于 Claude Skills,我之前写过几篇:

之前看到的 Skills 大多是社区开发者鼓捣出来的小工具——做 PPT、转知识卡片、约束 Claude Code 别瞎改代码

Anthropic 官方亲自下场了,仓库名字叫 claude-for-financial-services,一上来就把投行、股票研究、私募股权、财富管理这四条华尔街最贵的赛道全端了出来

仓库地址:github.com/anthropics/financial-services

License 是 Apache 2.0,全部 Markdown + YAML,没有 build step,fork 下来就能改

一、它到底是个啥

简单说一句,Anthropic 把华尔街分析师每天干的活,拆成了一套 Claude 可以直接装的插件包

官方原话挺有意思——这些 Agent 是替分析师起草工作底稿(模型、备忘录、研报、对账单)的,不做投资决策、不执行交易、不绑定风险、不批准开户,每一份产出都摆在那儿等人类签字

这个边界划得很干净,金融行业最敏感的就是责任,能跑活但不背锅,反而是 To B 落地最现实的姿势

整个仓库分两层:

  • Agents(11 个):端到端的工作流智能体,比如 Pitch Agent、Earnings Reviewer、GL Reconciler,每个都是自包含插件,装上就能跑一整条流水线
  • Vertical Plugins(7 个垂直行业包 + 2 个合作伙伴包):底层的 Skill、斜杠命令、数据连接器,按金融子行业打包,你不想要完整 Agent,只装这些底层能力也行

而且所有东西两种部署方式同源——既能在 Claude Cowork 里当插件用,也能通过 Claude Managed Agents API(/v1/agents)丢到自家工作流引擎后面跑无头模式,同一个 system prompt、同一组 skill,你选在哪儿落地

二、11 个 Agent,覆盖了哪些场景

这是仓库 README 里最让我眼前一亮的一张表,我搬过来给大家看

业务方向
Agent
干什么活
客户与咨询
Pitch Agent
可比公司 + 先例交易 + LBO → 出一份带品牌的 pitch deck

Meeting Prep Agent
客户会议前自动出一份 briefing pack
研究与建模
Market Researcher
给一个赛道/主题 → 行业概览 + 竞争格局 + peer comps + 标的清单

Earnings Reviewer
财报电话会 + 公告 → 更新模型 → 起草研报

Model Builder
DCF、LBO、三表模型、可比公司分析,直接在 Excel 里跑
基金运营
Valuation Reviewer
接收 GP 报送包 → 跑估值模板 → 准备 LP 报告

GL Reconciler
找总账 break、追根溯源、走签字流程

Month-End Closer
月末结账:计提、滚存、差异说明

Statement Auditor
LP 报表分发前的审计
运营与开户
KYC Screener
解析开户文档 + 跑规则引擎 + 标记缺口

每个 Agent 都是独立打包的,bundle 了它要用的全部 skill,装一个就够,不用先装一堆依赖

如果你是金融从业者,看到 Pitch Agent 那一行心里大概已经在算账了——以前 MD 让你周五交一份 pitch,你周三就得开始拉 comps、跑 DCF、做 deck,现在这个流程被压成了一条命令

我个人觉得最有想象力的是 Model Builder,DCF 和 LBO 直接活在 Excel 里跑,不是导出来一个表格,是 Claude 真的在你的 xlsx 文件里写公式、改单元格

三、底层的 Skill 才是真宝藏

Vertical Plugins 是这套东西的底盘,先装 financial-analysis 这个核心包,它带着所有共用建模 skill 和 11 个数据连接器,再按需要叠垂直行业

我把每个垂直包里有头有脸的 Skill 列一下,这部分是金融人最该收藏的

financial-analysis(核心建模)

Skill
命令
作用
comps-analysis
/comps
可比公司分析 + 交易倍数
dcf-model
/dcf
DCF 估值 + WACC + 敏感性分析
lbo-model
/lbo
杠杆收购模型
3-statement-model
/3-statement-model
三表模型填充
audit-xls
/debug-model
Excel 模型审计——公式追溯、硬编码检测、平衡校验
ib-check-deck
PPT 错误一致性 QC
ppt-template-creator
/ppt-template
把你公司的品牌 PPT 模板教给 Claude

那个 audit-xls 我看一眼就笑了,这是把分析师最痛的「老板甩过来一个十年没人维护的 Excel,让你看里面到底哪个数错了」直接做成了 skill

investment-banking(投行)

/cim(信息备忘录)、/teaser(一页匿名简介)、/buyer-list(潜在买家清单)、/merger-model(增发摊薄分析)、/process-letter(流程函)、/deal-tracker(项目跟踪)

equity-research(卖方研究)

/earnings(财报点评)、/earnings-preview(业绩前瞻)、/initiate(首次覆盖报告)、/morning-note(晨会纪要)、/sector(行业研究)、/thesis(投资逻辑跟踪)、/catalysts(催化剂日历)、/screen(选股)

private-equity(私募股权)

/source(项目挖掘 + CRM 检查 + 创始人 outreach)、/dd-checklist(尽调清单)、/unit-economics(ARR cohorts、LTV/CAC、留存)、/ic-memo(投委会备忘录)、/value-creation(投后 100 天计划 + EBITDA bridge)、/ai-readiness(评估被投公司 AI 准备度)

wealth-management(财富管理)

/client-review(客户复盘)、/financial-plan(退休、教育、遗产、现金流规划)、/rebalance(含税务感知的再平衡)、/tlh(税损收割)

fund-admin & operations(运营)

