Stock Analysis For Quant

Stark · 76

Von der Community indexiert

Various Types of Stock Analysis in Excel, Matlab, Power BI, Python, R, and Tableau

Verified installs0

Stars2.0K

Version1.0.0

Qualität73/100 · Stark

Vertrauen76/100 · Vor Installation prüfen

Audit76/100 · Prüfung nötig

Asset-Profil

Finanz- und Quant-Workflows

Market data, SEC filings, portfolio analysis, quant research, backtesting, and risk workflows.

Bereich ansehen

Szenario

Finanz und Quant

I need my agent to analyze markets, financial data, filings, portfolios, and quant strategies.

Agent-Fit

Claude Code + CLI + Codex

Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.

Installieren

Bereit

npx skills add LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant

Wartung

Veraltet

1 Jahre seit dem letzten Push

Risiko

Prüfung nötig

Repository appears stale

GitHub-Qualität

2.0K

73/100 Qualität · 84/100 Vertrauen

Abdeckungs-Tags

FinanceFinanz und QuantquantRechercheexcel

Review-Notizen

Repository appears stale · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent-Adoptionskarte

Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick

Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.

Qualität

Stark

Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.

Vertrauen

Vor Installation prüfen

Gutes Shortlist-Signal, aber der Agent sollte Auditnotizen, Installationsrichtlinien und Ergebnisbelege vor der Ausführung prüfen.

Audit

Prüfung nötig

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

OpenAgentSkill Trust Score v5

Menschliche Prüfung vor Installation

Nach menschlicher oder Sandbox-Prüfung als primären Kandidaten verwenden.

Jupyter NotebookFinanceCodexClaude CodeCursor

Stars

2.0K GitHub-Stars

Repository-Aktivität

2.0K Stars und 516 Forks

Wartung

1 Jahre seit dem letzten Push

Lizenz

MIT

Installieren

npx skills add LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant

Installationssicherheit

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsfläche

Dateisystem- oder Dokumentzugriff

Agent-Ergebnisse

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Dokumentation

Starker README/SKILL.md-Kontext

Risikoübersicht

Vor Produktion prüfen

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
Repository looks stale
Quality score needs review
Recent maintenance: 1y since push

Installationsbereitschaft

Installationspfad verfügbar

Installationspfad ist verfügbar
Repository-Belege sind verfügbar
Lizenz ist angegeben
Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege

Agent-lesbare Metadaten

Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.

Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.

JSON öffnen

Geeignete Aufgaben

RAG and knowledge-Workflows
Claude-Code-Teams
Teams, die GitHub-Adoptionssignale schätzen
Chunk documents

Geeignete Agents

Jupyter NotebookFinanceCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Installationsentscheidung

Befehl: npx skills add LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant
Richtlinie: Prüfen
Menschliche Prüfung: Ja

Vertrauen und Risiko

Vertrauen: 76/100
Audit: 76/100
Risikoebene: Prüfung nötig

Ergebnis-Loop

Endpoint: /api/agent/outcome
Event-ID: resolve
Ergebnisse: 5

Installationsbefehl

npx skills add LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant

Öffentliches Audit Eval-Bericht Resolve API Installationsübergabe

Nicht verwenden, wenn

teams that require actively maintained dependencies
production agents without a repository review
Repository looks stale
Repository appears stale
Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Alternative

TradingAgents

88.4K Stars

npx skills add TauricResearch/TradingAgents

Alternative

Actual

28.0K Stars

npx skills add actualbudget/actual

Alternative

OpenBB

69.5K Stars

npx skills add OpenBB-finance/OpenBB

Alternative

FinGPT

21.1K Stars

npx skills add AI4Finance-Foundation/FinGPT

Agent-Sicherheit v2

60/100 · Vor Installation prüfen

Mit Berechtigungshinweisen geprüftPrüfen

Nutzbarer Kandidat, aber der Agent sollte Berechtigungs- und Auditnotizen vor der Installation anzeigen.

Vor der Installation in einem echten Arbeitsbereich ist menschliche Freigabe erforderlich.

Per API auflösen

Mittel

Netzwerkzugriff

Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.

Mittel

Dateisystemzugriff

Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.

Repository appears stale

Installationsziele

Diesen Skill im Agent-Workflow installieren

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install lastancientone-stock-analysis-for-quant

Agent-Auflösungsplan

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.

