Was macht quant-buddy-skills?
Quant-Agent-Skill für A-Aktien, Hongkong und US-Aktien – Marktdaten, Fundamentaldaten, Screening, Faktoren und Backtesting.
Quant Agent Skill für A-Aktien, Hongkong und US-Aktien – Marktdaten, Fundamentaldaten, Screening, Faktoren und Backtesting.
Dieser Agent Skill, quant-buddy-skills von pseudo-longinus, ist ein umfassendes Werkzeug für die quantitative Analyse von Aktienmärkten, einschließlich A-Aktien (China), Hongkong und US-Aktien. Er ermöglicht es KI-Agenten, Marktdaten, Bewertungen, Finanzkennzahlen, Aktienscreening, Faktorberechnungen und Strategie-Backtesting durchzuführen. Der Skill ist besonders wertvoll für Entwickler und Trader, die automatisierte oder assistierte quantitative Analysen in ihren Workflow integrieren möchten. Er unterstützt gängige Agent-Plattformen und wird über strukturierte Befehle gesteuert, die in der SKILL.md detailliert beschrieben sind. Durch die Bündelung dieser Funktionen vereinfacht der Skill die Durchführung komplexer quantitativer Analysen und reduziert den manuellen Aufwand für Datensammlung und -verarbeitung.
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Quant-Agent-Skill für A-Aktien, Hongkong und US-Aktien – Marktdaten, Fundamentaldaten, Screening, Faktoren und Backtesting.
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.