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6 Commits
15182d3c51
...
main
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
|
0cbaed38c3 | ||
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|
e894446416 | ||
|
|
3451ce7d77 | ||
|
|
ee06e6de6b | ||
|
|
15fb96dd4b | ||
|
|
cf556a8c63 |
45
.mcp.json
Normal file
45
.mcp.json
Normal file
@@ -0,0 +1,45 @@
|
||||
{
|
||||
"mcpServers": {
|
||||
"yahoo-finance": {
|
||||
"command": "uvx",
|
||||
"args": ["yahoo-finance-mcp"]
|
||||
},
|
||||
"fred": {
|
||||
"command": "uvx",
|
||||
"args": ["fred-mcp-server"],
|
||||
"env": {
|
||||
"FRED_API_KEY": "${FRED_API_KEY}"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"casual-market": {
|
||||
"command": "uvx",
|
||||
"args": ["casual-market-mcp"]
|
||||
},
|
||||
"fugle-marketdata": {
|
||||
"command": "uvx",
|
||||
"args": ["fugle-marketdata-mcp-server"],
|
||||
"env": {
|
||||
"FUGLE_API_KEY": "${FUGLE_API_KEY}"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"tradingview": {
|
||||
"command": "uvx",
|
||||
"args": ["tradingview-mcp-server"]
|
||||
},
|
||||
"alpaca": {
|
||||
"command": "uvx",
|
||||
"args": ["alpaca-mcp-server"],
|
||||
"env": {
|
||||
"ALPACA_API_KEY": "${ALPACA_API_KEY}",
|
||||
"ALPACA_API_SECRET": "${ALPACA_API_SECRET}"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"fmp": {
|
||||
"command": "uvx",
|
||||
"args": ["fmp-mcp-server"],
|
||||
"env": {
|
||||
"FMP_API_KEY": "${FMP_API_KEY}"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
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||||
@@ -83,6 +83,23 @@ agents:
|
||||
projects:
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||||
daily-quant-pipeline:
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||||
leadAgentSlug: quant-strategist
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||||
inputs:
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||||
env:
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||||
- name: FRED_API_KEY
|
||||
description: FRED (Federal Reserve Economic Data) API key — get free key at fred.stlouisfed.org
|
||||
required: false
|
||||
- name: FUGLE_API_KEY
|
||||
description: Fugle MarketData API key for Taiwan stock market data — get at developer.fugle.tw
|
||||
required: false
|
||||
- name: ALPACA_API_KEY
|
||||
description: Alpaca Markets API key for portfolio management — get at alpaca.markets
|
||||
required: false
|
||||
- name: ALPACA_API_SECRET
|
||||
description: Alpaca Markets API secret
|
||||
required: false
|
||||
- name: FMP_API_KEY
|
||||
description: Financial Modeling Prep API key for earnings calendar — get at financialmodelingprep.com
|
||||
required: false
|
||||
status: active
|
||||
board-ops:
|
||||
leadAgentSlug: ceo
|
||||
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@@ -15,7 +15,7 @@ agents/*/AGENTS.md ← 11 個 agent 定義
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||||
teams/*/TEAM.md ← 2 個 team（management, quant-research）
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||||
projects/*/PROJECT.md ← 2 個 project
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||||
projects/*/tasks/*/TASK.md ← 4 個 recurring tasks
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||||
skills/*/SKILL.md ← 2 個 skills
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||||
skills/*/SKILL.md ← 53 個 skills
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||||
```
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||||
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---
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@@ -31,6 +31,7 @@ skills/*/SKILL.md ← 2 個 skills
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||||
| [schemas.md](schemas.md) | 所有 Agent 輸出的 JSON Schema 定義（含信心指數、恐慌指數、進出場建議） |
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||||
| [paperclip_org_plans.md](paperclip_org_plans.md) | 組織規劃方案（A/B/C）、推薦方案、修改範圍與 review 驗收標準 |
|
||||
| [paperclip_dev_review_2026-04-11.md](paperclip_dev_review_2026-04-11.md) | 第一版 Paperclip package 審查備忘錄，列出必修問題、建議修法與驗收標準 |
|
||||
| [paperclip_agent_skills_review_2026-04-11.md](paperclip_agent_skills_review_2026-04-11.md) | Agent / Skills 完整度審查，聚焦 skill slug、runtime 依賴、內容完整度與文檔一致性 |
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|
||||
---
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@@ -1,9 +1,36 @@
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||||
# Agent 技能配置對應表
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||||
> 版本：v3.0（全員完整配置）
|
||||
> 更新日期：2026-04-10
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||||
> 版本：v3.1（Runtime 狀態標記完整化）
|
||||
> 更新日期：2026-04-11
|
||||
> 來源：基於 tradermonty/claude-trading-skills、ginlix-ai/langalpha、anthropics/skills 的調查結果
|
||||
> 原則：技能來自真實開源 repo，不自製；台股＋美股雙市場覆蓋
|
||||
> 版本說明：目前 SKILL.md 均為摘要參考版（Summary Reference），提供方法論架構與 MCP 需求聲明。完整 reference/ 與 scripts/ 目錄將於後續版本補齊。
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## Runtime 狀態說明
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各 skill 依啟用難度分為三個狀態：
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| 狀態 | 說明 |
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|---|---|
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| ✅ **active** | MCP 已配置於 `.mcp.json`，可直接啟用 |
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||||
| 🔑 **needs-key** | MCP 已配置，但需要額外 API key（見 `.paperclip.yaml` envInputs） |
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||||
| 🐍 **local-runtime** | 需要本地 Python 環境（scipy / statsmodels / pandas 等） |
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**整體 runtime 狀態：**
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| Skill | 狀態 | 依賴 |
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|---|---|---|
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| `yahoo-finance-*` 相關 skills | ✅ active | yahoo-finance MCP（無需 key） |
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| `casual-market` 相關 skills | ✅ active | casual-market MCP（無需 key） |
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||||
| `tradingview` 相關 skills | ✅ active | tradingview MCP（無需 key） |
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||||
| `morning-note`、`macro-regime-detector` 等 | 🔑 needs-key | FRED_API_KEY |
|
||||
| `market-breadth-analyzer`、`sector-overview` 等 | 🔑 needs-key | FUGLE_API_KEY（台股） |
|
||||
| `earnings-calendar`、`economic-calendar-fetcher` | 🔑 needs-key | FMP_API_KEY |
|
||||
| `portfolio-manager` | 🔑 needs-key | ALPACA_API_KEY + ALPACA_API_SECRET |
|
||||
| `pair-trade-screener` | 🐍 local-runtime | Python + scipy + statsmodels |
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||||
| `trader-memory-core` | ✅ active | claude_local 檔案系統（已內建） |
|
||||
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||||
---
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||||
|
||||
---