Textplan öffnen

JSON öffnen

/api/agent/resolve?task=Use%20Stock%20Analysis%20For%20Quant%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium

Resolve-Text

/api/agent/resolve?task=Use%20Stock%20Analysis%20For%20Quant%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text

Installationsübergabe

/api/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant/install

Agent sollte prüfen

Task fit and alternatives from Resolve API.
Audit score, trust score, and safety policy warnings.
Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Prompt kopieren

Task: Use Stock Analysis For Quant in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Stock%20Analysis%20For%20Quant%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant/install
Install command: npx skills add LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent-Übergabe

Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

Installations-API öffnen

Installationsübergabe

/api/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant/install

LLM-Textformat

/api/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant/install?format=text

Alternativen finden

/api/skills/search?q=Stock%20Analysis%20For%20Quant&limit=3

Agent-Prompt

Use Stock Analysis For Quant for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant/install, then install with: npx skills add LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant

Registry-Metadaten

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.

Manifest öffnen

Manifest

/api/registry/manifest/lastancientone-stock-analysis-for-quant

LLM-Text

/api/registry/manifest/lastancientone-stock-analysis-for-quant?format=text

Installationsalias

/api/registry/install/lastancientone-stock-analysis-for-quant

Empfehlen

/api/registry/recommend?task=Use%20Stock%20Analysis%20For%20Quant%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3

Agent-Fit

78/100

RAG and knowledge

Use-Case-Tags

RAG and knowledge Recherche-Agents Finanz und Quant

Plattformen

Jupyter Notebook, Finance, Claude Code

Audit-Bericht

Prüfung nötig · 76/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehen Eval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Companion skill for RAG and knowledge

Shortlist this skill and compare it with close alternatives before production adoption.

Bereitschaft

Shortlist

Phase

Rolle im Stack

Ergänzende Skill

Primäre Eignung

RAG and knowledge

Vertrauenslabel

Starke Shortlist

Installationspfad

Befehl bereit

Verwenden wenn

RAG and knowledge-Workflows
Claude-Code-Teams
Teams, die GitHub-Adoptionssignale schätzen

Evidenz

2,038 GitHub-Stars
install command or GitHub repo available
Qualitätsprofil 73/100
14 OpenAgentSkill-Interaktionen

zuerst prüfen

Repository looks stale

Implementierungspfad

1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine RAG and knowledge-Aufgabe vollständig aus.
2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Vertrauensprofil

Vor Installation prüfen

Gutes Shortlist-Signal, aber der Agent sollte Auditnotizen, Installationsrichtlinien und Ergebnisbelege vor der Ausführung prüfen.

OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Bestanden

2.0K GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Bestanden

2.0K Stars und 516 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Beheben

1 Jahre seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

MIT

Positive Signale

Manuell verifizierte Auflistung
KI-Prüfung genehmigt
Installationspfad ist verfügbar
Repository-Belege sind verfügbar
Aussagekräftiges GitHub-Adoptionssignal
Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
OpenAgentSkill-Nutzungsaktivität erkannt
Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf

Vor Installation prüfen

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
Repository looks stale
Quality score needs review
Recent maintenance: 1y since push
Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich

Empfohlene Aktion

Nach menschlicher oder Sandbox-Prüfung als primären Kandidaten verwenden.

Qualitätsprofil

Stark Kandidat für Agent-Workflows

Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.

GitHub-Stars

2.0K

Aktualität

vor 1 Jahren

Installationsbereit

Lizenz

MIT

Vor Installation prüfen: Repository looks stale

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Search private knowledge

RAG and knowledge

I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.

Investigate faster

Research agents

I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.

Analyze markets

Finance and quant

I need my agent to analyze markets, financial data, filings, portfolios, and quant strategies.

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Ingest, retrieve, and cite

RAG knowledge base

A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.

Find, compare, and synthesize

Research report agent

A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.

Turn skills into distribution

Content growth agent

A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.

Alternativen-Shortlist

Vor Installation vergleichen

Similar skills that may fit this task.

Alle vergleichen

TradingAgents

TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework

Actual

A local-first personal finance app

OpenBB

Financial data platform for analysts, quants and AI agents.

FinGPT

FinGPT: Open-Source Financial Large Language Models! Revolutionize 🔥 We release the trained model on HuggingFace.

Übersicht

Various Types of Stock Analysis in Excel, Matlab, Power BI, Python, R, and Tableau

Imported by the skill-only GitHub discovery pipeline because it matches agent skill, automation, domain workflow, RAG, document-processing, data, finance, security, or developer-tool signals. Protocol-server projects are excluded from automated imports.

