Compétence Agent pour rapports de recherche institutionnels sur des actions individuelles (structure en neuf chapitres + validation croisée d'évaluations multiples), adaptée aux outils AI Agent tels que Claude Code / Cowork / Codex.
La compétence rollingSirius/equity-research-skill permet aux utilisateurs d'outils AI Agent comme Claude Code, Cowork ou Codex de générer des rapports d'analyse d'actions individuelles de qualité institutionnelle. Elle repose sur une structure rigoureuse en neuf chapitres qui couvre tous les aspects clés de l'évaluation d'une entreprise : de l'analyse macroéconomique et sectorielle jusqu'à la gouvernance et la gestion des risques. L'une de ses forces principales est la validation croisée des valorisations via différentes méthodes (DCF, multiples comparables, somme des parties, etc.), ce qui offre une vision plus robuste et nuancée que des approches uniques. En automatisant la collecte et la synthèse d'informations complexes, cette compétence fait gagner un temps considérable aux analystes financiers, investisseurs ou étudiants tout en maintenant un haut niveau de détail et de fiabilité. Son intégration dans les environnements de développement et les workflows AI en fait un outil puissant pour la recherche quantitative et qualitative en finance.
npx skills add rollingSirius/equity-research-skillInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Compétence Agent pour rapports de recherche institutionnels sur des actions individuelles (structure en neuf chapitres + validation croisée d'évaluations multiples), adaptée aux outils AI Agent tels que Claude Code / Cowork / Codex.
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.