skills은(는) 무엇을 하나요?
Alva 플랫폼에서 에이전트 기반 금융 애플리케이션을 구축하고 배포합니다. 250개 이상의 금융 데이터 소스에 접근하고, 클라우드 측 분석을 실행하며, 거래 전략을 백테스트하고, 대화형 플레이북을 게시할 수 있습니다.
Alva 플랫폼에서 에이전트 기반 금융 애플리케이션을 구축하고 배포합니다. 250개 이상의 금융 데이터 소스에 접근하고, 클라우드 측 분석을 실행하며, 거래 전략을 백테스트하고, 대화형 플레이북을 게시할 수 있습니다.
이 스킬은 개발자와 AI 에이전트 사용자가 Alva 플랫폼에서 직접 금융 애플리케이션을 구축, 배포 및 상호작용할 수 있도록 지원합니다. 250개 이상의 금융 데이터 소스에 대한 액세스를 제공하므로 사용자는 실시간 시장 데이터, 과거 가격, 기업 재무제표 등을 손쉽게 가져올 수 있습니다. 또한 클라우드 측 분석 기능을 통해 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하고, 맞춤형 거래 전략을 백테스트하여 과거 성과를 평가할 수 있습니다. 구축된 애플리케이션은 대화형 플레이북 형태로 게시되어 팀원 또는 고객이 쉽게 탐색하고 상호작용할 수 있습니다. 주요 사용 사례로는 정량적 분석, 포트폴리오 관리, 위험 평가, 자동화된 거래 신호 생성 등이 있으며, Claude Code 및 유사 도구와의 통합을 통해 원활한 개발 워크플로우를 지원합니다. SKILL.md 문서는 스킬의 설정 방법, 사용 가능한 데이터 소스, 분석 파이프라인 구성, 플레이북 게시 프로세스 등에 대한 상세한 지침을 제공합니다.
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Alva 플랫폼에서 에이전트 기반 금융 애플리케이션을 구축하고 배포합니다. 250개 이상의 금융 데이터 소스에 접근하고, 클라우드 측 분석을 실행하며, 거래 전략을 백테스트하고, 대화형 플레이북을 게시할 수 있습니다.
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.