扫描邮件和账单，提取账单信息，检测退款机会和订阅风险，生成可执行的省钱建议。
技能定义: claim recover radar
功能概述
技能定义: claim recover radar是一项面向实际任务的技能，主要用于🔑 REQUIRED CERENTIAL: OPENAI API KEY 环境变量(或直接通过 api key 到 claimbackRadar.).；EXTERNAL DATA FLOW:用户提供的文本内容。
核心要点
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；
结果检查与注意事项
涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
技能定义：claimback_radar
🔑 必需凭证：OPENAI_API_KEY 环境变量（或直接将 api_key 参数传入 ClaimbackRadar）。
⚠️ 外部数据流向：用户提供的文本内容将传输至 OpenAI 的 API。请在使用前查阅 OpenAI 的数据保留与隐私政策。
🛡️ 数据隐私声明：除非您明确接受该外部数据流向，否则请勿提交敏感的财务或身份信息。
描述
扫描用户的电子邮件和账单，识别隐藏的退款、订阅陷阱及节省开支的机会。
功能
功能 1：extract
从非结构化文本中提取结构化的订阅/账单数据。
输入：原始邮件或账单文本
输出：confirmation_card（JSON 格式）
功能 2：detect_and_recommend
识别风险并生成可执行的操作凭据（receipts）。
输入：confirmation_card + 用户上下文
输出：action_receipts + risk_flags
调用模式（Invocation Schema）
参见 schema/input.json
输出模式（Output Schema）
参见 schema/output.json
示例
参见 examples/netflix_email.md
安全说明
- CLI 入口文件（
main.py）在存在.env文件时会显式加载，并向用户发出警告。 - 切勿将包含真实 API 密钥的
.env文件提交至版本控制系统。 - 在生产环境中，建议显式注入
api_key，而非依赖隐式的环境变量加载机制。 - 确保在运行本工具的目录中，
.env文件内不存放任何与此工具无关的密钥信息。
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