Was macht alpha-skills?
Verwandeln Sie jeden KI-Codierungsassistenten in einen Quant-Forscher für Faktorentdeckung, Alpha-Tests, Abklingverfolgung und Backtests in natürlicher Sprache.
Verwandeln Sie jeden KI-Codierungsassistenten in einen Quant-Forscher für Faktorentdeckung, Alpha-Tests, Abklingverfolgung und Backtests in natürlicher Sprache.
Diese Fähigkeit verwandelt KI-Codierungsassistenten (z. B. in IDE- oder CLI-Umgebungen) in vielseitige quantitative Forschungsassistenten. Benutzer können in natürlicher Sprache mit dem System interagieren, um komplexe quantitative Finanz-Workflows durchzuführen: Entdecken von Anomalien und Faktoren, statistisches Testen von Alpha-Signalen, Überwachen der Verschlechterung (Abklingzeit) historischer Strategien und Ausführen von Backtests mit benutzerdefinierten Parametern. Es nutzt Programmierbefehle und Skripte, die auf Englisch bleiben, während alle Beschreibungen, Erklärungen und die Benutzeroberfläche in die Zielsprache übersetzt werden. Es ist für jede gängige Plattform (Claude Code, Cursor, Codex) geeignet und erfordert nur minimale Einrichtung – ideal für Entwickler, die ohne manuelle Datenverarbeitung in ihre Code-Assistenten quantitative Finanzanalyse integrieren möchten.
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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.