cfc-disclosure-monitor（氟氯化碳披露监测）

cfc-disclosure-monitor — 消费金融信披整理 Skill

三阶段贯通架构 v4.4 — 2026-04-17 Phase 1 → Phase 2 → Phase 3 自动流水线，数据从整理到知识图谱不落地二次处理。

核心概念

官网URL
   ↓
[Phase 1] collect.py          整理公告列表 + 下载PDF/附件
   ↓
cfc_raw_data/{公司}/
  ├── announcements.json      原始公告列表 + 正文 + PDF路径
  └── attachments/            PDF文件
   ↓
[Phase 2] phase2_parse.py     解析PDF → 提取合作机构名单
   ↓
cfc_raw_data/{公司}_合作机构_{类型}{日期}.json
   ↓
[Phase 3] phase3_ontology.py   实体入库 → 知识图谱
   ↓
memory/ontology/graph.jsonl    关系型知识图谱

一、架构文件

cfc-disclosure-monitor/
├── SKILL.md              ← 本文件（v4.0）
├── companies.json        ← 唯一配置源（30家 URL + 整理方法）
├── collect.py            ← Phase 1 入口：统一调度 collectors.COLLECTORS
├── collectors.py         ← 42个整理方法（v1 函数，list[dict]）
├── collectors_v2.py      ← 5个整理方法（v2 类，BaseCollector）
│                          ← 导入时自动同步到 collectors.COLLECTORS
├── phase1_base.py        ← Announcement + BaseCollector + Builder
│                          ← 统一接口：__call__ 返回 list[dict]
├── core.py               ← 日期/分类/文本提取引擎
├── phase2_parse.py       ← Phase 2：PDF解析 + 合作机构提取
├── phase3_ontology.py     ← Phase 3：知识图谱写入
├── pipeline.py           ← 三阶段统一编排器
└── parsed/               ← Phase 2 中间产物

架构原则（v1 + v2 并存）

两套统一注册到 collectors.COLLECTORS，collect.py 无需修改。

新增 v2 collector 步骤：

1. collectors_v2.py 中定义继承 BaseCollector 的类
2. @collector("方法名") 注册（自动进 collectors.COLLECTORS）
3. companies.json 中对应公司 method 改为 v2 方法名

二、Pipeline 编排器

一键贯通运行（推荐）：

cd ~/.openclaw/workspace/skills/cfc-disclosure-monitor/

# 全量：P1 → P2 → P3 全部跑完
python3 pipeline.py

# 从指定阶段开始
python3 pipeline.py --phase 2              # 从 P2 开始（全量）
python3 pipeline.py --phase 3 --company 中邮消费金融  # 只 P3 单公司

# 仅查看已整理的公司
python3 pipeline.py --list

分阶段独立运行：

# Phase 1：整理列表 + PDF
python3 collect.py --date 2026-04-15
python3 collect.py --company "中邮消费金融" --no-detail  # 仅列表验证

# Phase 2：解析 PDF，提取合作机构（不改动 announcements.json）
python3 phase2_parse.py                    # 全量
python3 phase2_parse.py 中邮消费金融       # 单公司

# Phase 3：写入知识图谱
python3 phase3_ontology.py                 # 全量
python3 phase3_ontology.py 中邮消费金融    # 单公司

三、Phase 1 — 公告列表整理

目标： 整理30家消金公司官网所有披露公告，保存正文和附件。

输出结构

cfc_raw_data/{公司名}/                ← 按公司分目录
├── announcements.json                 ← 公告列表（含正文摘要）
│   [{
│     "title": "中邮消费金融有限公司催收合作机构信息公示",
│     "date": "2026-02-28",
│     "url": "https://www.youcash.com/xxgg/77802.html",
│     "category": "合作机构",
│     "text": "尊敬的客户：...",      ← HTML正文
│     "_content_type": "html|vue|pdf|image",
│     "_attachments": [{"filename":"xxx.pdf","path":"...","type":"pdf"}]
│   }]
└── attachments/                       ← Phase 2 需要的原始文件
    └── *.pdf

