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revisión-de-riesgos-en-mercados-de-predicción

Revisa flujos de trabajo de mercados de predicción, canastas, oráculos y agentes de trading para verificar cumplimiento, seguridad, calidad de datos, privacidad y riesgo de ejecución. Úselo antes de que cualquier flujo de trabajo maneje autenticación del venue, datos de cartera del usuario, claves API o planificación de trades.

¿Qué es revisión-de-riesgos-en-mercados-de-predicción?

Esta habilidad proporciona una revisión estructurada de riesgos para flujos de trabajo relacionados con mercados de predicción, canastas, oráculos y agentes de trading. Su objetivo principal es garantizar que cualquier interacción con el contexto financiero del usuario, autenticación de venues (plataformas), datos de cartera, automatización o herramientas capaces de ejecutar operaciones se realice de forma segura y conforme a las reglas. La revisión se organiza en cinco compuertas: límite de asesoramiento (asegurando que la salida sea solo informativa), límite regulatorio y del venue (identificando restricciones geográficas, términos y posibles ambigüedades legales), calidad de datos (verificando liquidez, spreads, reglas de resolución, precios obsoletos y fuentes), seguridad (prohibiendo almacenar claves privadas, usando ámbitos de solo lectura y requiriendo cortacircuitos, límites de gasto y aprobación humana antes de la ejecución) y privacidad (minimizando y redactando datos sensibles). Al finalizar, la habilidad entrega un contrato de salida con el alcance revisado, hallazgos (aprobado/advertencia/fallo), acciones bloqueadas, mitigaciones requeridas y el próximo paso seguro. Es útil para desarrolladores y agentes de IA que construyen sistemas de trading automatizado o interactúan con APIs de mercados de predicción, oráculos o plataformas de trading, y debe aplicarse antes de tocar claves API, autenticación del venue o datos financieros del usuario.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/prediction-market-risk-review

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Documentación

Revisión de Riesgos en Mercados de Predicción

Use esta habilidad antes de que un flujo de trabajo de mercado de predicción toque el contexto financiero del usuario, la autenticación del venue, los datos de cartera, la automatización o las herramientas capaces de ejecutar operaciones.

Compuertas de Revisión

Límite de Asesoramiento

  • Confirme que la salida sea informativa.
  • Elimine recomendaciones de compra/venta/tenencia/tamaño.
  • Mantenga explícitos los puntos de decisión manual del usuario.

Límite del Venue y Regulatorio

  • Identifique los términos del venue, restricciones geográficas, límites de cuenta y reglas de API.
  • Señale ambigüedades relacionadas con apuestas, derivados, valores o materias primas para revisión legal cuando sea relevante.
  • No omita restricciones del venue ni límites de tasa.

Calidad de Datos

  • Verifique liquidez del mercado, spread, reglas de resolución, precios obsoletos y marcas de tiempo de las fuentes.
  • Separe los datos públicos del venue de los datos restringidos de Itô.
  • No mezcle fuentes públicas y privadas sin etiquetas.

Seguridad

  • No solicite ni almacene claves privadas, frases semilla o contraseñas.
  • Mantenga ITO_API_KEY y las claves API del venue fuera de registros y documentos.
  • Use ámbitos de solo lectura por defecto.
  • Exija cortacircuitos, límites de gasto, pruebas en seco y aprobación humana antes de que cualquier implementación privada añada ejecución.

Privacidad

  • Minimice los datos de cartera, financieros y de base de conocimiento del usuario.
  • Redacte fuentes privadas en artefactos públicos.
  • Conserve solo los campos necesarios para la revisión.

Contrato de Salida

Devuelva:

  1. alcance revisado
  2. hallazgos aprobado/advertencia/fallo
  3. acciones bloqueadas
  4. mitigaciones requeridas
  5. próximo paso seguro

Si se solicita cualquier paso capaz de ejecución, exija un plan de implementación separado y la aprobación explícita del usuario.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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