Que fait autogen-financial-analysis ?
🔍 Analysez les données financières en toute fluidité avec le système d'analyse financière AutoGen, offrant évaluation des risques et analyses quantitatives via un cadre multi-agents.
🔍 Analysez les données financières en toute fluidité avec le système d'analyse financière AutoGen, offrant évaluation des risques et analyses quantitatives via un cadre multi-agents.
Cette compétence vous permet d'exploiter un système d'analyse financière basé sur AutoGen, un framework multi-agents. Elle automatise l'évaluation des risques et l'extraction d'informations quantitatives à partir de données financières brutes. Idéale pour les développeurs et analystes financiers, elle facilite l'intégration d'analyses complexes dans vos flux de travail, en s'appuyant sur des agents spécialisés pour traiter, modéliser et interpréter les données. Compatible avec les environnements Python et les plateformes supportant AutoGen, cette compétence vous permet de déléguer des tâches d'analyse financière à un réseau d'agents collaboratifs, améliorant ainsi la rapidité et la précision des décisions financières.
npx skills add lklksjgklsfjdfhkgljshdff/autogen-financial-analysisInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
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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.