KI-gestütztes Vibe-Investing für NASDAQ, S&P 500 & Kryptowährungen: LLM-Quantitative-Trading-Tools, Multi-Agenten-Backtesting und datengetriebene Marktkolumnen (mNAV-Arbitrage, BTC-Nasdaq-Kopplung, Alpha Arena).
gameworkerkim/vibe-investing ist ein KI-gestütztes Skill für Agenten wie Claude Code und Cursor, das quantitative Handelsstrategien mit Large Language Models (LLMs) kombiniert. Es ermöglicht Multi-Agenten-Backtesting, datengetriebene Marktanalysen und automatisierte Handelsentscheidungen für NASDAQ, S&P 500 und Kryptowährungen. Der Skill bietet spezielle Module wie mNAV-Arbitrage, die Analyse der BTC-Nasdaq-Kopplung und die Alpha Arena für Strategieoptimierung. Entwickler und Trader können diesen Skill nutzen, um Markttrends zu kuratieren, Handelsbots zu betreiben und KI-basierte Kolumnen für Investitionsentscheidungen zu generieren.
npx skills add gameworkerkim/vibe-investingInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
KI-gestütztes Vibe-Investing für NASDAQ, S&P 500 & Kryptowährungen: LLM-Quantitative-Trading-Tools, Multi-Agenten-Backtesting und datengetriebene Marktkolumnen (mNAV-Arbitrage, BTC-Nasdaq-Kopplung, Alpha Arena). KI-gestützte US-Aktien- und Kryptowährungs-Investment-Kuration, -Kolumnen und -Trading-Bots.
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.