Quant Buddy Skills

Prüfen · 64
Von der Community indexiert

A股·港股·美股量化分析 Agent Skill。支持行情、估值、财务查询、选股筛选、因子计算、策略回测。Quant agent skill for A-share, HK & US stocks — market data, fundamentals, screening, factor & backtest.

Verified installs0
Stars22
Version1.0.0
Qualität67/100 · Vielversprechend
Vertrauen64/100 · Nur Sandbox
Audit77/100 · Prüfung nötig

Asset-Profil

Coding- und Entwickler-Agents

Code review, repo analysis, testing, CI, GitHub, DevOps, and developer workflow skills.

Bereich ansehen

Szenario

Coding-Agents

I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.

Agent-Fit

Claude Code + OpenAI Agents + Cursor

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

Installieren

Bereit

npx skills add pseudo-longinus/quant-buddy-skills

Wartung

Aktiv

1 Monate seit dem letzten Push

Risiko

Prüfung nötig

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

GitHub-Qualität

22

67/100 Qualität · 72/100 Vertrauen

Abdeckungs-Tags

CodingCoding-AgentsFinanzen und Quantquantagent-skill

Review-Notizen

Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision · Low GitHub adoption signal

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

Vielversprechend
67

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

Vertrauen

Nur Sandbox
64

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

Audit

Prüfung nötig
77

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

OpenAgentSkill Trust Score v5

Menschliche Prüfung vor Installation

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

22 GitHub-Stars

Repository-Aktivität

22 Stars und 2 Forks

Wartung

1 Monate seit dem letzten Push

Lizenz

MIT

Installieren

npx skills add pseudo-longinus/quant-buddy-skills

Installationssicherheit

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsfläche

shell or command execution, network or browser access

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.
  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 22 GitHub stars

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

  • Finanz- und Quant-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Retrieve market data

Geeignete Agents

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLIOpenAI AgentsCLI

Installationsentscheidung

Befehl
npx skills add pseudo-longinus/quant-buddy-skills
Richtlinie
Prüfen
Menschliche Prüfung
Ja

Vertrauen und Risiko

Vertrauen
64/100
Audit
77/100
Risikoebene
Prüfung nötig

Ergebnis-Loop

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

Installationsbefehl

npx skills add pseudo-longinus/quant-buddy-skills

Nicht verwenden, wenn

  • Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
  • production agents without a repository review
  • Low GitHub adoption signal
  • Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent-Sicherheit v2

49/100 · Automatische Installation vermeiden

ExperimentellPrüfen

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

Per API auflösen

Hoch

Shell- oder Befehlsausführung

Die Skill-Metadaten verweisen auf Terminal-, CLI-, Shell-, Subprozess- oder Befehlsausführungs-Workflows.

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.

  • Hinweise auf Hochrisiko-Berechtigungen: Shell- oder Befehlsausführung
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

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 pseudo-longinus-quant-buddy-skills

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

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 Quant Buddy Skills in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Quant%20Buddy%20Skills%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/pseudo-longinus-quant-buddy-skills/install
Install command: npx skills add pseudo-longinus/quant-buddy-skills
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

Agent-Prompt

Use Quant Buddy Skills for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/pseudo-longinus-quant-buddy-skills/install, then install with: npx skills add pseudo-longinus/quant-buddy-skills

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

Agent-Fit

70/100

Finanz und Quant

Plattformen

Python, Claude Code, OpenAI Agents, Cursor

Audit-Bericht

Prüfung nötig · 77/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehenEval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Fallback candidate for Finance and quant

Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.

70
Bereitschaft
Prototyp
Phase

Rolle im Stack

Fallback-Kandidat

Primäre Eignung

Finanz und Quant

Vertrauenslabel

Zuerst prototypisieren

Installationspfad

Befehl bereit

Verwenden wenn

  • Finanz- und Quant-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects

Evidenz

  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • Qualitätsprofil 67/100
  • 25 OpenAgentSkill-Interaktionen

zuerst prüfen

  • Low GitHub adoption signal

Implementierungspfad

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

Vertrauensprofil

Nur Sandbox

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

64
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Beheben

22 GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Beheben

22 Stars und 2 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

1 Monate seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Bestanden

MIT

Positive Signale

  • KI-Prüfung genehmigt
  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Kürzlich gewartetes Repository
  • Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
  • 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.
  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 22 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 22 stars, 2 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
  • Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich

Empfohlene Aktion

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

Qualitätsprofil

Vielversprechend Kandidat für Agent-Workflows

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

67
GitHub-Stars
22
Aktualität
vor 1 Monaten
Installationsbereit
Ja
Lizenz
MIT
Vor Installation prüfen: Low GitHub adoption signal

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Alternativen-Shortlist

Vor Installation vergleichen

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Übersicht

# quant-buddy-skills

<p align="center"> <img src="assets/banner.jpg" alt="quant-buddy-skills" width="100%" /> </p>

<p align="center"> <a href="README.md">中文</a> · <a href="README.en.md">English</a> · <a href="https://www.quantbuddy.cn">官网</a> · <a href="https://tcn8bvcbyokw.feishu.cn/wiki/E1zswck3oiiJjJkP07QcmSG3nle?from=from_copylink">新手教程</a> </p>

