Was macht SEC EDGAR Skill für US-Aktienrecherche?
KI-Agenten-Fähigkeit für US-Aktienrecherche, basierend auf SEC EDGAR Einreichungen.
KI-Agenten-Fähigkeit für US-Aktienrecherche, basierend auf SEC EDGAR Einreichungen.
Diese Fähigkeit ermöglicht KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor oder Codex), direkt auf SEC EDGAR Einreichungen zuzugreifen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Sie ist speziell für die US-Aktienrecherche konzipiert und erlaubt es, (1) aktuelle und historische Einreichungen (10-K, 10-Q, 8-K etc.) für ein bestimmtes Ticker-Symbol abzurufen, (2) den vollständigen Text von Einreichungen durchzustöbern und zu durchsuchen, (3) Kernkennzahlen wie Umsatz, Gewinn, Bilanzkennzahlen zu extrahieren und zu analysieren, (4) wichtige Abschnitte wie das Risikokapital, die Management-Diskussion (MD&A) sowie die Finanzberichte zusammenzufassen. Der Skill nutzt die öffentliche EDGAR-API der SEC über HTTP-Anfragen und bereinigt die Daten für die maschinelle Verarbeitung. Dadurch können Analysten und Entwickler ihre Research-Workflows automatisieren, ohne manuell PDFs herunterladen oder Formulare parsen zu müssen. Er ist plattformunabhängig und funktioniert mit jedem KI-Agenten, der benutzerdefinierte Tools unterstützt.
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KI-Agenten-Fähigkeit für US-Aktienrecherche, basierend auf SEC EDGAR Einreichungen.
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.