pe-valuation-multiples-demo-skill は何をしますか？
デモ用Claudeスキル：市場アプローチ（EV/EBITDAC倍率法）を用いた監査人スタイルのPEバリュエーションワーキングペーパー。すべてのエンティティと数値は合成データです。
ソース: https://github.com/abbaskhanacca-sketch/pe-valuation-multiples-demo-skill
Awesome Skillsのデイリースキルハンターにより発見されました。
デモ用Claudeスキル：市場アプローチ（EV/EBITDAC倍率法）を用いた監査人スタイルのPEバリュエーションワーキングペーパー。すべてのエンティティと数値は合成データです。
このスキルは、Claude CodeやCursorなどのAIエージェント向けに設計されたデモスキルで、市場アプローチ（EV/EBITDAX倍率法）を用いたプライベートエクイティ（PE）バリュエーションの監査人スタイルワーキングペーパーを自動生成します。すべての企業名や財務数値は合成データであり、実際の企業情報は含まれていません。具体的には、対象企業のEBITDAX、想定倍率、純負債、非営業資産などの入力値をもとに、企業価値（EV）の計算、株式価値の算定、株価レンジの算出までを行い、結果を整理されたワーキングペーパー形式で出力します。このスキルはGitHubから発見され、”Awesome Skills”プロジェクトの一部として提供されています。AIによる財務分析の自動化やバリュエーションモデルのテンプレート作成に役立ち、特に監査・財務アドバイザリー領域でのAI活用を模索する開発者にとって有用です。
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デモ用Claudeスキル：市場アプローチ（EV/EBITDAC倍率法）を用いた監査人スタイルのPEバリュエーションワーキングペーパー。すべてのエンティティと数値は合成データです。
ソース: https://github.com/abbaskhanacca-sketch/pe-valuation-multiples-demo-skill
Awesome Skillsのデイリースキルハンターにより発見されました。
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.