Que fait crypto-ta-analyzer ?
Effectuer une analyse technique multi-indicateurs sur des données OHLCV de crypto ou de marché. Utilisé pour l'analyse déterministe des tendances, du momentum, du volume et des divergences.
Effectuer une analyse technique multi-indicateurs sur des données OHLCV de crypto ou de marché. Utilisé pour l'analyse déterministe des tendances, du momentum, du volume et des divergences.
Cette compétence permet d'exécuter une analyse technique avancée sur des données OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) pour les cryptomonnaies ou tout marché financier. Elle utilise plusieurs indicateurs techniques (moyennes mobiles, RSI, MACD, bandes de Bollinger, etc.) pour déterminer la tendance, le momentum, le volume et les divergences de manière déterministe (sans interprétation subjective). Elle est particulièrement utile pour les développeurs et traders automatisés qui souhaitent intégrer une logique d'analyse technique dans leurs agents IA ou bots de trading. Compatible avec Python et les librairies de données financières (pandas, numpy), elle peut être utilisée dans des environnements comme Claude Code, Cursor, ou Codex pour générer des signaux d'achat/vente basés sur des règles strictes. Son fonctionnement repose sur le calcul parallèle de plusieurs indicateurs à partir d'un même jeu de données, suivi d'une agrégation des signaux pour produire des décisions claires (tendance haussière/baissière, momentum positif/négatif, divergence haussière/baissière).
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Effectuer une analyse technique multi-indicateurs sur des données OHLCV de crypto ou de marché. Utilisé pour l'analyse déterministe des tendances, du momentum, du volume et des divergences.
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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.