Plattformkompatibilität

jupyter-notebookFULL

financeFULL

Technische Details

Version: 1.0.0
Lizenz: MIT
Letzte Aktualisierung: 18. Aug. 2026
Veröffentlicht: 12. Juni 2026

Frameworks & Tools

Jupyter NotebookFinance

Entscheidungsübersicht

Ergänzende Skill

Bereit

Shortlist

Phase

2,038 GitHub-Stars

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

Prüfung nötig

Sicherheit: 89/100
Wartung: 38/100
Installieren: 92/100

Vollständiges Audit öffnen Eval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.

Belegt

Needs first agent runAuto-Installation: zuerst prüfenLetzter: Unbekannt

Erfolgsrate: —
Letzter Fehler: —
Ergebnisse: 0
Ausgabequalität: —
Fehlgeschlagen: 0
Nicht relevant: 0
Installationen: 0
Durch Risiko blockiert: 0
Einrichtung erforderlich: 0
Produktion: 0

Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.

Agent-Proven-Ranking Ergebnisvertrag

Installieren

Zum Agent-Workflow hinzufügen

Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

Alternativen vergleichen Auto-Auflösungsplan Auf GitHub ansehen Dokumentation

Wachstums-Loop

Share-Kit

Szenariobasierter Entwurf für Stock Analysis For Quant, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis

Stock Analysis For Quant: Various Types of Stock Analysis in Excel, Matlab, Power BI, Python, R, and Tableau

2.0K stars

https://www.openagentskill.com/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant?ref=x

X-Entwurf öffnen

Optionale Antwort mit Installationsbefehl

Listing + install path for Stock Analysis For Quant:
https://www.openagentskill.com/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant?ref=x

Install: npx skills add LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant

Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Community-indexiert

Beanspruchbar

Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.

Ersteller: LastAncientOne
Quelle: LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant
Indexiert von: OpenAgentSkill Community-Index

Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.

Diesen Skill beanspruchen

Eigentümeranspruch

Diesen Skill-Eintrag beanspruchen

Dieser Community-indexiert-Eintrag wird LastAncientOne zugeschrieben, ist aber noch nicht offiziell markiert. Beanspruche ihn, um ein verifiziertes Eigentümersignal hinzuzufügen und künftige Launch-, Installations- und Audit-Updates vertrauenswürdiger zu machen.

Creator-Backlink-Kit

Evidenz-Badges in deine README einfügen

Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/lastancientone-stock-analysis-for-quant?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/lastancientone-stock-analysis-for-quant?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/lastancientone-stock-analysis-for-quant?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/lastancientone-stock-analysis-for-quant?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant)

Badge-Vorschau Audit öffnen Creator-Kit

Autor

LastAncientOne✓

@lastancientone

Plattform-Fit

Claude Code

Gesundheitssignale

GitHub-Stars: 2.0K
Qualitätswert: 50/100
Letzter GitHub-Push: 4. Mai 2025
Framework-Hinweise: 2
OpenAgentSkill-Aufrufe: 13
Installationskopien: 1
Externe Klicks: 0

Community-Signal

Teile mit, ob dieser Skill für deinen Agent-Workflow nützlich ist. Zusammengefasstes Feedback verbessert das Ranking im Laufe der Zeit.

Vertrauen & Sicherheit

Vor Installation prüfen

GitHub-Akzeptanz2.0K GitHub-StarsBestanden
Star-/Fork-Aktivität2.0K Stars und 516 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarBestanden
Aktuelle Wartung1 Jahre seit dem letzten PushBeheben
LizenzklarheitMITBestanden
README/SKILL.md-VollständigkeitMetadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-KontextBestanden
Abhängigkeits-/LaufzeitrisikoKeine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen MetadatenBestanden

Stock Analysis For Quant

Stark · 76

Von der Community indexiert

Various Types of Stock Analysis in Excel, Matlab, Power BI, Python, R, and Tableau

Verified installs0

Stars2.0K

Version1.0.0

Qualität73/100 · Stark

Vertrauen76/100 · Vor Installation prüfen

Audit76/100 · Prüfung nötig

Asset-Profil

Finanz- und Quant-Workflows

Market data, SEC filings, portfolio analysis, quant research, backtesting, and risk workflows.

Bereich ansehen

Szenario

Finanz und Quant

I need my agent to analyze markets, financial data, filings, portfolios, and quant strategies.