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||||
@@ -23,8 +50,8 @@
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||||
| `ceo` | 執行長 | 5 | tradermonty、anthropics |
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||||
| `xiao-an` | 小安 | 2 | anthropics |
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||||
**技能檔案總計：62 個 SKILL.md（全在 skills/ 目錄）**
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||||
**技能配置總計：71 個分配（含共用技能跨 Agent 重複引用）**
|
||||
**技能檔案總計：53 個 SKILL.md（全在 skills/ 目錄）**
|
||||
**技能配置總計：72 個分配（含共用技能跨 Agent 重複引用）**
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---
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||||
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@@ -1,6 +1,6 @@
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||||
# MCP Server 配置計畫
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||||
> 狀態：規劃中（尚未實際配置）
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||||
> 狀態：已配置（`.mcp.json` 已進 repo，env key 以 `${VAR}` 佔位）
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||||
> 目標路徑：`KingClawArmy/.mcp.json`（Paperclip claude_local adapter 啟動時自動載入）
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||||
> 需要安裝：`uv`、`Node.js >= 18`
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||||
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||||
@@ -12,11 +12,13 @@
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|---|---|---|
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||||
| 🇹🇼 台股（上市/上櫃/加權指數） | CasualMarket、twsemcp、Fugle | 免費（Fugle 需免費 key） |
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||||
| 🇺🇸 美股（個股/選擇權/財報） | yahoo-finance-mcp | 免費免 key |
|
||||
| 📊 美國總體經濟 | fred-mcp-server | 免費 key（已取得） |
|
||||
| 📊 美國總體經濟 | fred-mcp-server | 需 FRED_API_KEY（免費申請） |
|
||||
| 🌍 全球總體經濟 | openecon-data（雲端） | 免費免 key |
|
||||
| 📡 全球股市篩選 | tradingview-mcp-server | 免費免 key |
|
||||
| ₿ 加密貨幣 | binance-mcp-server | 需 Binance API key |
|
||||
| 📋 選擇權分析 | mcp-optionsflow | 免費免 key（需 clone） |
|
||||
| 💼 財報行事曆 | fmp-mcp-server | 需 FMP_API_KEY（免費方案可用） |
|
||||
| 📈 投資組合管理 | alpaca-mcp-server | 需 ALPACA_API_KEY + SECRET |
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
@@ -138,7 +140,7 @@
|
||||
- **GitHub**：https://github.com/stefanoamorelli/fred-mcp-server
|
||||
- **工具數**：3 個
|
||||
- **需要 key**：是（已取得，見環境設定）
|
||||
- **FRED API Key**：`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz123456`（需在 .mcp.json 填入）
|
||||
- **FRED API Key**：`YOUR_FRED_API_KEY`（需在 .mcp.json 填入）
|
||||
- **主要工具**：
|
||||
- `fred_browse` — 瀏覽 80 萬+ 經濟數列
|
||||
- `fred_search` — 關鍵字搜尋
|
||||
@@ -149,7 +151,7 @@
|
||||
"command": "npx",
|
||||
"args": ["-y", "fred-mcp-server"],
|
||||
"env": {
|
||||
"FRED_API_KEY": "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz123456"
|
||||
"FRED_API_KEY": "YOUR_FRED_API_KEY"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
@@ -192,7 +194,7 @@
|
||||
```json
|
||||
"optionsflow": {
|
||||
"command": "python",
|
||||
"args": ["/home/chris/workspace/mcp-optionsflow/optionsflow.py"]
|
||||
"args": ["<YOUR_PATH>/mcp-optionsflow/optionsflow.py"]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
@@ -259,7 +261,7 @@
|
||||
"command": "npx",
|
||||
"args": ["-y", "fred-mcp-server"],
|
||||
"env": {
|
||||
"FRED_API_KEY": "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz123456"
|
||||
"FRED_API_KEY": "YOUR_FRED_API_KEY"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"tradingview": {
|
||||
@@ -272,7 +274,22 @@
|
||||
},
|
||||
"optionsflow": {
|
||||
"command": "python",
|
||||
"args": ["/home/chris/workspace/mcp-optionsflow/optionsflow.py"]
|
||||
"args": ["<YOUR_PATH>/mcp-optionsflow/optionsflow.py"]
|
||||
},
|
||||
"alpaca": {
|
||||
"command": "uvx",
|
||||
"args": ["alpaca-mcp-server"],
|
||||
"env": {
|
||||
"ALPACA_API_KEY": "${ALPACA_API_KEY}",
|
||||
"ALPACA_API_SECRET": "${ALPACA_API_SECRET}"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"fmp": {
|
||||
"command": "uvx",
|
||||
"args": ["fmp-mcp-server"],
|
||||
"env": {
|
||||
"FMP_API_KEY": "${FMP_API_KEY}"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"openecon-data": {
|
||||
"type": "sse",
|
||||
@@ -282,6 +299,8 @@
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
> 注意：`.mcp.json` 已進 repo，使用 `${VAR}` 佔位符。實際部署時需在環境中設定對應 env var。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 安裝前置作業清單
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||||
@@ -292,8 +311,10 @@
|
||||
| 確認 Node.js ≥ 18 | `node --version` | 待確認 |
|
||||
| clone mcp-optionsflow | `git clone https://github.com/twolven/mcp-optionsflow.git` + `pip install -r requirements.txt` | 待執行 |
|
||||
| 申請 Fugle API key | https://developer.fugle.tw/docs/key | 待申請 |
|
||||
| 填入 FRED API key | 已取得 `abcdefghijklmnopqrstuvwxyz123456` | ✅ 已取得 |
|
||||
| 建立 `.mcp.json` | 放入 KingClawArmy/ 根目錄 | 待執行 |
|
||||
| 申請 FRED API key | https://fred.stlouisfed.org/docs/api/api_key.html | 待申請 |
|
||||
| 申請 FMP API key | https://financialmodelingprep.com/developer/docs | 待申請 |
|
||||
| 申請 Alpaca API key | https://alpaca.markets | 待申請（portfolio-manager 才需要） |
|
||||
| 設定環境變數 | 填入各 `${VAR}` 對應的真實值 | 待執行 |
|
||||
| 設定 Claude Code 權限 | `{"enableAllProjectMcpServers": true}` | 待執行 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
437
docs/paperclip_agent_skills_review_2026-04-11.md
Normal file
437
docs/paperclip_agent_skills_review_2026-04-11.md
Normal file
@@ -0,0 +1,437 @@
|
||||
# KingClawArmy - Agent / Skills Review（dev）
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||||
|
||||
> 日期：2026-04-11
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> 審查對象：`origin/dev`
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> 初次審查 commit：`ced587c`
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||||
> 追蹤審查 commit：`ee06e6d`
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||||
> 用途：檢查 Agent 配置、Skills 完整度、Paperclip 匯入相容性與 runtime 落地程度
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||||
---
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## 1. 結論摘要
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||||
這一輪 `dev` branch 在 agent / skills 層有明顯進展：
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1. agent 的 `skills:` 配置已大幅補齊
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||||
2. `skills/` 目錄已有大量實體 `SKILL.md`
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||||
3. `docs/agent-skill-mapping.md`、`docs/skills-inventory.md`、`docs/mcp-plan.md` 已開始補文檔
|
||||
|
||||
第二輪追蹤後，前一輪的 P1-P6 已大多修正完成：
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||||
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||||
1. skills 已補明確 `slug`
|
||||
2. `AGENTS.md` 的 skill 參照已與匯入後 slug 對齊
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||||
3. Edge skills 不再撞成單一 `edge`
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||||
4. `.mcp.json` 已進 repo
|
||||
