awesome-trading-agents은(는) 무엇을 하나요?
LLM 기반 트레이딩 에이전트, MCP 서버, 시장 조사, 전략 및 실행을 위한 에이전트 스킬의 선별된 목록입니다.
출처: https://github.com/LLMQuant/awesome-trading-agents
Awesome Skills 일일 스킬 헌터에 의해 발견되었습니다.
LLM 기반 트레이딩 에이전트, MCP 서버, 시장 조사, 전략 및 실행을 위한 에이전트 스킬의 선별된 목록입니다.
이 스킬은 LLMQuant/awesome-trading-agents 저장소를 기반으로 한 선별된 목록으로, LLM 기반 트레이딩 에이전트, MCP 서버, 그리고 시장 조사, 전략 수립, 실행을 위한 에이전트 스킬을 제공합니다. 개발자와 트레이더가 최신 LLM 기반 트레이딩 도구를 쉽게 발견하고 활용할 수 있도록 돕습니다. GitHub에서 호스팅되며 Awesome Skills의 일일 스킬 헌터에 의해 발견되었습니다. 이 스킬을 통해 사용자는 고급 AI 기능을 활용한 트레이딩 에이전트 생태계를 탐색하고 통합할 수 있습니다.
npx skills add LLMQuant/awesome-trading-agentsInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
LLM 기반 트레이딩 에이전트, MCP 서버, 시장 조사, 전략 및 실행을 위한 에이전트 스킬의 선별된 목록입니다.
출처: https://github.com/LLMQuant/awesome-trading-agents
Awesome Skills 일일 스킬 헌터에 의해 발견되었습니다.
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.