Agent-Fit

Claude Code + CLI + Codex

Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.

Installieren

Bereit

npx skills add LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant

Wartung

Veraltet

1 Jahre seit dem letzten Push

Risiko

Prüfung nötig

Repository appears stale

GitHub-Qualität

2.0K

73/100 Qualität · 84/100 Vertrauen

Abdeckungs-Tags

FinanceFinanz und QuantquantRechercheexcel

Review-Notizen

Repository appears stale · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent-Adoptionskarte

Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick

Qualität

Stark

Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.

Vertrauen

Vor Installation prüfen

Gutes Shortlist-Signal, aber der Agent sollte Auditnotizen, Installationsrichtlinien und Ergebnisbelege vor der Ausführung prüfen.

Audit

Prüfung nötig

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

OpenAgentSkill Trust Score v5

Menschliche Prüfung vor Installation

Nach menschlicher oder Sandbox-Prüfung als primären Kandidaten verwenden.

Jupyter NotebookFinanceCodexClaude CodeCursor

Stars

2.0K GitHub-Stars

Repository-Aktivität

2.0K Stars und 516 Forks

Wartung

1 Jahre seit dem letzten Push

Lizenz

MIT

Installieren

npx skills add LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant

Installationssicherheit

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsfläche

Dateisystem- oder Dokumentzugriff

Agent-Ergebnisse

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Dokumentation

Starker README/SKILL.md-Kontext

Risikoübersicht

Vor Produktion prüfen

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
Repository looks stale
Quality score needs review
Recent maintenance: 1y since push

Installationsbereitschaft

Installationspfad verfügbar

Installationspfad ist verfügbar
Repository-Belege sind verfügbar
Lizenz ist angegeben
Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege

Agent-lesbare Metadaten

Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.

Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.

JSON öffnen

Geeignete Aufgaben

RAG and knowledge-Workflows
Claude-Code-Teams
Teams, die GitHub-Adoptionssignale schätzen
Chunk documents

Geeignete Agents

Jupyter NotebookFinanceCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Installationsentscheidung

Befehl: npx skills add LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant
Richtlinie: Prüfen
Menschliche Prüfung: Ja

Vertrauen und Risiko

Vertrauen: 76/100
Audit: 76/100
Risikoebene: Prüfung nötig

Ergebnis-Loop

Endpoint: /api/agent/outcome
Event-ID: resolve
Ergebnisse: 5

Installationsbefehl

npx skills add LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant

Öffentliches Audit Eval-Bericht Resolve API Installationsübergabe

Nicht verwenden, wenn

teams that require actively maintained dependencies
production agents without a repository review
Repository looks stale
Repository appears stale
Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Alternative

TradingAgents

88.4K Stars

npx skills add TauricResearch/TradingAgents

Alternative

Actual

28.0K Stars

npx skills add actualbudget/actual

Alternative

OpenBB

69.5K Stars

npx skills add OpenBB-finance/OpenBB

Alternative

FinGPT

21.1K Stars

npx skills add AI4Finance-Foundation/FinGPT

Agent-Sicherheit v2

60/100 · Vor Installation prüfen

Mit Berechtigungshinweisen geprüftPrüfen

Nutzbarer Kandidat, aber der Agent sollte Berechtigungs- und Auditnotizen vor der Installation anzeigen.

Vor der Installation in einem echten Arbeitsbereich ist menschliche Freigabe erforderlich.

Per API auflösen

Mittel

Netzwerkzugriff

Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.

Mittel

Dateisystemzugriff

Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.

Repository appears stale

Installationsziele

Diesen Skill im Agent-Workflow installieren

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install lastancientone-stock-analysis-for-quant

Agent-Auflösungsplan

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.

Textplan öffnen

JSON öffnen

/api/agent/resolve?task=Use%20Stock%20Analysis%20For%20Quant%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium

Resolve-Text

/api/agent/resolve?task=Use%20Stock%20Analysis%20For%20Quant%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text

Installationsübergabe

/api/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant/install

Agent sollte prüfen

Task fit and alternatives from Resolve API.
Audit score, trust score, and safety policy warnings.
Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Prompt kopieren

Task: Use Stock Analysis For Quant in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Stock%20Analysis%20For%20Quant%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant/install
Install command: npx skills add LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent-Übergabe

Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

Installations-API öffnen

Installationsübergabe

/api/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant/install

LLM-Textformat

/api/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant/install?format=text

Alternativen finden

/api/skills/search?q=Stock%20Analysis%20For%20Quant&limit=3

Agent-Prompt

Use Stock Analysis For Quant for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant/install, then install with: npx skills add LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant

Registry-Metadaten

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.

