fraud-detection

欺诈检测——理赔筛查 → 有引文支持的调查

将 Medicare/Medicaid 理赔数据集与公开规则手册（NCCI MUE、OIG LEIE、CMS 注册信息、PFS）进行比对，并为 SIU 生成排序后的、附有完整引文的调查转介材料。 此技能编排三层调查：确定性底层负责检测，模型在此基础上进行判断并撰写说明，每项金额或规则指控都能追溯到底层。

输出说明

• 使用“与 [scheme] 一致的指标”，而非“欺诈”。 匹配到某种模式并不能证明意图——这属于后续调查或法律认定。此为 SIU 的标准用语，也是渲染器采用的表述方式。
• 生成材料供审核。 此技能将材料写入 $CLAUDE_HEALTHCARE_DATA/fraud-detection/out/；由付款方的 SIU 工作流决定如何处理。模型不会自行发送或发布材料。

输入

• 付款方的理赔数据，存储于 corpus.duckdb（规范的 6 表架构：claims-schema.sql）。获取该数据是下方的第 1 步——没有它，其他工作都无从谈起。
• 季度（要引用的 NCCI/PFS 规则集，例如 2026q3）。
• 业务线（medicare / medicaid）。

数据根目录

所有获取或生成的状态数据都存放在插件安装路径之外（升级时该路径会被清除）：~/.claude/data/healthcare/fraud-detection/——可通过 $CLAUDE_HEALTHCARE_DATA 覆盖其父目录（每项技能都会附加自己的名称）。下文中的 data-cache/ 和 out/ 是 $CLAUDE_HEALTHCARE_DATA/fraud-detection 的子目录。在运行开始时解析一次：

export CLAUDE_HEALTHCARE_DATA="${CLAUDE_HEALTHCARE_DATA:-$HOME/.claude/data/healthcare}"

步骤

1. 将付款方的理赔数据导入 corpus.duckdb。 先询问：“已裁定的理赔数据存放在哪里？”然后按照 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/fraud-detection/LOAD-CLAIMS.md 中的说明操作——其中会引导你和用户从“我不知道”开始，直到生成包含数据的 $CLAUDE_HEALTHCARE_DATA/fraud-detection/data-cache/corpus.duckdb。如果用户已有包含规范表的 .duckdb（架构：${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/fraud-detection/claims-schema.sql），可直接使用。

   拟定简报（corpusDb 路径、季度、业务线）并确认范围。

2. 填充公共参考数据层（仅首次运行或启用新季度时）。 检测器会引用 $CLAUDE_HEALTHCARE_DATA/fraud-detection/data-cache/reference/<quarter>/reference.duckdb 中的数据。如果所请求季度对应的文件不存在，请立即获取——约 34 个来源陆续就绪时，会按来源显示 ✓ name (size) 进度：

   node "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/fraud-detection/scripts/fetch-reference.js" 2026q3
   node "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/fraud-detection/scripts/fetch-enrichment.js"
   

   PATH 中需要有 unzip 和 pdftotext（poppler）；大多数发行版都附带这两个工具，也可运行 brew install poppler 安装。需要可正常访问外网——如果看到 cms.gov / oig.hhs.gov 的“Could not resolve host”错误，说明命令沙箱阻止了访问；请关闭沙箱后重新运行。政策 PDF（NCCI 手册、MLN 文章）会保存到 reference/<q>/policy/*.txt，供 grep 搜索；所有结构化数据都会写入 reference.duckdb。如果文件已存在则跳过。如果获取失败或缺少某个表，请参阅 REFERENCE-DATA.md，查看来源 URL 和恢复方法。

3. 创建运行目录。 每次调用都会写入独立的、以分钟为单位加时间戳的目录，以便并排保留先前的运行结果。每个脚本都会遵循 FRAUD_OUT_DIR：

   export FRAUD_OUT_DIR="$CLAUDE_HEALTHCARE_DATA/fraud-detection/out/run-$(date +%Y%m%d-%H%M)"
   mkdir -p "$FRAUD_OUT_DIR"
   echo "$FRAUD_OUT_DIR"
   

   下一步将打印出的绝对路径原样用作 outDir。

4. 调用 Workflow 工具运行调查，并传入：

   • scriptPath：${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/fraud-detection/workflows/investigate.js
   • args：{ "corpusDb": "<abs path to corpus.duckdb>", "quarter": "2026q3", "lob": "medicaid", "pluginRoot": "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/fraud-detection", "dataRoot": "<abs $CLAUDE_HEALTHCARE_DATA/fraud-detection>", "outDir": "<abs FRAUD_OUT_DIR from step 3>" } 工作流分三个阶段运行（参见“工作原理”）：
   • 检测 — 运行确定性扫描（scripts/screen.js，不使用模型）→ $FRAUD_OUT_DIR/referrals.detect.json。
   • 裁定 — 每个需要判定的发现（D2/D4/D7/D13）由一个 Agent 设定 status + adjudication.reason；机械检测器自动确认。裁定可以驳回或降级，但绝不能新增发现。
   • 综合 — 每个提供方由一个 Agent 撰写调查报告，并通过对抗性验证发现新的线索。

   告知用户，他们可以通过 /workflows 实时查看任务分发情况。

5. 生成阶段快照并渲染（必需——这是可供审核的交付物）。工作流沙盒没有文件系统，因此请将其返回结果写入磁盘，并让 apply-stages.js 生成可审计的主线。FRAUD_OUT_DIR 不会跨独立的 Bash 调用保留——在每个需要使用它的 shell 代码块顶部重新导出它（使用步骤 3 中打印的同一绝对路径）： 使用 Write 工具，将工作流返回的 JSON 原样保存到 $FRAUD_OUT_DIR/workflow-result.json（文件可能超过 50KB——不要通过 Bash heredoc 写入）。然后：

   export FRAUD_OUT_DIR="<abs path from step 3>"
   node "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/fraud-detection/scripts/apply-stages.js"
   