整理方法映射（companies.json）

四、Phase 2 — PDF解析与实体提取

目标： 扫描 announcements.json → 下载PDF → pdftotext提取 → 保存结构化合作机构名单。

支持的披露类型

输出 JSON 格式

[
  {"name": "和君纵达数据科技股份有限公司", "phone": "18855123966"},
  {"name": "众焱普惠科技有限公司", "phone": "028-85567577"}
]

提取规则

• 公司名识别：{4-20汉字}(有限公司|股份有限公司|有限责任公司|集团|事务所)
• 电话识别：0\d{2,3}[-\s]\d{7,8} 或 1[3-9]\d{9} 或 95\d{3,5} 或 400\d{7}
• 自动修复：换行断裂的公司名（拼接相邻行）

五、Phase 3 — 知识图谱写入

目标： 将结构化数据写入 memory/ontology/graph.jsonl，建立跨公司关联。

实体类型

Relation 类型

查询示例（grep graph.jsonl）

# 查哪家消金跟河北银海有合作
grep "河北银海" memory/ontology/graph.jsonl

# 查中邮消金所有合作机构
grep "co_zhongyou" memory/ontology/graph.jsonl

# 查所有增信服务机构
grep "GuaranteeAgency" memory/ontology/graph.jsonl

六、Ontology Schema 扩展

已为消金监控扩展 ontology schema：

types:
  Company:
    required: [name]
    properties:
      name: string
      company_type: string   # LawFirm|TechCompany|CollectionBPO|GuaranteeCompany...
      disclosure_type: string
      source_company: string
      phone: string

  DisclosureList:
    required: [name, company, disclosure_type, count, date]
    properties:
      name: string
      company: string
      disclosure_type: string
      count: integer
      date: string
      source_url: string

  DisclosureDocument:
    required: [title, date, source_company]
    properties:
      title: string
      date: string
      url: string
      category: string
      disclosure_type: string
      source_company: string

七、使用示例

场景：查询"哪家消金跟河北银海融资担保有合作"

旧方式（手动搜索）：

1. 回忆之前的分析文档
2. 搜索关键词
3. 翻聊天记录
4. 无法确认 → 返回"没找到"

新方式（ontology查询）：

grep "河北银海" memory/ontology/graph.jsonl

→ 立即得到：co_zhongyou ← cooperates_with ← co_yinhai_guarantee

场景：添加新公司信披整理

1. 在 companies.json 添加公司 URL 和方法
2. python3 pipeline.py --phase 1 --company "XX消费金融"
3. python3 pipeline.py --phase 2 --company "XX消费金融"
4. python3 pipeline.py --phase 3 --company "XX消费金融"
5. 自动入库 → 可直接查询

场景：批量补充历史 PDF

# 假设已整理 announcements.json，但 PDF 未下载
python3 phase2_parse.py    # 自动扫描所有 PDF 链接并下载
python3 phase3_ontology.py # 自动提取并写入 ontology

八、目录结构总览

~/.openclaw/workspace/
├── cfc_raw_data/                         ← 原始数据湖
│   ├── 中邮消费金融/
│   │   ├── announcements.json            ← Phase 1 产出
│   │   ├── 中邮消费金融_合作机构_催收合作机构_2026-02-28.json  ← Phase 2 产出
│   │   ├── 中邮消费金融_合作机构_互联网贷款增信服务机构_2026-03-31.json
│   │   └── attachments/                 ← PDF/图片
│   ├── 兴业消费金融/
│   │   └── ...
│   └── ...
├── memory/ontology/
│   └── graph.jsonl                       ← Phase 3 产出（全公司知识图谱）
└── skills/cfc-disclosure-monitor/
    ├── pipeline.py                       ← 统一编排器
    ├── phase2_parse.py                   ← Phase 2
    ├── phase3_ontology.py                ← Phase 3
    └── ...

九、更新日志