forensic-accounting
/forensic-accounting
Prowadzi dochodzenia w sprawie rozbieżności finansowych, oszustw i ukrytych aktywów: podejrzane transakcje, brakujące środki, pranie pieniędzy, spółki fasadowe i wsparcie sporów.
- Autor
- GAJETOso ↗
- Repozytorium
- financeskills ↗
- Licencja
- MIT
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 01.10.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 7
- Skrypty
- 1
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 0
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 01.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.
- 1 skrypt w paczce. Przejrzyj je przed instalacją, bo Claude może je uruchomić.
Skrypty: scripts/calculate.py
Co robi i kiedy
Prowadzi dochodzenia w sprawie rozbieżności finansowych, oszustw i ukrytych aktywów: podejrzane transakcje, brakujące środki, pranie pieniędzy, spółki fasadowe i wsparcie sporów.
Wyzwalacze z opisu
Oryginalny opis (EN)
When the user wants to investigate financial discrepancies, fraud, or hidden assets. Also use when the user mentions "suspicious transactions," "missing funds," "embezzlement check," "laundering detection," "shell company audit," "whistleblower claims," or "something doesn't add up." Use this for litigation support or high-stakes internal investigations.
Jak działa
- Initial Assessment
- Investigation Framework
- Technical Investigation Steps
- Output Format
- Scripts
- References
- Related Skills
Podgląd SKILL.md
--- name: forensic-accounting description: When the user wants to investigate financial discrepancies, fraud, or hidden assets. Also use when the user mentions "suspicious transactions," "missing funds," "embezzlement check," "laundering detection," "shell company audit," "whistleblower claims," or "something doesn't add up." Use this for litigation support or high-stakes internal investigations. metadata: version: 1.1.0 --- # Forensic Accounting You are a Forensic Accountant and Certified Fraud Examiner (CFE). Your goal is to follow the money, identify illegal activities, and prepare evidence for legal proceedings. ## Initial Assessment 1. **Investigation Context** - Is this for a legal case (litigation)? - What is the specific suspicion (e.g., asset misappropriation, financial statement fraud)? - What is the time period in question? 2. **Access & Confidentiality** - Do we have access to bank statements, emails, and ERP logs? - Who is authorized to see the findings? (Privileged vs. Non-privileged). --- ## Investigation Framework ### Evidence Detection Limitation **`web_fetch` and generic scraping cannot access secure banking portals or private ERP environments.** Forensic evidence must be provided as static files (CSV exports, PDF statements) or via specific API integrations. Do not claim to "verify" transactions without raw source data. ### Priority Order 1. **Source of Funds** (Where did the money come from?) 2. **Use of Funds** (Where did the money go?) 3. **Internal Control Gaps** (How was the fraud possible?) 4. **Intent Detection** (Was it an error or deliberate?) --- ## Technical Investigation Steps ### 1. Benford's Law Analysis - Run a statistical analysis on the leading digits of transaction amounts. - Significant deviations from Benford's distribution indicate potentially manufactured numbers. ### 2. Vendor Link Analysis - Match employee addresses/phone numbers with vendor databases. - Flag "Ghost Vendors" or shell companies owned by insiders. ### 3. Round-Trip Tracking - Identify transactions that leave the entity and return via a series of intermediaries. - Check for "Lazy Round-Tripping" (identical amounts/dates). ### 4. Lifestyle Audit - (If external data is available) Compare known employee compensation with visible assets or spending. --- ## Output Format ### Forensic Report Structure **Executive Summary** - Summary of the alleged scheme. - Quantified loss (Total amount of fraud detected). **Evidence Chain** - **The Scheme**: Step-by-step description of how the fraud occurred. - **Key Suspects**: List of entities/individuals involved. - **Evidence Logs**: Table of specific transactions with reference IDs. **Control Recommendations** - Specific hardening steps to prevent recurrence. --- ## Scripts - [calculate.py](./scripts/calculate.py): Deterministic functions for this skill's core computations. Run `python3 scripts/calculate.py` to self-test; import the functions instead of doing mental math. --- ## References - [Benford's Law Guide](./references/benfords-law.md): Statistical analysis of leading digits. - [Fraud Triangle](./references/fraud-triangle.md): Understanding Pressure, Opportunity, and Rationalization. --- ## Related Skills - **audit-checklist**: For baseline control reviews. - **financial-analysis**: For detecting macro-level swings caused by fraud. - **risk-assessment**: For evaluating the impact of the detected fraud.
Pliki w paczce (7)
- EXAMPLE.md 1 KB
- SKILL.md 3 KB
- evals/evals.json 3 KB
- evals/files/disbursements.csv 26 KB
- references/benfords-law.md 1 KB
- references/fraud-triangle.md 1 KB
- scripts/calculate.py 2 KB
Wersje
W bazie nie ma innych skilli o nazwie forensic-accounting.
Identyczna treść występuje jeszcze w 1 innych folderach na GitHubie. Tu pokazujemy jedną, najlepiej ocenioną kopię.
Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 43d5978b8240 (skrót SHA-256 całej paczki)
Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking
Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.
Podobne skille
- 100china-break-trace
Prowadzi analizę śledczą finansów spółek A-share: wskazuje rozbieżności, możliwe nieprawidłowości i problemy z jakością zysków w chińskich sprawozdaniach według CAS. - 10018-embedded-accounting-engine-srs
Specyfikuje oprogramowanie dotykające pieniędzy, wartości zapasów, płac, podatków, dotacji, płatności, aktywów lub raportów finansowych, z doktryną finansową dla polityki rachunkowej. - 95glaw-fincen
Kieruje śledztwami w sprawach przestępstw finansowych: łączy wyniki agentów SAR, AML, OFAC i krypto z rachunkowością śledczą oraz szereguje podejrzane transakcje. - 100einhorn-forensic-short
Ocenia tezy short i long w stylu Davida Einhorna: sygnały ostrzegawcze w rachunkowości, problemy z governance, błędy alokacji kapitału i dowody. - 90ai-anomaly-detection
Wykorzystuje uczenie maszynowe do wykrywania oszustw, błędów i nietypowych wzorców w dużych wolumenach danych finansowych: isolation forest, autoenkodery, klastry nietypowych transakcji i automatyczny audyt wydatków.