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agentii-ai/agentii-investment-intelligence

Institutionelle Equity-Research-Fähigkeiten für KI-Agenten. 80 Claude-kompatible Skills in 14 Vertikalen, unterstützt von agentii.ais Datenebene für SEC-Einreichungen.

Was ist agentii-investment-intelligence?

Dieser Skill bietet institutionelle Equity-Research-Funktionen für KI-Agenten und deckt 14 vertikale Bereiche ab, darunter Aktienforschung, Modelle & Pitches, Bio-Pharma, Szenarien, quantitative Analyse, Ideengenerierung, Optionen & Derivate, Business Intelligence, Branchenanalyse, Makrostrategie, Portfoliostrategie, technische Analyse, Risiko & Psychologie sowie Handel als Geschäft. Er wird von agentii.ais agentenbereiter SEC-Filing-Datenebene unterstützt, die SEC-Einreichungen, über 15.000 Earnings-Call-Transkripte, 15,99 Millionen XBRL-Fakten und Unternehmensprofile für mehr als 1.146 US-amerikanische börsennotierte Unternehmen umfasst. Der Skill implementiert ein dreistufiges Retrieval-Protokoll (Document Discovery → Page Map → Deep Read) mit Deep-Outline-Eskalation, das nachweislich 97,5% vs. sequentiellem Lesen spart und eine parallele Mehrperiodensuche (search_cross_period) ermöglicht. Zudem bietet er eine vollständige Excel/PPT-Generierungspipeline mit 3-stufigem Office-Backend und eine Governance-Schicht (Spec-046) für Verfassung, These und Single-Skill-Konformität.

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Dokumentation

Was macht agentii-investment-intelligence?

Institutionelle Equity-Research-Fähigkeiten für KI-Agenten. 80 Claude-kompatible Skills in 14 Vertikalen (equity-research-core, models-and-pitches, bio-pharm, scenarios, quantitative-analysis, idea-generation, options-derivatives, business-intelligence, industry-analysis, macro-strategy, portfolio-strategy, technical-analysis, risk-and-psychology, trading-as-business), unterstützt von agentii.ais agentenbereiter SEC-Filing-Datenebene — SEC-Einreichungen und über 15.000 Earnings-Call-Transkripte, 15,99 Millionen XBRL-Fakten und Unternehmensprofile für mehr als 1.146 US-amerikanische börsennotierte Unternehmen. Bietet das dreistufige Retrieval-Protokoll (Document Discovery → Page Map → Deep Read, mit Deep-Outline-Eskalation) — gemessen, nicht behauptet: 97,5% Einsparung gegenüber sequentiellem Lesen, wobei die Page Map selbst nur 10,0% davon ausmacht (Spez 062 T030, 2026-09-23) — serverseitige parallele Mehrperiodensuche über search_cross_period, eine vollständige Excel/PPT-Generierungspipeline mit 3-stufigem Office-Backend und die Governance-Schicht gemäß Spez-046 (Verfassung, These und Single-Skill-Konformität).

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