总账对账、break 追溯、计提滚存、差异说明、NAV 验算,KYC 文档解析

四、11 个数据连接器,这才是真正的护城河

我觉得这个仓库最值钱的部分不是 Skill,是那 11 个 MCP 连接器

数据源
内容
Daloopa
标准化财务数据
Morningstar
基金研究
S&P Global
标普全球 + Capital IQ
FactSet
万得海外版
Moody's
评级与信用数据
MT Newswires
即时新闻
Aiera
财报会议转写
LSEG
伦交所/路孚特
PitchBook
一级市场数据
Chronograph
PE 投后监控
Egnyte
文档存储

国内同行看到这表估计要叹气一下,这些都是金融行业付费才能用的高墙数据,Anthropic 一口气给做了官方 MCP 适配

注意 README 里有句话——MCP 访问可能需要数据商的订阅或 API Key,Anthropic 只是搭好了接口,数据钱还是得你自己掏

合作伙伴还专门提供了两个增强包:LSEG 包(债券相对价值、互换曲线、外汇套息、期权波动率、宏观利率监控),S&P 包(公司速览、财报前瞻、融资动态)

五、安装:Claude Code 三行命令

如果你用的是 Cowork,进设置 → 插件 → 添加插件,把仓库地址 https://github.com/anthropics/claude-for-financial-services 粘进去,挑想要的就行

我自己更喜欢命令行,Claude Code 装法是这样:

# 1. 添加 marketplace
claude plugin marketplace add anthropics/claude-for-financial-services

# 2. 先装核心包(带所有数据连接器)
claude plugin install financial-analysis@claude-for-financial-services

# 3. 按需挑 Agent
claude plugin install pitch-agent@claude-for-financial-services
claude plugin install gl-reconciler@claude-for-financial-services
claude plugin install market-researcher@claude-for-financial-services

# 4. 按需挑垂直行业包
claude plugin install investment-banking@claude-for-financial-services
claude plugin install equity-research@claude-for-financial-services

装完 Agent 在 Cowork 派发列表里出现,Skill 在合适的场景自动触发,斜杠命令立即可用——/comps/dcf/earnings/ic-memo 直接敲就行

如果你是部署到自家服务器,走 Managed Agents API

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
scripts/deploy-managed-agent.sh gl-reconciler

脚本会自动解析文件引用、上传 skill、创建 leaf-worker 子代理,最后 POST 到 /v1/agents 完成注册

六、它的真实定位

我看完整个仓库的感受——这不是一个产品,是一份参考实现

官方在 README 里写得很坦白:「这些都是参考模板,按你公司的方式调一调才好用」,给了五个改造方向:

  • 换连接器:把 .mcp.json 指向你自家的数据商和内部系统
  • 加公司语境:把你公司的术语、流程、格式标准塞进 skill 文件
  • 带上你的模板/ppt-template 教 Claude 学会你公司的品牌 PPT 版式
  • 调整 Agent 边界:编辑 agents/<slug>.md 改成你团队真实的工作流
  • 自己加新的:照着结构 copy 一份就能扩展

整个仓库是 file-based,Markdown + YAML,没有 build step,对二开极其友好,金融机构内部 IT 团队拿来当骨架再合适不过

还有一份单独的 claude-for-msft-365-install/ 工具,让管理员把 Claude 的 Microsoft 365 插件部署到你公司自己的 Vertex AI、Bedrock 或内部 LLM 网关上跑,而不是直连 Anthropic 的 API,这是给合规要求高的机构准备的

七、谁该看这个仓库

我真诚说几句

强烈推荐

  • 投行、券商研究所、PE/VC、家办、基金运营的从业者,里面那些 skill 名字你应该一眼就能对上自己工位上的活
  • 给金融机构做 AI 解决方案的乙方团队,这是一份现成的 RFP 答卷
  • 想学怎么写「能用」的 Claude Skill 的人,官方写法就是最好的范本

会有点失望的

  • 想直接拿来 C 端创业的——这玩意儿不是产品,是骨架,没数据接入跑不起来
  • 国内场景——大部分 MCP 连接器都是海外数据源,A 股、港股、信贷的数据需要自己接
  • 想看模型亮活的——这里展示的是工程化能力,不是大模型边界,Claude 能不能比得过 ChatGPT 在这场景里其实不是重点,重点是这套架构本身

几个坑要先说

  1. MCP 连接器要订阅,Daloopa、FactSet、PitchBook 这些都是机构席位,普通人买不起
  2. 子代理委托(callable_agents)目前还是 Research Preview 状态,生产用要谨慎
  3. 默认是英文语境,中文金融术语和中国会计准则需要自己改 skill 文件

八、我的判断

Anthropic 这一手不是为了卖订阅,是在给整个企业级 AI Agent 行业立标准

把 Skill 系统从「社区好玩工具」推到了「金融机构生产级参考实现」这个台阶上,下一步保守估计医疗、法律、咨询、政务都会有官方仓库出现

对我们普通开发者来说,这是一份免费的高质量 Skill 写作教科书,去翻一翻 plugins/agent-plugins/pitch-agent/ 里的目录结构,看看 Anthropic 自己是怎么组织 system prompt、skill、subagent 的,比看十篇博客都有用

仓库地址再贴一次:

github.com/anthropics/financial-services

#ClaudeSkills #Anthropic #金融AI #ClaudeCode #开源

制作不易,如果这篇文章觉得对你有用,可否点个关注。给我个三连击:点赞、转发和在看。若可以再给我加个🌟,谢谢你看我的文章,我们下篇再见!

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