Kompetenz für Aktienresearch durch KI-Agenten – A-Aktien, HK, US. Planen → Abrufen → Validieren → Berichten.
Diese Fähigkeit (Skill) ermöglicht es KI-Agenten, einen strukturierten Aktienresearch-Workflow durchzuführen. Sie deckt die Märkte für A-Aktien (China), Hongkong und die USA ab. Der Workflow folgt einem klaren vierstufigen Ablauf: Planen (Definition der Research-Frage und -Parameter), Abrufen (Beschaffen von Finanzdaten aus APIs oder Quellen), Validieren (Überprüfung der Datenintegrität und -plausibilität) und Berichten (Erstellung eines strukturierten Berichts). Dies ist besonders nützlich für Agenten, die automatisierte Finanzanalysen durchführen müssen, wie Claude Code, Cursor oder Codex. Die Fähigkeit wird in GitHub-Repositories entdeckt, die innerhalb der letzten 24 Stunden gepusht wurden, und ist Teil einer größeren Sammlung von Agenten-Skills, Workflows und MCP-Tooling für die KI-gestützte Automatisierung.
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Kompetenz für Aktienresearch durch KI-Agenten – A-Aktien, HK, US. Planen → Abrufen → Validieren → Berichten.
Quelle: https://github.com/Agents365-ai/daisy-financial-research
Entdeckt aus GitHub-Repositories, die in den letzten 24 Stunden für Agenten-Skills, Claude/Codex/Gemini-Workflows, MCP-Tooling und angrenzende KI-Agenten-Automatisierung gepusht wurden.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.