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예측 시장 위험 검토

예측 시장, 바스켓, 오라클, 트레이딩 에이전트 워크플로의 규정 준수, 안전, 데이터 품질, 개인정보 보호 및 실행 위험을 검토합니다. 워크플로가 거래소 인증, 사용자 포트폴리오 데이터, API 키 또는 거래 계획을 처리하기 전에 사용하세요.

예측 시장 위험 검토란 무엇인가요?

이 스킬은 예측 시장 관련 워크플로가 사용자의 금융 컨텍스트, 거래소 인증, 포트폴리오 데이터, 자동화 또는 실행 가능 도구에 접근하기 전에 반드시 수행되어야 하는 위험 검토 절차를 정의합니다. 개발자와 AI 에이전트 사용자는 이 스킬을 통해 조언 경계, 거래소 및 규제 경계, 데이터 품질, 보안, 개인정보 보호 등 5가지 핵심 검토 게이트(Gate)를 체계적으로 점검할 수 있습니다. 특히 실행 가능한 단계가 요청될 경우 별도의 구현 계획과 명시적인 사용자 승인을 요구하여 무분별한 자동 실행을 방지합니다. 주요 플랫폼(Claude Code, Cursor 등)과 호환되며, 검토 결과는 검토 범위, 통과/경고/실패 항목, 차단된 작업, 필요한 완화 조치, 안전한 다음 단계로 구성된 출력 계약(Output Contract) 형식으로 제공됩니다.

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

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문서

예측 시장 위험 검토은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬은 예측 시장 워크플로가 사용자의 금융 컨텍스트, 거래소 인증, 포트폴리오 데이터, 자동화 또는 실행 가능 도구에 접근하기 전에 사용하세요.

검토 게이트

조언 경계

  • 출력이 정보 제공용임을 확인하세요.
  • 매수/매도/보유/규모 추천을 제거하세요.
  • 수동 사용자 결정 지점을 명시적으로 유지하세요.

거래소 및 규제 경계

  • 거래소 이용약관, 지역 제한, 계정 한도 및 API 규칙을 식별하세요.
  • 베팅, 파생상품, 증권 또는 상품에 대한 모호성이 있는 경우 관련 법률 검토를 위해 플래그를 지정하세요.
  • 거래소 제한 또는 속도 제한을 우회하지 마세요.

데이터 품질

  • 시장 유동성, 스프레드, 해결 규칙, 오래된 가격 및 출처 타임스탬프를 확인하세요.
  • 공개 거래소 데이터와 Itó 게이트 데이터를 분리하세요.
  • 레이블 없이 공개 및 비공개 출처를 혼합하지 마세요.

보안

  • 개인 키, 시드 구문 또는 비밀번호를 요청하거나 저장하지 마세요.
  • ITO_API_KEY 및 거래소 API 키를 로그와 문서에서 제외하세요.
  • 기본적으로 읽기 전용 범위를 사용하세요.
  • 모든 개인 구현이 실행을 추가하기 전에 회로 차단기, 지출 한도, 드라이 런 및 사람의 승인을 요구하세요.

개인정보 보호

  • 사용자 포트폴리오, 금융 및 지식 베이스 데이터를 최소화하세요.
  • 공개 아티팩트에서 개인 출처를 삭제하세요.
  • 검토에 필요한 필드만 유지하세요.

출력 계약

반환:

  1. 검토 범위
  2. 통과/경고/실패 결과
  3. 차단된 작업
  4. 필요한 완화 조치
  5. 안전한 다음 단계

실행 가능한 단계가 요청된 경우 별도의 구현 계획과 명시적인 사용자 승인이 필요합니다.

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.

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