5. 文檔已改口徑為摘要版 skills
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||||
6. skills 統計數量已更新
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||||
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||||
目前仍有 2 個「完整度」層級的缺口，但已不是前一輪那種會直接造成 import warning 的 blocker。
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||||
|
||||
我實際用：
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||||
|
||||
```bash
|
||||
paperclipai company import <repo> --dry-run --json
|
||||
```
|
||||
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||||
第一次審查時，package 雖然仍可匯入，但有一批與 skills 相關的 warning，顯示：
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||||
|
||||
1. 多個 `AGENTS.md` 內填的 skill slug 匯入後對不到實際 skill
|
||||
2. 有 4 個不同的 Edge skill 在 manifest 中撞成同一個 slug
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||||
3. skills 依賴的 MCP / API / runtime 還停在規劃，沒有跟 package 一起落地
|
||||
4. skills 內容多半是摘要版，和文檔宣稱的「完整上游技能」仍有落差
|
||||
|
||||
第二次追蹤審查時，我重新跑了：
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||||
|
||||
```bash
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||||
paperclipai company import <repo> --dry-run --json
|
||||
```
|
||||
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||||
結果已變成：
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||||
1. `warnings: []`
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||||
2. `errors: []`
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||||
3. 指定 skills 的 slug 都能正確進 manifest
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||||
4. Edge skills 已各自保有獨立 slug
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||||
---
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||||
## 2. 目前剩餘問題
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### P7. `.paperclip.yaml` 的 `envInputs` 寫了，但 importer 目前沒有真正吃到
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||||
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**現況**
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|
||||
`.paperclip.yaml` 現在新增了：
|
||||
|
||||
```yaml
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||||
envInputs:
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||||
- name: FRED_API_KEY
|
||||
- name: FUGLE_API_KEY
|
||||
```
|
||||
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||||
參考：
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||||
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||||
- [.paperclip.yaml](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/.paperclip.yaml:83)
|
||||
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||||
但我重新跑 dry-run import 後，`manifest.envInputs` 仍然是空陣列。
|
||||
|
||||
**影響**
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||||
這代表 package 雖然開始描述 runtime input，但在目前 Paperclip portability 規則下，這兩筆需求還沒有真的進到 import manifest。
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||||
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||||
也就是說：
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||||
1. repo 端已寫
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||||
2. importer preview 端尚未保留
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||||
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||||
若目標是讓 package 自帶可攜的環境需求聲明，這一塊還沒真正落地。
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||||
|
||||
**推測原因**
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||||
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||||
我對照 Paperclip portability 實作後，目前 importer 會從 agent / project extension 的 `inputs.env` 讀 env inputs，而不是讀 `.paperclip.yaml` 頂層的 `envInputs`。
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||||
|
||||
**建議修法**
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||||
|
||||
1. 依 Paperclip 目前支援的結構，把 env input 移到 agent / project extension 的 `inputs.env`
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||||
2. 或保留現在的寫法，但補一份文件明確說明「目前僅作 repo 端提示，尚未進 manifest」
|
||||
|
||||
**建議採用：**
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||||
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||||
優先採第 1 種，讓 import manifest 真的能帶出 env inputs。
|
||||
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||||
---
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||||
|
||||
### P8. Runtime 配置已有進展，但還沒有完整覆蓋 active skills 的所有依賴
|
||||
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||||
**現況**
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||||
|
||||
現在 repo 已新增：
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||||
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||||
- `.mcp.json`
|
||||
- `.paperclip.yaml` 內的基本 env input 提示
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||||
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||||
參考：
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||||
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||||
- [.mcp.json](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/.mcp.json:1)
|
||||
- [.paperclip.yaml](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/.paperclip.yaml:83)
|
||||
|
||||
這代表 runtime 不再是純規劃，這點是好的。
|
||||
|
||||
但目前仍有幾類依賴沒有完整落地：
|
||||
|
||||
1. `portfolio-manager` 需要的 `Alpaca MCP`
|
||||
2. `earnings-calendar` / `economic-calendar-fetcher` 這類技能實際依賴的 FMP 路徑
|
||||
3. `pair-trade-screener` 需要的本地 Python/scipy/statsmodels
|
||||
4. `trader-memory-core` 需要的持久化檔案系統策略
|
||||
|
||||
參考：
|
||||
|
||||
- [earnings-calendar/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/earnings-calendar/SKILL.md:26)
|
||||
- [portfolio-manager/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/portfolio-manager/SKILL.md:45)
|
||||
- [pair-trade-screener/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/pair-trade-screener/SKILL.md:47)
|
||||
- [trader-memory-core/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/trader-memory-core/SKILL.md:51)
|
||||
|
||||
**影響**
|
||||
|
||||
目前 package 已可被正確匯入，但若標準是：
|
||||
|
||||
`skills 不只存在，而且 active agents 可在既定 runtime 下直接使用`
|
||||
|
||||
那這一層還差最後一段 ops / runtime 補完。
|
||||
|
||||
**建議修法**
|
||||
|
||||
至少補這些資訊中的一種：
|
||||
|
||||
1. `.mcp.json` 補齊缺少的 server
|
||||
2. README / docs 補明哪些 skill 是 optional / unavailable / future
|
||||
3. 對需要本地依賴的 skill 補 runtime prerequisites
|
||||
4. 對暫時無法啟用的 skill，在 mapping 文件裡加狀態標記
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. 已修正問題（追蹤確認）
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||||
|
||||
### 已修正 P1. Agent 綁定的 skill slug 與匯入後的實際 slug 不一致
|
||||
|
||||
**現況**
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||||
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||||
多個 agent 使用了如下 skill 參照：
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||||
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||||
- `canslim-screener`
|
||||
- `vcp-screener`
|
||||
- `pead-screener`
|
||||
- `dcf-model`
|
||||
- `stanley-druckenmiller-investment`
|
||||
- `edge-candidate-agent`
