Que fait stock-analysis ?
Dépôt GitHub lié aux compétences d'agent récemment mis à jour : mingli30119/stock-analysis.
Dépôt GitHub lié aux compétences d'agent récemment mis à jour : mingli30119/stock-analysis.
Cette compétence intègre le dépôt GitHub mingli30119/stock-analysis, un outil dédié à l'analyse boursière et financière. Elle est conçue pour être utilisée par des agents d'IA (comme Claude Code, Cursor ou Codex) afin d'automatiser la récupération de données financières, la génération de rapports et les analyses de tendances. En s'appuyant sur des API de données boursières et des techniques de calcul, elle permet aux agents d'effectuer des analyses fondamentales et techniques, de visualiser des graphiques et de produire des résumés exploitables. Cette compétence est utile aux développeurs et traders souhaitant intégrer des capacités d'analyse financière dans leurs workflows d'agents IA, simplifiant ainsi les décisions d'investissement et le suivi des marchés.
npx skills add mingli30119/stock-analysisInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Dépôt GitHub lié aux compétences d'agent récemment mis à jour : mingli30119/stock-analysis.
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.