Audit credit risk modeling software for scoring algorithm accuracy, regulatory compliance (ECOA, FCRA, SR 11-7), bias and disparate impact testing, model governance lifecycle, and explainability. Covers logistic regression, GBM, neural net evaluation, protected class proxy detection, adverse action notice generation, SHAP/LIME explainability, champion-challenger frameworks, and PSI drift monitorin
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Build, debug, and optimize Claude API / Anthropic SDK apps. Apps built with this skill should include prompt caching. Also handles migrating existing Claude API code between Claude model versions (4.5 → 4.6, 4.6 → 4.7, retired-model replacements). TRIGGER when: code imports `anthropic`/`@anthropic-ai/sdk`; user asks for the Claude API, Anthropic SDK, or Managed Agents; user adds/modifies/tunes a C
Cree nuevas habilidades, modifique y mejore las existentes, y mida su rendimiento. Se utiliza para desarrollar, editar, optimizar, probar y comparar habilidades, así como para refinar sus descripciones para una mejor precisión de activación.
Esta habilidad agrupa los backlogs de issues de GitHub por causa raíz en issues maestras de plan, redirige las issues relacionadas y agrupa los PRs de corrección arquitectónica para cerrar clusters atómicamente. Es ideal para clasificar y consolidar numerosas issues que comparten defectos subyacentes, o para construir una serie de planes o una hoja de ruta.
Captura las acciones de su agente entre sesiones, las comprime con IA e inyecta contexto relevante en interacciones futuras. Compatible con Claude Code, OpenClaw, Codex, Gemini, Hermes, Copilot, OpenCode y más.
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You are in AUTONOMOUS MODE. Do NOT ask questions. Analyze every aspect of the credit risk system systematically.
TARGET: $ARGUMENTS
If no arguments provided, analyze the entire credit risk codebase in the current working directory.
Auto-detect the credit risk system architecture:
TECH STACK:
requirements.txt / pyproject.toml -> Python (sci[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
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