Manifest öffnen

Manifest

/api/registry/manifest/lastancientone-stock-analysis-for-quant

LLM-Text

/api/registry/manifest/lastancientone-stock-analysis-for-quant?format=text

Installationsalias

/api/registry/install/lastancientone-stock-analysis-for-quant

Empfehlen

/api/registry/recommend?task=Use%20Stock%20Analysis%20For%20Quant%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3

Agent-Fit

78/100

RAG and knowledge

Use-Case-Tags

RAG and knowledge Recherche-Agents Finanz und Quant

Plattformen

Jupyter Notebook, Finance, Claude Code

Audit-Bericht

Prüfung nötig · 76/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehen Eval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Companion skill for RAG and knowledge

Shortlist this skill and compare it with close alternatives before production adoption.

Bereitschaft

Shortlist

Phase

Rolle im Stack

Ergänzende Skill

Primäre Eignung

RAG and knowledge

Vertrauenslabel

Starke Shortlist

Installationspfad

Befehl bereit

Verwenden wenn

RAG and knowledge-Workflows
Claude-Code-Teams
Teams, die GitHub-Adoptionssignale schätzen

Evidenz

2,038 GitHub-Stars
install command or GitHub repo available
Qualitätsprofil 73/100
14 OpenAgentSkill-Interaktionen

zuerst prüfen

Repository looks stale

Implementierungspfad

1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine RAG and knowledge-Aufgabe vollständig aus.
2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Vertrauensprofil

Vor Installation prüfen

Gutes Shortlist-Signal, aber der Agent sollte Auditnotizen, Installationsrichtlinien und Ergebnisbelege vor der Ausführung prüfen.

OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Bestanden

2.0K GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Bestanden

2.0K Stars und 516 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Beheben

1 Jahre seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

MIT

Positive Signale

Manuell verifizierte Auflistung
KI-Prüfung genehmigt
Installationspfad ist verfügbar
Repository-Belege sind verfügbar
Aussagekräftiges GitHub-Adoptionssignal
Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
OpenAgentSkill-Nutzungsaktivität erkannt
Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf

Vor Installation prüfen

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
Repository looks stale
Quality score needs review
Recent maintenance: 1y since push
Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich

Empfohlene Aktion

Nach menschlicher oder Sandbox-Prüfung als primären Kandidaten verwenden.

Qualitätsprofil

Stark Kandidat für Agent-Workflows

Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.

GitHub-Stars

2.0K

Aktualität

vor 1 Jahren

Installationsbereit

Lizenz

MIT

Vor Installation prüfen: Repository looks stale

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Search private knowledge

RAG and knowledge

I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.

Investigate faster

Research agents

I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.

Analyze markets

Finance and quant

I need my agent to analyze markets, financial data, filings, portfolios, and quant strategies.

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Ingest, retrieve, and cite

RAG knowledge base

A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.

Find, compare, and synthesize

Research report agent

A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.

Turn skills into distribution

Content growth agent

A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.

Alternativen-Shortlist

Vor Installation vergleichen

Similar skills that may fit this task.

Alle vergleichen

TradingAgents

TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework

Actual

A local-first personal finance app

OpenBB

Financial data platform for analysts, quants and AI agents.

FinGPT

FinGPT: Open-Source Financial Large Language Models! Revolutionize 🔥 We release the trained model on HuggingFace.

Übersicht

Various Types of Stock Analysis in Excel, Matlab, Power BI, Python, R, and Tableau

Plattformkompatibilität

jupyter-notebookFULL

financeFULL

Technische Details

Version: 1.0.0
Lizenz: MIT
Letzte Aktualisierung: 18. Aug. 2026
Veröffentlicht: 12. Juni 2026

Frameworks & Tools

Jupyter NotebookFinance

Entscheidungsübersicht

Ergänzende Skill

Bereit

Shortlist

Phase

2,038 GitHub-Stars

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

Prüfung nötig

Sicherheit: 89/100
Wartung: 38/100
Installieren: 92/100

Vollständiges Audit öffnen Eval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.

Belegt

Needs first agent runAuto-Installation: zuerst prüfenLetzter: Unbekannt

Erfolgsrate: —
Letzter Fehler: —
Ergebnisse: 0
Ausgabequalität: —
Fehlgeschlagen: 0
Nicht relevant: 0
Installationen: 0
Durch Risiko blockiert: 0
Einrichtung erforderlich: 0
Produktion: 0

Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.

