Was macht fonbot-ai?
Für KI-Agenten entwickelte TEFAS-Fondsallokations-Engine. Bietet monatliche Verteilungsvorschläge, Strategieverwaltung, Fondsallokation und Portfoliomanagement mittels quantitativer Bewertung und Python-Analyse.
TEFAS-Fondsallokations-Engine für KI-Agenten. Bietet monatliche Verteilungsvorschläge, Strategieverwaltung, Fondsallokation und Portfoliomanagement mittels quantitativer Bewertung und Python-Analyse.
Das **berkinduz/fonbot-ai**-Skill ist eine speziell für KI-Agenten entwickelte Fondsallokations-Engine für den türkischen TEFAS-Markt. Es ermöglicht Agenten, monatliche Verteilungsvorschläge auf Basis quantitativer Scoring-Modelle und Python-Analysen zu generieren. Der Skill unterstützt Strategieverwaltung, dynamische Fondsallokation und Portfoliomanagement – ideal für automatisierte Anlageentscheidungen in KI-gesteuerten Finanzsystemen. Die Integration erfolgt über klar definierte APIs und Konfigurationsdateien, sodass Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex nahtlos auf die Logik zugreifen können.
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Für KI-Agenten entwickelte TEFAS-Fondsallokations-Engine. Bietet monatliche Verteilungsvorschläge, Strategieverwaltung, Fondsallokation und Portfoliomanagement mittels quantitativer Bewertung und Python-Analyse.
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.