sPEG-compound-solvency-model은(는) 무엇을 하나요?
sPEG 프레임워크 2026: AI 기반 희소성 조정 주식 평가 도구 – GitHub
sPEG 프레임워크 2026: AI 기반 희소성 조정 주식 평가 도구 – GitHub
이 스킬은 sPEG(Scarcity-adjusted PEG) 프레임워크를 구현한 AI 기반 주식 평가 도구로, 2026년 시장 환경에 맞춰 설계되었습니다. 전통적인 PEG 비율에 희소성(scarcity)과 상환 능력(solvency) 요소를 통합하여 기업의 내재 가치를 더 정확하게 평가합니다. GitHub 저장소로 제공되며, AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor)와 통합하여 실시간 주식 분석 및 비교 평가를 수행할 수 있습니다. 주요 기능으로는 데이터 수집, 희소성 지수 계산, 상환 능력 지표 분석, 그리고 최종 sPEG 점수 산출이 포함되어 있어 투자 의사 결정을 지원합니다.
npx skills add Aungkyawdna/sPEG-compound-solvency-modelsPEG 프레임워크 2026: AI 기반 희소성 조정 주식 평가 도구 – GitHub
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".