学习切入点
这一类关注金融数据接入、参考数据、市场数据、集成模式和数据质量，是金融 AI 能否稳定落地的基础设施层。
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工作流分析
- 来源与路径：来自
community-joellewis-finance-skills，上游路径plugins/data-integration/skills/integration-patterns/SKILL.md，本地路径12-financial-ai-skills/upstream-snapshots/community-joellewis-finance-skills/plugins/data-integration/skills/integration-patterns/SKILL.md。 - 原始定位：上游描述：Design and implement integration architectures connecting financial systems — APIs, FIX protocol, ISO 20022, event-driven patterns, batch feeds, idempotency, and resilience. Use when building custodian integration pipelines, implementing FIX connectivity for order routing, designing ISO 20022 or SWIFT migration messaging, building batch file processing for custodian feeds or EOD reconciliation, implementing idempotency for transaction APIs, designing retry or circuit breaker patterns, mapping data between systems with different schemas, or troubleshooting integration failures causing recon breaks. Trigger on: FIX protocol, ISO 20022, custodian feed, batch processing, API design, idempotency, circuit breaker, dead letter queue, data mapping, integration architecture, SWIFT migration, mTLS, file feed, event-driven, message broker.
- 金融业务理解：这一类关注金融数据接入、参考数据、市场数据、集成模式和数据质量，是金融 AI 能否稳定落地的基础设施层。
- AI 工作流价值：它把金融专业知识写成可以被 agent 调用的“能力片段”。这种写法适合学习如何把长期经验沉淀成 skill：先定义适用场景，再列核心概念，再给例子和常见误区。
- 可迁移应用方向：可用于扩展本项目的 06 数据工程模块，建立金融数据字典、数据质量规则、主数据管理和接口治理模板。
- 风险与治理边界：治理重点是数据血缘、授权和质量监控。需要记录来源、刷新频率、字段含义、缺失值处理、异常阈值和访问权限。
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01 Skill 上游文件https://github.com/JoelLewis/finance_skills/blob/f553a84f7222/plugins/data-integration/skills/integration-patterns/SKILL.mdFSK-138 · 查看仓库原文12-financial-ai-skills/professional-finance-service-skills-analysis-03.md原始来源与整理依据
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