Betreiben Sie einen Open-Source-AI-Hedgefonds auf Claude Code mit 45 Handelsagenten, 147 MCP-Tools und standardmäßigem Papierhandel.
Dieses Skill ermöglicht es Ihnen, einen vollständig KI-gesteuerten Hedgefonds direkt über Claude Code zu betreiben. Es nutzt 45 spezialisierte Handelsagenten, die mit 147 verschiedenen MCP-Tools (Model Context Protocol) zusammenarbeiten, um Handelsentscheidungen zu treffen und auszuführen. Standardmäßig ist der Papierhandel aktiviert, sodass Sie risikofrei Strategien testen und optimieren können, bevor Sie echtes Kapital einsetzen. Der Skill ist Open Source und basiert auf dem GitHub-Repository 'Disciplined-staffofficer26/ai-fund', das für Agent Skills, Claude/Codex/Gemini-Workflows und MCP-Tooling entwickelt wurde. Er ist besonders nützlich für Entwickler und Händler, die KI-gestützte Handelsstrategien erforschen oder automatisieren möchten, ohne eine eigene Handelsinfrastruktur aufbauen zu müssen.
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Betreiben Sie einen Open-Source-AI-Hedgefonds auf Claude Code mit 45 Handelsagenten, 147 MCP-Tools und standardmäßigem Papierhandel
Quelle: https://github.com/Disciplined-staffofficer26/ai-fund
Entdeckt aus GitHub-Repositorys, die in den letzten 24 Stunden für Agent Skills, Claude/Codex/Gemini-Workflows, MCP-Tooling und angrenzende KI-Agenten-Automatisierung veröffentlicht 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.