Agent-Proven-Ranking Ergebnisvertrag

Installieren

Zum Agent-Workflow hinzufügen

Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

Alternativen vergleichen Auto-Auflösungsplan Auf GitHub ansehen Dokumentation

Wachstums-Loop

Share-Kit

Szenariobasierter Entwurf für Stock Analysis For Quant, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis

Stock Analysis For Quant: Various Types of Stock Analysis in Excel, Matlab, Power BI, Python, R, and Tableau

2.0K stars

https://www.openagentskill.com/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant?ref=x

X-Entwurf öffnen

Optionale Antwort mit Installationsbefehl

Listing + install path for Stock Analysis For Quant:
https://www.openagentskill.com/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant?ref=x

Install: npx skills add LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant

Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Community-indexiert

Beanspruchbar

Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.

Ersteller: LastAncientOne
Quelle: LastAncientOne/Stock_Analysis_For_Quant
Indexiert von: OpenAgentSkill Community-Index

Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.

Diesen Skill beanspruchen

Eigentümeranspruch

Diesen Skill-Eintrag beanspruchen

Creator-Backlink-Kit

Evidenz-Badges in deine README einfügen

Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/lastancientone-stock-analysis-for-quant?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/lastancientone-stock-analysis-for-quant?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/lastancientone-stock-analysis-for-quant?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/lastancientone-stock-analysis-for-quant?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/lastancientone-stock-analysis-for-quant)

Badge-Vorschau Audit öffnen Creator-Kit

Autor

LastAncientOne✓

@lastancientone

Plattform-Fit

Claude Code

Gesundheitssignale

GitHub-Stars: 2.0K
Qualitätswert: 50/100
Letzter GitHub-Push: 4. Mai 2025
Framework-Hinweise: 2
OpenAgentSkill-Aufrufe: 13
Installationskopien: 1
Externe Klicks: 0

Community-Signal

Teile mit, ob dieser Skill für deinen Agent-Workflow nützlich ist. Zusammengefasstes Feedback verbessert das Ranking im Laufe der Zeit.

Vertrauen & Sicherheit

Vor Installation prüfen

GitHub-Akzeptanz2.0K GitHub-StarsBestanden
Star-/Fork-Aktivität2.0K Stars und 516 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarBestanden
Aktuelle Wartung1 Jahre seit dem letzten PushBeheben
LizenzklarheitMITBestanden
README/SKILL.md-VollständigkeitMetadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-KontextBestanden
Abhängigkeits-/LaufzeitrisikoKeine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen MetadatenBestanden

Stock Analysis For Quant

Finanz- und Quant-Workflows

Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick

Menschliche Prüfung vor Installation

Vor Produktion prüfen

Installationspfad verfügbar

Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.

TradingAgents

Actual

OpenBB

FinGPT

60/100 · Vor Installation prüfen

Netzwerkzugriff

Dateisystemzugriff

Diesen Skill im Agent-Workflow installieren

OpenAgentSkill CLI

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

Prüfung nötig · 76/100

Companion skill for RAG and knowledge

Vor Installation prüfen

Stark Kandidat für Agent-Workflows

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

RAG and knowledge

Research agents

Finance and quant

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

RAG knowledge base

Research report agent

Content growth agent

Vor Installation vergleichen

TradingAgents

Actual

OpenBB

FinGPT

Übersicht

Plattformkompatibilität

Technische Details

Ergänzende Skill

Installationsprüfung

Von Agent belegte Evidenz

Zum Agent-Workflow hinzufügen

Share-Kit

Community-indexiert

Diesen Skill-Eintrag beanspruchen

Evidenz-Badges in deine README einfügen

Autor

Tags

Plattform-Fit

Gesundheitssignale

Community-Signal

Vertrauen & Sicherheit

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Menschliche Prüfung vor Installation

Vor Produktion prüfen

Installationspfad verfügbar

Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.

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Actual

OpenBB

FinGPT

60/100 · Vor Installation prüfen

Netzwerkzugriff

Dateisystemzugriff

Diesen Skill im Agent-Workflow installieren

OpenAgentSkill CLI

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

Prüfung nötig · 76/100

Companion skill for RAG and knowledge

Vor Installation prüfen

Stark Kandidat für Agent-Workflows

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

RAG and knowledge

Research agents