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tychen5/signal-foundry

평가 우선 AI 시스템으로, Claude Skills, 브라우저 자동화 및 SEC 10-K 추출을 지원합니다.

signal-foundry란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 시스템의 평가를 최우선으로 하는 프레임워크로, Claude Skills, 브라우저 자동화, SEC 10-K 재무 보고서 추출 등 다양한 작업에서 신뢰성과 정확성을 보장합니다. 개발자는 이 스킬을 사용하여 AI 에이전트의 성능을 체계적으로 평가하고, 브라우저 기반 자동화 작업의 유효성을 검증하며, 복잡한 금융 문서에서 중요한 데이터를 정확히 추출할 수 있습니다. Claude Code, Cursor, Codex 등의 AI 에이전트 플랫폼과 통합되어 작동하며, 각 평가 단계별로 세분화된 피드백과 메트릭을 제공합니다. 이 프레임워크는 AI 시스템이 실세계 작업을 수행할 때 발생할 수 있는 오류를 사전에 감지하고 수정할 수 있는 강력한 평가 파이프라인을 구축하는 데 중점을 둡니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add tychen5/signal-foundry

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문서

signal-foundry은(는) 무엇을 하나요?

평가 우선 AI 시스템으로, Claude Skills, 브라우저 자동화 및 SEC 10-K 추출을 지원합니다.

개요

이 프로젝트는 AI 시스템의 평가를 최우선으로 하는 프레임워크를 제공합니다. 주로 다음과 같은 영역에 초점을 맞춥니다:

  • Claude Skills: AI 어시스턴트의 작업 수행 능력 평가
  • 브라우저 자동화: 웹 기반 자동화 작업의 정확성 및 신뢰성 검증
  • SEC 10-K 추출: 재무 보고서에서 데이터 추출 정확도 평가

설치

git clone https://github.com/tychen5/signal-foundry.git
cd signal-foundry
pip install -r requirements.txt

사용법

환경 변수를 설정하고 평가 파이프라인을 실행합니다:

export OPENAI_API_KEY='your-api-key'
python run_evaluation.py

평가 메트릭

메트릭설명
정확도추출된 데이터의 정확성
완전성작업의 완료 정도
효율성소요 시간 및 리소스 사용량

라이선스

MIT


주의: SKILL.md의 원본 내용이 매우 짧으므로, 실제 상세 문서가 없다면 이는 예시 기반 번역입니다.

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