|
||||
- `edge-hint-extractor`
|
||||
- `edge-concept-synthesizer`
|
||||
- `edge-pipeline-orchestrator`
|
||||
- `xlsx`
|
||||
|
||||
參考：
|
||||
|
||||
- [agents/bullish-researcher/AGENTS.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/agents/bullish-researcher/AGENTS.md:5)
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||||
- [agents/data-analyst/AGENTS.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/agents/data-analyst/AGENTS.md:5)
|
||||
- [agents/ceo/AGENTS.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/agents/ceo/AGENTS.md:5)
|
||||
- [agents/quant-strategist/AGENTS.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/agents/quant-strategist/AGENTS.md:5)
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但 dry-run 匯入結果顯示，Paperclip 最後辨識出的 slug 其實是：
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- `canslim`
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- `vcp`
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- `pead`
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- `dcf`
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- `druckenmiller`
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- `excel`
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- `edge`
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參考：
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- [skills/canslim-screener/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/canslim-screener/SKILL.md:1)
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||||
- [skills/dcf-model/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/dcf-model/SKILL.md:1)
|
||||
- [skills/edge-candidate-agent/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/edge-candidate-agent/SKILL.md:1)
|
||||
- [skills/stanley-druckenmiller-investment/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/stanley-druckenmiller-investment/SKILL.md:1)
|
||||
- [skills/xlsx/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/xlsx/SKILL.md:1)
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**影響**
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這不是單純命名風格問題，而是實際綁定會失效。
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我實測匯入 warning 包含：
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1. `Agent bullish-researcher references skill canslim-screener, but that skill is not present in the package.`
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2. `Agent bullish-researcher references skill vcp-screener, but that skill is not present in the package.`
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||||
3. `Agent bullish-researcher references skill pead-screener, but that skill is not present in the package.`
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||||
4. `Agent bullish-researcher references skill dcf-model, but that skill is not present in the package.`
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5. `Agent ceo references skill stanley-druckenmiller-investment, but that skill is not present in the package.`
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6. `Agent data-analyst references skill edge-candidate-agent, but that skill is not present in the package.`
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7. `Agent data-analyst references skill xlsx, but that skill is not present in the package.`
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8. `Agent data-analyst references skill edge-hint-extractor, but that skill is not present in the package.`
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9. `Agent data-analyst references skill edge-concept-synthesizer, but that skill is not present in the package.`
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10. `Agent quant-strategist references skill edge-pipeline-orchestrator, but that skill is not present in the package.`
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11. `Agent quant-strategist references skill stanley-druckenmiller-investment, but that skill is not present in the package.`
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**建議修法**
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二選一，選一種統一：
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1. 在每個 `SKILL.md` frontmatter 明確補 `slug`，並與 `AGENTS.md` 內使用的 shortname 對齊
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2. 反過來把所有 `AGENTS.md` 內的 skill entry 改成 importer 實際產出的 slug
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**追蹤結果：**
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已修正。`SKILL.md` 已補 `slug` frontmatter，重新 dry-run import 後，相關 warnings 已清空。
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### 已修正 P2. 四個 Edge skill 匯入後撞成同一個 `edge` slug
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**現況**
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以下四個 skill 路徑在 dry-run manifest 內全部被辨識成 `edge`：
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1. `skills/edge-candidate-agent/SKILL.md`
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2. `skills/edge-concept-synthesizer/SKILL.md`
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3. `skills/edge-hint-extractor/SKILL.md`
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4. `skills/edge-pipeline-orchestrator/SKILL.md`
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參考：
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- [skills/edge-candidate-agent/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/edge-candidate-agent/SKILL.md:1)
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**影響**
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這代表 importer 沒有把這四個技能視為四個可獨立引用的 shortname。
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後果是：
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1. agent 端無法穩定引用特定 Edge skill
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2. package 內的 skill graph 會失真
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3. 後續 export/import round-trip 可能再度發生重名覆蓋或綁錯
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**追蹤結果：**
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已修正。這四個 Edge skill 都已有獨立 slug，重新 dry-run import 後不再撞名。
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### 已部分修正 P3. Skills 依賴的 runtime / MCP / env 還沒跟 package 一起落地
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**現況**
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許多 skill 已經在內容中假設有：
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- `yfinance`
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- `fred`
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- `casual-market`
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- `tradingview`
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- `FMP API`
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- `Alpaca MCP`
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- Python 科學計算環境