<p align="center"> <a href="https://github.com/pseudo-longinus/quant-buddy-skills/stargazers"><img alt="GitHub stars" src="https://img.shields.io/github/stars/pseudo-longinus/quant-buddy-skills?style=social"></a> <a href="https://github.com/pseudo-longinus/quant-buddy-skills/blob/main/LICENSE"><img alt="License" src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-green"></a> <img alt="Python" src="https://img.shields.io/badge/Python-3.8%2B-blue"> <img alt="Market" src="https://img.shields.io/badge/A%E8%82%A1-quant-orange"> </p>

## 🔥 3 秒快速安装

如果你熟悉 Agent 工具(Claude Code、Cursor、OpenClaw 等),可以直接对 AI Agent 说:

> 帮我安装这个 skill:

```bash npx skills add pseudo-longinus/quant-buddy-skills -g -a claude-code -s quant-buddy-skill -y ```

如果你不懂如何使用 Agent 和 skill,可以按照[小白图文教程](https://tcn8bvcbyokw.feishu.cn/wiki/E1zswck3oiiJjJkP07QcmSG3nle?from=from_copylink)一步步展开。

---

> **让 AI Agent(智能代理)直接在全 A 股上跑公式、选股、因子和回测。** > A-share quant execution layer for Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot、Windsurf 等 AI Agent。

quant-buddy-skills 不是普通股票数据 API(应用程序接口)。它把**行情、估值、财务、公式引擎、全市场筛选、因子计算、策略回测、净值对比和图表渲染**封装成 AI Agent(智能代理)可直接调用的投研工作流。

数据覆盖包括 A 股财务、港美股财务、龙虎榜标签、GICS 行业等常用投研数据。

传统数据 API 只负责"把数据拉出来";quant-buddy-skills 负责让 AI Agent 把自然语言投研想法转成**可执行公式、平台侧计算、结构化结果和可复用任务**。

官网:https://www.quantbuddy.cn

> 本项目用于金融数据分析、量化研究、策略验证和教育用途,不构成投资建议、交易建议、收益承诺或自动交易服务。

## 30 秒示例

你可以直接对 AI Agent(智能代理)说:

```text 筛选今天 14:30 全 A 股中,近 60 个交易日创新高、 成交额高于过去 20 日均值 2 倍、且涨幅排名靠前的公司。 ```

AI Agent(智能代理)会生成公式链,由 quant-buddy(量化投研平台)在平台侧完成全市场计算,然后只返回 TopN(前 N 名)名单、指标、排序和图表。

不用把几千只股票的大表塞进 LLM(大语言模型)上下文,也不用手写数据清洗、字段 join(连接)和回测代码。

## 为什么值得安装

- **不是只查数据**:

Plattformkompatibilität

pythonFULL

Technische Details

Version
1.0.0
Lizenz
MIT
Letzte Aktualisierung
18. Aug. 2026
Veröffentlicht
20. Juli 2026

Frameworks & Tools

Python

Entscheidungsübersicht

Fallback-Kandidat

70
Bereit
Prototyp
Phase

recent repository activity

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

77
Prüfung nötig
Sicherheit
82/100
Wartung
88/100
Installieren
92/100
Vollständiges Audit öffnenEval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Von Agent belegte Evidenz

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

0
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.

Installieren

Zum Agent-Workflow hinzufügen

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

Wachstums-Loop

Share-Kit

X

Szenariobasierter Entwurf für Quant Buddy Skills, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis
Quant Buddy Skills: A reusable AI agent skill for quantitative analysis of A-share, HK, and US stocks, including...

22 stars

https://www.openagentskill.com/skills/pseudo-longinus-quant-buddy-skills?ref=x
X-Entwurf öffnen
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for Quant Buddy Skills:
https://www.openagentskill.com/skills/pseudo-longinus-quant-buddy-skills?ref=x

Install: npx skills add pseudo-longinus/quant-buddy-skills
Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Community-indexiert

Beanspruchbar

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

Indexiert von
OpenAgentSkill Community-Index

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

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Eigentümeranspruch

Diesen Skill-Eintrag beanspruchen

Dieser Community-indexiert-Eintrag wird pseudo-longinus 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/pseudo-longinus-quant-buddy-skills?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/pseudo-longinus-quant-buddy-skills)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/pseudo-longinus-quant-buddy-skills?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/pseudo-longinus-quant-buddy-skills)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/pseudo-longinus-quant-buddy-skills?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/pseudo-longinus-quant-buddy-skills/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/pseudo-longinus-quant-buddy-skills?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/pseudo-longinus-quant-buddy-skills)

Autor

P

pseudo-longinus

@pseudo-longinus

Gesundheitssignale

GitHub-Stars
22
Qualitätswert
43/100
Letzter GitHub-Push
20. Juli 2026
Framework-Hinweise
1
OpenAgentSkill-Aufrufe
20
Installationskopien
0
Externe Klicks
0

Community-Signal

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Vertrauen & Sicherheit

Nur Sandbox

64
  • GitHub-Akzeptanz22 GitHub-StarsBeheben
  • Star-/Fork-Aktivität22 Stars und 2 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarBeheben
  • Aktuelle Wartung1 Monate seit dem letzten PushBestanden
  • LizenzklarheitMITBestanden
  • README/SKILL.md-VollständigkeitMetadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-KontextBestanden
  • Abhängigkeits-/Laufzeitrisikocommand execution surface, network or browser surfaceInfo