Communitygithub.com

예측 시장 오라클 리서치

예측 시장을 제품, 에이전트, 대시보드 및 기업 의사 결정 인텔리전스를 위한 데이터 소스 또는 오라클 신호로 조사합니다. 투자 조언 없이 시장 내재 확률, 주의 사항 및 통합 패턴에 대한 출처 기반 분석에 사용하십시오. 예측 시장을 제품, 에이전트 또는 대시보드의 데이터 소스 또는 오라클 신호로 평가할 때 사용하십시오.

예측 시장 오라클 리서치란 무엇인가요?

이 스킬은 예측 시장을 데이터 소스, 예측 입력, 오라클 유사 신호 또는 의사 결정 인텔리전스 레이어로 고려할 때 사용됩니다. 주요 기능은 시장 가격을 객관적 진실로 취급하지 않고, 거래 장소 메커니즘, 유동성, 인센티브 및 해결 규칙을 내재된 신호와 분리하여 분석하는 것입니다. 조작, 낮은 유동성, 부실 시장 및 모호한 결과를 식별하며, 온체인 또는 실행 연결 시스템에는 보안 감사 실행을 요구합니다. 연구 워크플로우는 의사 결정 정의, 관련 시장 및 이벤트 조사, 시장 내재 확률 기록, 신호 품질 평가, 비시장 소스와의 비교를 포함합니다. 마지막으로 통합 권장 사항과 주의 사항을 제시하며, 모든 출력은 '예측 시장 신호는 투자 조언이 아닌 정보 입력입니다.'라는 문구로 종료됩니다. 이 스킬은 리서치 어시스턴트, 대시보드 신호, 에이전트 메모리 입력, 알림 입력 및 시나리오 계획 패턴을 지원합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/prediction-market-oracle-research

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

예측 시장 오라클 리서치은(는) 무엇을 하나요?

예측 시장을 데이터 소스, 예측 입력, 오라클 유사 신호 또는 의사 결정 인텔리전스 레이어로 고려할 때 이 스킬을 사용하십시오.

가드레일

  • 시장 가격을 객관적 진실로 취급하지 마십시오.
  • 투자 조언이나 거래 추천을 제공하지 마십시오.
  • 거래 장소 메커니즘, 유동성, 인센티브 및 해결 규칙을 내재된 신호와 분리하십시오.
  • 조작, 낮은 유동성, 부실 시장 및 모호한 결과를 지적하십시오.
  • 온체인 또는 실행 연결 시스템의 경우, 쓰기 권한을 부여하기 전에 llm-trading-agent-security를 실행하십시오.

연구 워크플로우

  1. 신호가 정보를 제공할 의사 결정을 정의합니다.
  2. 관련 시장, 이벤트, 태그 및 거래 장소를 찾습니다.
  3. 시장 내재 확률을 타임스탬프 및 출처 링크와 함께 기록합니다.
  4. 신호 품질을 평가합니다:
    • 유동성
    • 스프레드
    • 시장 연령
    • 알려진 경우 트레이더/인센티브 집중도
    • 해결 권한
    • 지리 또는 계정 제한
  5. 신고 자료, 뉴스, 여론 조사, 연구, 고객 데이터 또는 내부 KPI와 같은 비시장 소스와 비교합니다.
  6. 명시된 의사 결정에 신호가 사용 가능한지, 약한지, 또는 부적합한지 권장합니다.

통합 패턴

  • 리서치 어시스턴트: 인간 분석가를 위한 출처 기반 컨텍스트.
  • 대시보드 신호: 내부 지표와 함께 시장 내재 확률.
  • 에이전트 메모리 입력: 나중에 검색할 수 있는 타임스탬프 신호.
  • 알림 입력: 확률, 스프레드 또는 유동성이 임계값을 초과할 때 알림.
  • 시나리오 계획: 거래를 자동화하지 않고 여러 이벤트 결과 비교.

출력 계약

다음을 사용하십시오:

  1. 의사 결정 컨텍스트
  2. 시장 출처
  3. 신호 품질
  4. 비교 출처
  5. 통합 권장 사항
  6. 주의 사항

다음으로 종료:

예측 시장 신호는 투자 조언이 아닌 정보 입력입니다.

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/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

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.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

관련 스킬