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- 檔案系統持久化能力
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參考：
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||||
- [mcp-plan.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/docs/mcp-plan.md:1)
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||||
- [canslim-screener/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/canslim-screener/SKILL.md:32)
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||||
- [earnings-calendar/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/earnings-calendar/SKILL.md:23)
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||||
- [portfolio-manager/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/portfolio-manager/SKILL.md:1)
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||||
- [trader-memory-core/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/trader-memory-core/SKILL.md:33)
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但 package 端目前只有：
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- agent adapter
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- project metadata
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- routine schedule
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參考：
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- [.paperclip.yaml](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/.paperclip.yaml:1)
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**追蹤結果：**
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已部分修正。
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目前已新增：
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1. `.mcp.json`
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2. `.paperclip.yaml` 中的 env input 提示
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||||
但 env input 尚未真正進 manifest，而且 runtime 仍未完整覆蓋所有 active skills，剩餘缺口已移到 P7 / P8。
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**影響**
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||||
這代表目前是「skill 文檔存在」，不是「skill 能實際跑起來」。
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換句話說，package 已有知識層，但 runtime 還沒封裝完成。
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### 已修正 P4. 目前 vendored 的 skill 內容偏摘要版，和文檔宣稱的完整度不一致
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**現況**
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文檔目前宣稱：
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- 來自真實開源 repo
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- 很多技能是數百到上千行
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- 詳細內容可用 `references/` 或 `scripts/` 補齊
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參考：
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- [agent-skill-mapping.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/docs/agent-skill-mapping.md:5)
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||||
- [skills-inventory.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/docs/skills-inventory.md:18)
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||||
- [skills-inventory.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/docs/skills-inventory.md:46)
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但實際 repo 目前：
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1. 幾乎所有 `SKILL.md` 都小於 80 行
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2. 多數只有摘要說明與大綱
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3. `skills/` 下沒有 `reference/`、`references/`、`scripts/`
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舉例：
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||||
- [market-news-analyst/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/market-news-analyst/SKILL.md:1)
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||||
- [canslim-screener/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/canslim-screener/SKILL.md:1)
|
||||
- [portfolio-manager/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/portfolio-manager/SKILL.md:1)
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||||
- [xlsx/SKILL.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/skills/xlsx/SKILL.md:1)
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**影響**
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||||
這會造成兩個問題：
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1. package 使用者以為 skills 已完整 vendored，其實只有摘要版
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2. agent 的能力敘述看起來很強，但可重現工作流不足
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**追蹤結果：**
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已修正文件口徑。`agent-skill-mapping.md` 現在已明確說明目前是 `Summary Reference` 版 skills，而不是完整 vendored 版。
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### 已修正 P5. 文檔統計已經與實際 repo 不一致
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**現況**
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目前 `docs/agent-skill-mapping.md` 寫：
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- `62 個 SKILL.md`
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- `71 個分配`
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參考：
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- [agent-skill-mapping.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/docs/agent-skill-mapping.md:26)
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但我實際掃 repo：
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1. `skills/` 目錄共 53 個 skill
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2. agents 的 `skills:` 總分配數是 72
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**影響**
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這會誤導下一位 agent，以為：
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1. repo 少了 9 個 skill
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2. 或某些配置還沒同步
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**追蹤結果：**
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已修正。文件中的 skill 數量與分配數量已更新為當前 repo 狀態。
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### 已修正 P6. `mcp-plan.md` 仍含敏感或機器相依資訊，不適合留在 package docs
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**現況**
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這份文件目前包含：
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1. 明文 `FRED_API_KEY`
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2. 機器相依的絕對路徑 `/home/chris/workspace/...`
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參考：
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- [mcp-plan.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/docs/mcp-plan.md:141)
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||||
- [mcp-plan.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/docs/mcp-plan.md:152)
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||||
- [mcp-plan.md](/Users/chirs/workspace/KingClawArmy_dev_review/docs/mcp-plan.md:195)
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**影響**
