US株式リサーチのためのAIエージェントスキル。SEC EDGAR提出書類に基づいています。
このスキルは、AIエージェント（Claude Code、Cursor、Codexなど）がSEC EDGARデータベースから企業の財務情報を直接取得・分析できるようにします。具体的には、10-K（年次報告書）、10-Q（四半期報告書）、8-K（重要事象報告書）などの提出書類から、指定した企業の収益、キャッシュフロー、リスク要因などの重要なデータを抽出します。投資や財務分析のワークフローを自動化し、エージェントがリアルタイムで規制当局提出書類にアクセスできるようにすることで、リサーチの効率と正確性を向上させます。主にPythonとSEC EDGAR APIを使用して構築されており、開発者はこのスキルを自身のエージェントに統合して、US株式市場のファンダメンタル分析を強化できます。
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AIエージェント向けUS株式リサーチスキル。SEC EDGAR提出書類に基づいています。
このスキルは、AIエージェント（例：Claude Code、Cursor、Codexなど）がSEC EDGARデータベースから企業の財務情報を直接取得・分析することを可能にします。具体的には、10-K（年次報告書）、10-Q（四半期報告書）、8-K（重要事象報告書）などの提出書類から、指定した企業の収益、キャッシュフロー、リスク要因などの重要なデータを抽出します。
AIエージェントに以下のような指示を与えることで、このスキルを呼び出せます：
# 例：Appleの最新10-Kから収益データを取得
sec-edgar-api または同等のライブラリこのスキルは以下のAIエージェントプラットフォームで利用可能です：
MIT
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.