   这会写入 $FRAUD_OUT_DIR/referrals.adjudicated.json、referrals.final.json、referrals.json（规范文件，= final）以及渲染器附属文件（source-excerpts.json、providers.json）。

   然后先渲染数据包，再渲染仪表板（只有在数据包文件已存在时，仪表板才会将提供方行链接到对应数据包），最后渲染 xlsx：

   export FRAUD_OUT_DIR="<abs path from step 3>"
   node "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/fraud-detection/scripts/render-packet.js" --all
   node "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/fraud-detection/scripts/render-dashboard.js"
   node "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/fraud-detection/scripts/render-xlsx.js"
   

   → $FRAUD_OUT_DIR/provider-packet-<npi>.html ×N、index.html、referrals.xlsx。

6. 展示仪表板，供用户直观验证。

   • 可使用预览工具的 Claude Code Desktop：提供运行目录并在侧边栏预览窗格中打开 — npx serve "$FRAUD_OUT_DIR"（仪表板文件为 index.html，因此根 URL 就是仪表板；数据包链接指向同级文件）。
   • 否则（终端 CLI，无预览工具）：使用操作系统的打开程序打开 $FRAUD_OUT_DIR/index.html — 按顺序尝试，成功后即停止：

     f="$FRAUD_OUT_DIR/index.html"
     open "$f" 2>/dev/null \            # macOS
       || xdg-open "$f" 2>/dev/null \   # Linux
       || wslview "$f" 2>/dev/null \    # WSL
       || powershell.exe start "$(wslpath -w "$f")" 2>/dev/null \  # WSL→Windows fallback
       || cmd.exe /c start "" "$f" 2>/dev/null \                   # Windows
       || echo "Could not auto-open; open manually: $f"
     

   在无头或非交互式运行（eval、CI、Cowork）中，完全跳过此步骤——只报告路径。 如果打开或提供服务失败，不要让运行失败。

7. 转达结果：提供工作流结果中的转介排名（NPI、方案、风险金额 $、置信度）和总风险金额；涉及数字时，原样引用。若 meta.disclaimer 有值，则一并展示。不得添加确定性底线未得出的任何金额或规则。回复必须以单独一行的运行目录路径结尾，以便下游评分器/工具定位产物：

   Run directory: <absolute $FRAUD_OUT_DIR>
   

8. 后续跟进（可选）——参见 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/fraud-detection/PROPOSE-DETECTORS.md，从本次运行中挖掘新的检测器候选项和特定付款方的裁定阶段检查。

不可逾越的原则

模型可以自由裁定、探索和撰写报告，但任何金额或规则指控都必须能追溯到检测阶段的确定性重新计算（由 scripts/gate.js 执行门控）。裁定可以驳回或降级某项发现（并提供可审计的理由），但绝不能新增发现或更改其金额。综合报告是独立且明确标注的模型输出，绝不能引入底线未计算出的数字。

数据补充 — 本地缓存数据（权威来源），MCP 仅用于交互

确定性流水线从本地缓存文件读取数据补充（scripts/fetch-enrichment.js → $CLAUDE_HEALTHCARE_DATA/fraud-detection/data-cache/enrichment/，通过 scripts/enrichment.js 加载）——无需运行时身份验证、不会产生偏差，且完全可复现。医疗保健插件捆绑的 MCP 服务（CMS Coverage / ICD-10 / NPI Registry）仅用于交互式裁定／综合分析探索；流水线不依赖它们。

• ICD-10-CM — 代码有效性／描述（NLM Clinical Tables）
• CMS Coverage (LCD/NCD) — 医疗必要性政策索引；已缓存，为 D4 裁定提供数据
• NPI Registry — 提供者分类／状态

工作原理（插件布局）

• 入口技能 — 本文件；负责协调工作流，不执行数学运算。
• 工作流 — workflows/investigate.js（Claude Code 动态工作流）：检测 → 裁定 → 综合。
• 确定性扫描 — scripts/screen.js <corpus.duckdb> <quarter> <lob> 运行所有检测器，并 写入 $FRAUD_OUT_DIR/referrals.json。不调用模型。
• 检测器 — scripts/dNN-*.js（每个模块执行一种确定性检测，共享 Finding 格式）。
• 流水线 — scripts/pipeline.js（运行 → 闸门校验 → 汇总 → 排序 → referrals.json）。
• 引用闸门 — scripts/gate.js（独立重新计算每个引用的数值；未引用或无法复现的发现将被丢弃——“有引用才保留”）。
• 参考数据 — scripts/reference-data.js 加载 $CLAUDE_HEALTHCARE_DATA/fraud-detection/data-cache/reference/（NCCI/MUE、LEIE、PFS、参保信息），由 scripts/fetch-reference.js 获取，并按服务日期所属季度标注版本。
• 数据补充 — scripts/enrichment.js 加载 $CLAUDE_HEALTHCARE_DATA/fraud-detection/data-cache/enrichment/，由 fetch-enrichment.js 获取。
• 阶段合并 — scripts/apply-stages.js（工作流返回结果 → referrals.adjudicated.json / .final.json）。
• 渲染器 — scripts/render-dashboard.js（→ index.html）、render-packet.js、render-xlsx.js → $FRAUD_OUT_DIR/。

每项指控都引用一条公开规则，并附有可由闸门独立重新计算的数值，否则就会被丢弃。