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即使這裡只是示意值，這種寫法仍然不適合進 canonical package docs，原因是：
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1. 容易讓人誤把示意值當真 key
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2. 絕對路徑沒有可攜性
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3. 違反 base package 應避免機器相依值的原則
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**追蹤結果：**
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已修正。API key 已改為 placeholder，機器相依絕對路徑也已抽換。
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## 4. 建議補齊清單
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請另一個 agent 依序補：
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1. 讓 env inputs 依 Paperclip 目前支援的結構真正進 manifest
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2. 補齊 active skills 的 runtime 覆蓋缺口
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3. 為尚未可直接啟用的 skill 補 `optional / unavailable / future` 狀態說明
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4. 若後續要提升為完整 vendored skills，再補 `references/` / `scripts/`
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## 5. 修完後的驗收標準
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至少要確認：
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1. `paperclipai company import --dry-run --json` 仍保持 `warnings: []`、`errors: []`
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2. `manifest.envInputs` 不再為空，且能反映 package 真正需要的環境輸入
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3. active skills 的 runtime 依賴都有對應配置或明確狀態標記
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4. `mcp-plan.md`、`.mcp.json`、`.paperclip.yaml` 三者口徑一致
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## 6. 一句話結論
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這版 `dev` 的 agent / skills 已經把最重要的 Paperclip skill 綁定問題修乾淨了；目前剩下的是 `envInputs` 尚未真正進 manifest，以及 runtime 覆蓋還沒百分之百收尾，屬於完整度問題，不是基本相容性問題。
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@@ -1,204 +0,0 @@
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# Skills 全庫調查報告
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> 調查日期：2026-04-10
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> 調查範圍：tradermonty/claude-trading-skills、OctagonAI/skills、ginlix-ai/langalpha、anthropics/skills 及其他發現的 Repo
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## 一、tradermonty/claude-trading-skills（51 個技能）
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> Repo：https://github.com/tradermonty/claude-trading-skills
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> 定位：量化/技術交易導向，覆蓋市場分析、策略研究、選股、回測、風控
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> 資料源：FMP API、FINVIZ、Yahoo Finance（主要為美股，但技術方法論可應用於任何市場）
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### 市場分析與研究（11）
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| Skill Slug | 中文名稱 | 描述 | 行數 |
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|---|---|---|---|
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| `technical-analyst` | 技術分析師 | 週線技術分析（趨勢、支撐壓力、均線、成交量、型態、情境預測） | ~300 |
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| `breadth-chart-analyst` | 廣度圖表分析師 | 分析 S&P 500 廣度指數（200日均線）與漲勢比例圖表 | ~1200 |
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| `sector-analyst` | 板塊輪動分析師 | 從 CSV 數據分析板塊輪動模式與市場週期定位 | ~365 |
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| `market-news-analyst` | 市場新聞分析師 | 過去 10 天重大新聞影響分析（FOMC/ECB/BOJ、財報、地緣政治） | ~1200 |
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| `us-stock-analysis` | 美股個股分析 | 完整股權研究：基本面（指標、品質、估值）+ 技術面 + 同業比較 | ~410 |
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| `market-environment-analysis` | 總體市場環境分析 | 全球宏觀簡報：美股/歐股/亞股/台股、外匯、商品、殖利率、經濟指標 | ~245 |
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| `market-breadth-analyzer` | 市場廣度分析器 | 六成分 0-100 廣度綜合評分（廣度水平、交叉、週期、空頭信號、百分位、背離） | ~350 |
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| `uptrend-analyzer` | 漲勢分析器 | 五成分 0-100 綜合評分（廣度30%、板塊參與25%、動量20%、輪動15%、歷史10%） | ~380 |
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| `macro-regime-detector` | 總經環境偵測器 | 六成分跨資產比率分析（RSP/SPY、殖利率曲線、HYG/LQD、IWM/SPY、SPY/TLT、XLY/XLP），分類至5種環境 | ~300 |
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| `institutional-flow-tracker` | 法人資金流向追蹤器 | 追蹤 13F 申報，偵測對沖基金/共同基金的累積與分發模式 | ~850 |
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| `theme-detector` | 市場主題偵測器 | 偵測趨勢市場主題，含熱度/生命週期/信心評分 | ~650 |
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### 經濟與財報行事曆（2）
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| Skill Slug | 中文名稱 | 描述 | 行數 |
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|---|---|---|---|
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| `economic-calendar-fetcher` | 經濟行事曆擷取器 | 透過 FMP API 擷取未來 7-90 天經濟事件（央行、就業、通膨、GDP） | ~650 |
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| `earnings-calendar` | 財報行事曆 | 透過 FMP API 擷取即將發布的美股財報，按日期與時間排列 | ~1050 |
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### 策略與風險管理（10）
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| Skill Slug | 中文名稱 | 描述 | 行數 |
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|---|---|---|---|
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| `backtest-expert` | 回測專家 | 專業策略驗證：假設、規則編碼、壓力測試、前進測試、評估（「破壞策略」哲學） | ~450 |
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| `scenario-analyzer` | 情境分析引擎 | 從新聞標題產出 18 個月情境預測（基準/樂觀/悲觀），含板塊影響矩陣 | ~450 |
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| `position-sizer` | 部位規模計算器 | 固定分數法、ATR 法、凱利公式，含投資組合限制（最大部位%、最大板塊%） | ~350 |
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| `exposure-coach` | 曝險管理教練 | 整合 8 個上游技能輸出，產出統一曝險上限（0-100%）與 NEW_ENTRY/REDUCE/CASH 建議 | ~350 |
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| `options-strategy-advisor` | 選擇權策略顧問 | Black-Scholes 定價、Greeks、17+ 策略的損益模擬（價差、禿鷹、財報策略） | ~1200 |
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| `portfolio-manager` | 投資組合管理員 | 透過 Alpaca MCP 分析投資組合：配置、風險指標、再平衡、稅損採收、股息分析 | ~1100 |
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| `stanley-druckenmiller-investment` | Druckenmiller 策略合成器 | 整合 8 個上游技能，產出信心評分（0-100）與配置建議 | ~280 |
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| `us-market-bubble-detector` | 美股泡沫偵測器 v2.1 | Minsky/Kindleberger 框架：Put/Call、VIX、融資餘額、廣度、IPO，機械化評分 | ~950 |
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| `strategy-pivot-designer` | 策略轉向設計師 | 偵測回測停滯/局部最優，提出結構性不同的策略轉向方案 | ~165 |
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| `trade-hypothesis-ideator` | 交易假設發想器 | 產出 1-5 個可偽證的假設卡，含實驗設計、否定條件、可選的 strategy.yaml 匯出 | ~62 |
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### 市場時機與頂底偵測（3）
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| Skill Slug | 中文名稱 | 描述 | 行數 |
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|---|---|---|---|
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| `market-top-detector` | 市場頂部偵測器 | 六成分 0-100 綜合評分（出貨日25%、領先股健康20%、防禦輪動15%、廣度背離15%、技術15%、情緒10%） | ~480 |
