O que finance-quant-skills faz?
Um repositório de habilidades para Agentes voltado ao campo de negociação quantitativa financeira, focado principalmente em negociação quantitativa de ações A.
Um repositório de habilidades para Agentes voltado ao campo de negociação quantitativa financeira, focado principalmente em negociação quantitativa de ações A.
Este repositório de habilidades para Agentes, chamado lzwme/finance-quant-skills, é voltado para desenvolvedores e usuários de agentes de IA que atuam no mercado financeiro, especialmente na negociação quantitativa de ações A (mercado chinês). Ele fornece um conjunto de skills especializadas que permitem que agentes como Claude Code, Cursor ou Codex executem tarefas como análise de dados históricos, construção e backtest de estratégias, cálculos de indicadores técnicos e geração de relatórios de mercado. A utilidade principal é acelerar o desenvolvimento de sistemas de negociação automatizados, reduzindo a necessidade de codificação manual repetitiva. Suporta plataformas populares de agentes de IA e pode ser integrado via instruções e ferramentas específicas descritas na documentação SKILL.md. O repositório funciona centralizando comandos e fluxos de trabalho otimizados para o contexto de finanças quantitativas, tornando a interação com dados financeiros mais eficiente.
npx skills add lzwme/finance-quant-skillsInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Um repositório de habilidades para Agentes voltado ao campo de negociação quantitativa financeira, focado principalmente em negociação quantitativa de ações A.
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.