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予測市場オラクルリサーチ

予測市場を、プロダクト、エージェント、ダッシュボード、企業意思決定インテリジェンスのためのデータソースやオラクルシグナルとして調査します。投資アドバイスを行わず、市場が暗示する確率、注意点、統合パターンをソースに基づいて分析します。予測市場をデータソースやオラクルシグナルとして評価する際に使用してください。

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、オラクル的なシグナル、または意思決定インテリジェンスレイヤーとして評価するための体系的なワークフローを提供します。分析者は、市場価格を客観的な真実として扱わず、投資アドバイスや取引推奨を行わないという厳格なガードレールに従います。ワークフローは、シグナルが通知すべき意思決定の定義から始まり、関連する市場、イベント、タグ、会場の特定、市場が暗示する確率のタイムスタンプ付き記録、流動性やスプレッドなどのシグナル品質の評価、非市場ソースとの比較、そして統合の推奨へと進みます。このスキルは、リサーチアシスタント、ダッシュボードシグナル、エージェントメモリ入力、アラート入力、シナリオプランニングなど、さまざまな統合パターンをサポートします。出力は、意思決定コンテキスト、市場ソース、シグナル品質、比較ソース、統合推奨、注意点を含む構造化された形式に従い、常に予測市場シグナルは投資アドバイスではないという免責事項で締めくくられます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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、予測市場がデータソース、 予測入力、オラクル的なシグナル、または意思決定インテリジェンスレイヤーとして 検討されてい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。
  • 会場の仕組み、流動性、インセンティブ、解決ルールを、暗示されたシグナルから分離してください。
  • 操作、薄い流動性、古い市場、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されたシステムの場合、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意思決定を定義します。
  2. 関連する市場、イベント、タグ、会場を見つけます。
  3. 市場が暗示する確率を、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
    • 市場の経過期間
    • トレーダー/インセンティブの集中度(既知の場合)
    • 解決権限
    • 地理的またはアカウントの制限
  5. 提出書類、ニュース、世論調査、調査、顧客データ、社内KPIなどの非市場ソースと比較します。
  6. シグナルが、特定された意思決定に対して使用可能か、弱いか、不適切かを推奨します。

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ソースに基づいたコンテキストを提供します。
  • ダッシュボードシグナル: 市場が暗示する確率を社内メトリクスとともに表示します。
  • エージェントメモリ入力: 後で取得できるタイムスタンプ付きのシグナル。
  • 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します。
  • 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します。

出力契約

以下を使用します:

  1. 意思決定コンテキスト
  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提供のための入力であり、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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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