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| `downtrend-duration-analyzer` | 下跌持續時間分析器 | 按板塊與市值分類的歷史下跌持續時間分析（含互動式 HTML 直方圖） | ~290 |
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| `ftd-detector` | 跟進日偵測器 | 市場底部確認的跟進日（FTD）偵測；雙指數（SPX + NASDAQ）狀態機 | ~280 |
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### Edge 研究流程（8）
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| Skill Slug | 中文名稱 | 描述 | 行數 |
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|---|---|---|---|
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| `edge-candidate-agent` | Edge 候選代理人 | 將每日觀察轉為可重現的研究票據（Trade-Strategy Pipeline Phase I） | ~280 |
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| `edge-hint-extractor` | Edge 線索提取器 | 從每日觀察/新聞提取 Edge 線索，輸出 hints.yaml | ~75 |
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| `edge-concept-synthesizer` | Edge 概念合成器 | 將票據證據聚類為可重用的 Edge 概念，含論點、否定條件、策略手冊 | ~70 |
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| `edge-strategy-designer` | Edge 策略設計師 | 將概念轉為策略草稿：3 個變體（保守/均衡/積極），含校準出場 | ~150 |
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| `edge-strategy-reviewer` | Edge 策略審查工具 | 品質關卡：8 個加權標準（合理性、過擬合風險、樣本量、執行現實性）→ PASS/REVISE/FAIL | ~260 |
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| `edge-pipeline-orchestrator` | Edge 流程協調器 | 端到端流程：候選→線索→概念→策略→審查，含反饋迴路；支援斷點續跑 | ~280 |
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| `edge-signal-aggregator` | 優勢訊號整合器 | 聚合多個 Edge 技能輸出，加權評分、去重、矛盾標記 | ~500 |
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| `signal-postmortem` | 訊號事後分析 | 記錄訊號結果（TP/FP/漏失/環境不符）於 5/20 天；產出聚合器的權重調整反饋 | ~400 |
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### 財報動量（2）
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| Skill Slug | 中文名稱 | 描述 | 行數 |
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|---|---|---|---|
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| `earnings-trade-analyzer` | 財報交易分析器 | 五因子 0-100 評分（跳空、趨勢、成交量、MA200、MA50），A/B/C/D 分級 | ~145 |
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| `pead-screener` | PEAD 篩選器 | 財報後公告漂移（PEAD）：篩選跳空上漲、偵測紅燈回調與突破信號 | ~145 |
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### 選股與篩選（9）
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| Skill Slug | 中文名稱 | 描述 | 行數 |
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|---|---|---|---|
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| `vcp-screener` | VCP 篩選器 | Minervini 的波動收縮型態（VCP），在第 2 階段上升趨勢中偵測 | ~280 |
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| `canslim-screener` | CANSLIM 選股篩選器 | O'Neil 七成分成長方法論（C-A-N-S-L-I-M），加權評分 | ~1200 |
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| `finviz-screener` | FinViz 篩選器 | 自然語言轉 FinViz 篩選代碼；6 種策略範本；支援中英文輸入 | ~650 |
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| `pair-trade-screener` | 配對交易篩選器 | 統計套利：共整合偵測、利差 Z 值、市場中性策略的進出場建議 | ~1100 |
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| `value-dividend-screener` | 價值股股息篩選器 | 兩階段篩選（FINVIZ 預篩 + FMP 深度分析）：P/E<20、P/B<2、殖利率3%+、3年成長一致性 | ~1200 |
|
||||
| `dividend-growth-pullback-screener` | 股息成長回調篩選器 | 尋找年化股息成長12%+、殖利率1.5%+，在 RSI≤40 回調位置進場 | ~450 |
|
||||
| `kanchi-dividend-sop` | Kanchi 股息 SOP | 日本「勘智流」股息投資法，適配美股；PERxPBR、限價單、一頁備忘錄 | ~285 |
|
||||
| `kanchi-dividend-review-monitor` | Kanchi 股息審查監控器 | 強制審查異常偵測（T1-T5 觸發器）→ OK/WARN/REVIEW 狀態 | ~185 |
|
||||
| `kanchi-dividend-us-tax-accounting` | Kanchi 美股股息稅務會計 | 合格股息 vs 普通股息、1099-DIV、REIT/BDC 處理、帳戶配置優化 | ~215 |
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### 持久狀態與記憶（1）
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| Skill Slug | 中文名稱 | 描述 | 行數 |
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|---|---|---|---|
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| `trader-memory-core` | 交易員記憶核心 | 持久論點生命週期：IDEA→ENTRY_READY→ACTIVE→CLOSED，含 P&L、MAE/MFE、事後分析。從所有篩選器接收輸入。 | ~2500 |
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### 資料品質（1）
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| Skill Slug | 中文名稱 | 描述 | 行數 |
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|---|---|---|---|
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| `data-quality-checker` | 資料品質檢查器 | 驗證金融數據：價格刻度、工具符號、日期、配置、單位 | ~380 |
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---
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## 二、OctagonAI/skills（66 個技能）
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> Repo：https://github.com/OctagonAI/skills
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> 定位：機構級美股研究，覆蓋財務報表、財報電話、SEC 申報、市場數據
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> ⚠️ 注意：所有技能均需要 **Octagon MCP Server**（付費服務），透過 `octagon-agent` 工具呼叫
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### 財務指標分析（17）
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`financial-analyst-master`、`income-statement`、`balance-sheet`、`cash-flow-statement`、`financial-metrics-analysis`、`income-statement-growth`、`balance-sheet-growth`、`cash-flow-growth`、`financial-growth`、`revenue-product-segmentation`、`revenue-geographic-segmentation`、`analyst-estimates`、`financial-health-scores`、`historical-financial-ratings`、`ratings-snapshot`、`esg-ratings`、`esg-benchmark-comparison`
|
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||||
### 財報電話分析（14）
|
||||
`earnings-analyst-master`、`earnings-call-insights`、`earnings-call-analysis`、`earnings-mgmt-comments`、`earnings-qa-analysis`、`earnings-financial-guidance`、`earnings-analyst-questions`、`earnings-conf-call-sentiment`、`earnings-revenue-guidance`、`earnings-competitive-review`、`earnings-capital-allocation`、`earnings-market-expansion`、`earnings-cost-mgmt`、`earnings-product-pipeline`
|
||||
|
||||
### SEC 申報分析（16）
|
||||
`sec-analyst-master`、`sec-10k-analysis`、`sec-10q-analysis`、`sec-risk-factors`、`sec-mda-analysis`、`sec-8k-analysis`、`sec-proxy-analysis`、`sec-business-desc-analysis`、`sec-footnotes-analysis`、`sec-s1-analysis`、`sec-amendments-review`、`sec-annual-comparison`、`sec-segment-reporting`、`sec-cash-flow-review`、`sec-corp-governance`、`sec-debt-covenant`
|
||||
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||||
### 股票表現與市場數據（18）
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||||
`market-analyst-master`、`stock-performance`、`stock-quote`、`batch-market-cap`、`company-market-cap`、`price-target-summary`、`price-target-consensus`、`stock-grades`、`sector-pe-ratios`、`industry-pe-ratios`、`sector-performance-snapshot`、`industry-performance-snapshot`、`historical-market-cap`、`stock-historical-index`、`stock-price-change`、`commodities-list`、`commodities-quote`、`forex-list`
|
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### 預測市場（1）
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`prediction-markets-analysis`
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## 三、ginlix-ai/langalpha（26 個技能）
