Was macht investment-research-skill?
GitHub-Repository für larrychain/investment-research-skill, aktualisiert im Agenten-Fähigkeiten-Ökosystem.
GitHub-Repository für larrychain/investment-research-skill, aktualisiert im Agenten-Fähigkeiten-Ökosystem.
Diese Fähigkeit ermöglicht es KI-Agenten, auf das GitHub-Repository 'larrychain/investment-research-skill' zuzugreifen und es im Rahmen des Agenten-Fähigkeiten-Ökosystems zu nutzen. Sie dient als grundlegende Vorlage oder Wrapper, um die im Repository definierten Investment-Recherche-Funktionen in Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex zu integrieren. Die Fähigkeit ist nützlich für Entwickler und Analysten, die automatisierte Investment-Recherche-Workflows erstellen möchten. Sie stellt sicher, dass der Agent das Repository konsistent referenzieren und dessen Inhalte (z. B. Analyseskripte, Datenquellen oder Konfigurationen) in seine Aufgaben einbinden kann.
npx skills add larrychain/investment-research-skillInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
GitHub-Repository für larrychain/investment-research-skill, aktualisiert im Agenten-Fähigkeiten-Ökosystem.
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.