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项目概述
- 名称: 反诈预警专家工作流
- 功能: 通过整合文本、语音、图像信息,结合知识库与用户画像,为用户提供实时风险监测、个性化预警及监护人联动服务
节点清单
| 节点名 | 文件位置 | 类型 | 功能描述 | 分支逻辑 | 配置文件 |
|---|---|---|---|---|---|
| multimodal_input | nodes/multimodal_input_node.py |
task | 多模态输入处理(文本/语音/图片解析) | - | - |
| knowledge_search | nodes/knowledge_search_node.py |
task | 知识库检索(RAG检索相似案例和法律依据) | - | - |
| risk_assessment | nodes/risk_assessment_node.py |
agent | 风险评估(LLM分析风险评分) | →risk_decision | config/risk_assessment_cfg.json |
| risk_decision | nodes/risk_decision_node.py |
condition | 风险分级决策 | "低风险处理"→intervention, "中风险处理"→intervention, "高风险处理"→intervention | - |
| intervention | nodes/intervention_node.py |
agent | 干预措施生成(个性化预警文案) | →report_generation | config/intervention_cfg.json |
| report_generation | nodes/report_generation_node.py |
agent | 报告生成(生成安全监测报告) | →END | config/report_generation_cfg.json |
类型说明: task(task节点) / agent(大模型) / condition(条件分支) / looparray(列表循环) / loopcond(条件循环)
子图清单
无子图
技能使用
- 节点
multimodal_input使用技能:音频识别(ASR)、大语言模型(多模态理解) - 节点
knowledge_search使用技能:知识库(RAG检索) - 节点
risk_assessment、intervention、report_generation使用技能:大语言模型
工作流流程
- 多模态输入处理 (multimodal_input): 接收文本、语音、图片输入,将语音转文字,使用多模态模型分析图片
- 知识库检索 (knowledge_search): 基于处理后的文本内容,在知识库中检索相似案例和法律依据
- 风险评估 (risk_assessment): 结合文本内容、相似案例、法律依据和用户角色,进行多维风险分析,给出评分(0-100)、等级和诈骗类型
- 分级决策 (risk_decision): 根据风险评分决定处理流程(<40低风险,40-75中风险,>75高风险)
- 干预措施 (intervention): 根据风险等级和用户角色生成个性化警告文案,判断是否通知监护人
- 报告生成 (report_generation): 汇总所有分析结果,生成完整的Markdown格式安全监测报告
风险等级说明
- 低风险 (<40): 正常社交,无明显诈骗迹象,生成简要安全提示
- 中风险 (40-75): 疑似诈骗,触发弹窗警告,列举相似案例,建议复核身份
- 高风险 (>75): 高度可疑,立即触发干预,生成强硬警告文案,自动通知监护人
用户角色针对性
- 老人 (elderly): 语气温和、通俗易懂,强调与子女沟通
- 学生 (student): 语气友好、直接,警惕诱导消费与虚假兼职
- 财会人员 (finance): 语气专业、严肃,强调专业流程、法律责任与公章制度
- 通用用户 (general): 语气中性、客观,提供明确的安全建议
