O que antigravity-stock-analysis-workflow faz?
📊 Automatize a análise de ações, desde a coleta de dados até a avaliação de risco e relatórios de transações, com este fluxo de trabalho abrangente.
📊 Automatize a análise de ações, desde a coleta de dados até a avaliação de risco e relatórios de transações, com este fluxo de trabalho abrangente.
Este fluxo de trabalho (workflow) para agentes de IA, como Claude Code, Cursor ou Codex, automatiza o processo completo de análise de ações. Ele lida com coleta de dados financeiros, avaliação de risco, e geração de relatórios de transações de forma integrada. Suportável por agentes que executam scripts e comandos de sistema, o workflow permite que o usuário defina tickers de ações, execute análises de tendências, calcule métricas de risco (como volatilidade e Sharpe ratio) e produza relatórios formatados. A principal vantagem é a redução do trabalho manual repetitivo, permitindo que analistas e investidores foquem na interpretação dos resultados. O workflow é descrito no SKILL.md e utiliza ferramentas de linha de comando e scripts Python (presumivelmente) para executar as tarefas de forma sequencial e automatizada.
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📊 Automatize a análise de ações, desde a coleta de dados até a avaliação de risco e relatórios de transações, com este fluxo de trabalho abrangente.
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.