O que MingCang faz?
MingCang / 明仓：um loop de pesquisa pessoal local-first para A-shares, com importação de teses, falsificação, disciplina de risco, memória auditável e fluxos de trabalho de agentes.
MingCang / 明仓：um loop de pesquisa pessoal local-first para A-shares, com importação de teses, falsificação, disciplina de risco, memória auditável e fluxos de trabalho de agentes.
A skill 'MingCang' (明仓) implementa um loop de pesquisa pessoal para o mercado de ações A da China (A-shares), projetado para ser executado localmente (local-first). Ela permite que analistas e traders importem teses de investimento, realizem testes de falsificação (buscando evidências contrárias), apliquem disciplina de risco rigorosa e mantenham uma memória auditável de todas as decisões. A skill é especialmente útil para agentes de IA que precisam automatizar fluxos de trabalho de pesquisa fundamental, garantindo rastreabilidade e rigor metodológico. Suportada em plataformas como Claude Code, Cursor ou Codex, a skill opera a partir de um diretório local, processando dados e gerando relatórios com versionamento completo. Seu funcionamento baseia-se em uma estrutura de diretórios e arquivos Markdown que representam cada etapa da pesquisa, desde a tese inicial até a lição aprendida, tornando todo o processo transparente e auditável.
npx skills add Zeeechenn/MingCangInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
MingCang / 明仓：um loop de pesquisa pessoal local-first para A-shares, com importação de teses, falsificação, disciplina de risco, memória auditável e fluxos de trabalho de agentes.
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.