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予測市場オラクルリサーチ

予測市場をデータソースまたはオラクルシグナルとして調査し、製品、エージェント、ダッシュボード、企業の意思決定インテリジェンスに活用するためのスキルです。投資アドバイスを提供することなく、市場に内在する確率、注意点、統合パターンをソースに基づいて分析します。

予測市場オラクルリサーチ とは?

このスキルは、予測市場をデータソース、予測入力、オラクルシグナル、または意思決定インテリジェンス層として評価するためのものです。Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォームで使用することを想定しており、人間のアナリスト、ダッシュボード、エージェントメモリ、アラート、シナリオプランニングへの統合パターンを提供します。主な機能は、市場価格を客観的な真実として扱わない、投資アドバイスを提供しない、流動性・スプレッド・市場年齢・インセンティブ集中・決済権限などのシグナル品質を評価する、操作・薄い流動性・陳腐な市場・曖昧な結果を指摘する、非市場ソースと比較して推奨を行う、というものです。出力契約には、決定コンテキスト、市場ソース、シグナル品質、比較ソース、統合推奨、注意点が含まれ、最後に「予測市場シグナルは情報入力であり、投資アドバイスではありません」という声明で締めくくります。このスキルは、予測市場のシグナルを意思決定に活用したい開発者やデータサイエンティストにとって有用であり、特にオンチェーンまたは実行リンクシステムでは、書き込み権限を付与する前に`llm-trading-agent-security`を実行するよう注意を促します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/prediction-market-oracle-research

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ドキュメント

予測市場オラクルリサーチ は何をしますか?

このスキルは、予測市場をデータソース、予測入力、オラクルシグナル、または意思決定インテリジェンス層として検討する場合に使用します。

ガードレール

  • 市場価格を客観的な真実として扱わないでください。
  • 投資アドバイスや取引推奨を提供しないでください。
  • ベニューの仕組み、流動性、インセンティブ、決済ルールを、内在するシグナルから分離してください。
  • 操作、薄い流動性、陳腐な市場、曖昧な結果を指摘してください。
  • オンチェーンまたは実行リンクシステムの場合、書き込み権限を付与する前に llm-trading-agent-security を実行してください。

リサーチワークフロー

  1. シグナルが通知すべき決定を定義します。
  2. 関連する市場、イベント、タグ、ベニューを見つけます。
  3. 市場に内在する確率をタイムスタンプとソースリンクとともに記録します。
  4. シグナル品質を評価します:
    • 流動性
    • スプレッド
    • 市場年齢
    • 既知のトレーダー/インセンティブ集中度
    • 決済権限
    • 地理的またはアカウント制限
  5. 提出書類、ニュース、世論調査、調査、顧客データ、内部KPIなどの非市場ソースと比較します。
  6. シグナルが、提示された決定に対して使用可能、弱い、または不適切であるかを推奨します。

統合パターン

  • リサーチアシスタント:人間のアナリストに対するソースに基づくコンテキスト。
  • ダッシュボードシグナル:内部メトリクスと並べた市場に内在する確率。
  • エージェントメモリ入力:後で検索可能なタイムスタンプ付きシグナル。
  • アラート入力:確率、スプレッド、流動性がしきい値を超えたときに通知。
  • シナリオプランニング:取引を自動化せずに複数のイベント結果を比較。

出力契約

使用するもの:

  1. 決定コンテキスト
  2. 市場ソース
  3. シグナル品質
  4. 比較ソース
  5. 統合推奨
  6. 注意点

次のように締めくくります:

予測市場シグナルは情報入力であり、投資アドバイスではありません。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

関連スキル