wallstreet-tieling은(는) 무엇을 하나요?
은행 실사, 재무 분석, 위험 평가, KYC/KYB/AML/OSINT를 위한 AI 신용 인텔리전스 에이전트 스킬입니다. 13개 에이전트 크루가 10~30개의 데이터 소스를 활용합니다.
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은행 실사, 재무 분석, 위험 평가, KYC/KYB/AML/OSINT를 위한 AI 신용 인텔리전스 에이전트 스킬입니다. 13개 에이전트 크루가 10~30개의 데이터 소스를 활용합니다. 설치: npx skills add Dear-Ded/wallstreet-tieling -g -y
이 AI 에이전트 스킬은 은행 실사, 재무 분석, 위험 평가, KYC(고객확인), KYB(법인확인), AML(자금세탁방지), OSINT(공개출처정보) 등 신용 인텔리전스 업무를 자동화합니다. 13개의 전문 에이전트로 구성된 크루가 10~30개의 다양한 데이터 소스(공개 데이터베이스, 재무 보고서, 규제 정보 등)를 통합 분석하여 신용 리스크를 평가하고 due diligence 보고서를 생성합니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 주요 AI 코딩 도구와 호환되며, `npx skills add` 명령어로 간단히 설치할 수 있습니다. 이 스킬을 통해 금융 분석가는 수작업으로 수일이 소요되던 데이터 수집 및 분석 프로세스를 몇 분으로 단축하고, 보다 정확하고 포괄적인 신용 평가를 수행할 수 있습니다.
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은행 실사, 재무 분석, 위험 평가, KYC/KYB/AML/OSINT를 위한 AI 신용 인텔리전스 에이전트 스킬입니다. 13개 에이전트 크루가 10~30개의 데이터 소스를 활용합니다.
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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.