Was macht MingCang?
MingCang / 明仓：Lokale, persönliche A-Aktien-Recherche-Schleife zur Importierung von Thesen, Falsifikation, Risikodisziplin, nachvollziehbarem Gedächtnis und Agenten-Workflows.
MingCang / 明仓：Lokale, persönliche A-Aktien-Recherche-Schleife zur Importierung von Thesen, Falsifikation, Risikodisziplin, nachvollziehbarem Gedächtnis und Agenten-Workflows.
MingCang (明仓) ist ein lokal erstes, persönliches Recherche-Tool für A-Aktien (Aktien des chinesischen Inlandsmarktes). Es ermöglicht Anlegern, Anlagethesen zu importieren, systematisch zu widerlegen, Risikodisziplin zu wahren und einen prüfbaren Gedächtnisverlauf über ihre Recherche zu führen. Die Plattform unterstützt agentenbasierte Workflows und läuft komplett lokal, was Datenschutz und Kontrolle über sensible Finanzinformationen gewährleistet. Entwickelt für Entwickler, die KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor oder Codex) zur Verwaltung ihrer Research-Pipelines nutzen, bietet MingCang eine strukturierte Umgebung zum Testen von Hypothesen und zur Aufzeichnung von Entscheidungen. Es integriert sich nahtlos in bestehende Entwicklungs-Workflows und hilft, die Lücke zwischen quantitativer Forschung und ausführbarer Logik zu schließen.
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MingCang / 明仓：Lokale, persönliche A-Aktien-Recherche-Schleife zur Importierung von Thesen, Falsifikation, Risikodisziplin, nachvollziehbarem Gedächtnis und Agenten-Workflows.
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.