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예측 시장 오라클 리서치

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

예측 시장 오라클 리서치란 무엇인가요?

이 스킬은 예측 시장 데이터를 AI 에이전트, 대시보드, 또는 기업 의사 결정 시스템에 오라클 신호로 통합하는 방법을 연구하는 데 사용됩니다. 시장 가격을 절대적 진실로 취급하지 않으며, 유동성, 스프레드, 시장 연령, 트레이더 농도, 해결 권한 등의 요소를 평가하여 신호 품질을 분석합니다. Claude Code, Cursor, Codex 등의 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 리서치 어시스턴트, 대시보드 신호, 에이전트 메모리 입력, 알림 입력, 시나리오 계획 등 다양한 통합 패턴을 지원합니다. 또한, 온체인 또는 실행 연결 시스템의 경우 쓰기 권한 부여 전에 `llm-trading-agent-security` 스킬을 실행하도록 권장하여 보안을 강화합니다.

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

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문서

예측 시장 오라클 리서치은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬은 예측 시장을 데이터 소스, 예측 입력, 오라클 유사 신호 또는 의사 결정 인텔리전스 계층으로 고려할 때 사용하세요.

가드레일

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

연구 워크플로

  1. 신호가 제공할 의사 결정을 정의합니다.
  2. 관련 시장, 이벤트, 태그 및 장소를 찾습니다.
  3. 타임스탬프와 소스 링크가 포함된 시장 내재 확률을 기록합니다.
  4. 신호 품질을 평가합니다:
    • 유동성
    • 스프레드
    • 시장 연령
    • 알려진 경우 트레이더/인센티브 집중도
    • 해결 권한
    • 지역 또는 계정 제한 사항
  5. 보고서, 뉴스, 여론조사, 연구, 고객 데이터 또는 내부 KPI와 같은 비시장 소스와 비교합니다.
  6. 신호가 명시된 의사 결정에 사용 가능한지, 약한지, 또는 부적합한지 권장합니다.

통합 패턴

  • 리서치 어시스턴트: 인간 분석가를 위한 소스 기반 컨텍스트입니다.
  • 대시보드 신호: 내부 메트릭과 함께 표시되는 시장 내재 확률입니다.
  • 에이전트 메모리 입력: 나중에 검색할 수 있는 타임스탬프가 있는 신호입니다.
  • 알림 입력: 확률, 스프레드 또는 유동성이 임계값을 넘을 때 알림을 보냅니다.
  • 시나리오 계획: 거래를 자동화하지 않고 여러 이벤트 결과를 비교합니다.

출력 계약

다음을 사용하세요:

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

다음으로 마무리하세요:

예측 시장 신호는 투자 조언이 아닌 정보 제공 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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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