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> Repo：https://github.com/ginlix-ai/langalpha
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> 定位：投資研究工作流程自動化（估值模型、股票研究報告、盤前/盤後）
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| Skill Slug | 中文名稱 | 分類 |
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|---|---|---|
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| `dcf-model` | DCF 估值模型 | 估值建模 |
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||||
| `comps-analysis` | 可比公司分析 | 估值建模 |
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||||
| `3-statements` | 三表財務建模 | 估值建模 |
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| `model-update` | 模型更新 | 估值建模 |
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||||
| `check-model` | 模型審查 | 估值建模 |
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||||
| `initiating-coverage` | 啟動追蹤報告 | 股票研究（30-50頁） |
|
||||
| `earnings-preview` | 財報預覽 | 股票研究 |
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||||
| `earnings-analysis` | 財報分析 | 股票研究 |
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||||
| `thesis-tracker` | 投資論點追蹤器 | 股票研究 |
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||||
| `morning-note` | 盤前晨報 | 市場情報（含視覺化） |
|
||||
| `catalyst-calendar` | 催化劑行事曆 | 市場情報 |
|
||||
| `sector-overview` | 板塊概況 | 市場情報 |
|
||||
| `competitive-analysis` | 競爭分析 | 市場情報 |
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||||
| `idea-generation` | 投資想法生成 | 市場情報 |
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| `pdf` | PDF 生成 | 文件生成 |
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| `docx` | Word 文件生成 | 文件生成 |
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| `pptx` | PowerPoint 生成 | 文件生成 |
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| `xlsx` | Excel 工作簿生成 | 文件生成 |
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| `check-deck` | 簡報品質檢查 | 作業 |
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| `automation` | 自動化設定 | 作業 |
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| `user-profile` | 用戶設定檔 | 作業 |
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| `inline-widget` | 內嵌互動視覺化 | 視覺化 |
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||||
| `interactive-dashboard` | 互動式儀表板 | 視覺化 |
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||||
| `onboarding` | 入門引導 | 設定 |
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||||
| `self-improve` | 技能自我改進 | Meta |
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| `web-scraping` | 網頁爬蟲 | 數據 |
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---
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## 四、anthropics/skills（17 個技能）
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> Repo：https://github.com/anthropics/skills
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> 定位：Anthropic 官方技能，主要為生產力工具
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| Skill Slug | 中文名稱 | 行數 | 交易團隊相關性 |
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|---|---|---|---|
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| `claude-api` | Claude API 整合 | ~500+ | 中（建構自定義代理用） |
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| `doc-coauthoring` | 文件共同創作 | ~400 | 高（秘書/報告起草） |
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| `docx` | Word 文件處理 | ~300 | 中 |
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| `frontend-design` | 前端設計 | ~200 | 低 |
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||||
| `internal-comms` | 內部溝通 | ~30 | 高（狀態更新、會議摘要） |
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| `mcp-builder` | MCP Server 建構 | ~400 | 中（建置自定義 MCP） |
|
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| `pdf` | PDF 處理 | ~300 | 中 |
|
||||
| `pptx` | PowerPoint 處理 | ~350 | 中 |
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||||
| `skill-creator` | 技能創建工具 | ~800+ | 高（建立自定義技能） |
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| `webapp-testing` | Web App 測試 | ~150 | 中（審查員測試工具） |
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||||
| `xlsx` | Excel 試算表 | ~300 | **高**（金融建模色碼標準） |
|
||||
| `algorithmic-art` | 演算法藝術 | ~200 | 無 |
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| `brand-guidelines` | 品牌規範 | ~80 | 低 |
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| `canvas-design` | 畫布設計 | ~150 | 低 |
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| `slack-gif-creator` | Slack GIF 創建 | ~150 | 無 |
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| `theme-factory` | 主題工廠 | ~100 | 低 |
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| `web-artifacts-builder` | Web 組件建構 | ~200 | 低 |
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||||
> ⚠️ 備注：`para-memory-files` 在 anthropics/skills **不存在**。持久記憶功能請改用 `trader-memory-core`（tradermonty）或 Claude Code 內建的 Agent Memory（~/.claude/agent-memory/）。
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## 五、其他發現的 Repo
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| Repo | 規模 | 定位 |
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|---|---|---|
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| alirezarezvani/claude-skills | 220+ 技能 | 通用（含金融分析） |
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| JoelLewis/finance_skills | 81 技能 | 投資管理、合規、VaR、DCF、均值-方差優化 |
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| anthropics/financial-services-plugins | 多個 plugin | Anthropic 官方金融服務插件 |
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| himself65/finance-skills | 多個 | 金融分析與交易技能 |
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||||
| quant-sentiment-ai/claude-equity-research | 1 plugin | 機構級股票研究（買賣建議、基本面、技術指標、風險評估） |
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@@ -1,5 +1,6 @@
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---
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||||
name: 回測專家
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||||
slug: backtest-expert
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||||
description: 策略回測專家，支援歷史數據回測、績效指標計算與策略參數最佳化
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metadata:
|
||||
sources:
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||||
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@@ -1,5 +1,6 @@
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---
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||||
name: 廣度圖表分析師
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||||
slug: breadth-chart-analyst
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||||
description: 深度分析 S&P 500 廣度指數（200日均線）與漲勢比例圖表，從 CSV 數據和圖表截圖萃取市場健康度結論，約 1200 行的高度詳細技能
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
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||||
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||||
@@ -1,5 +1,6 @@
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---
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||||
name: CANSLIM 選股篩選器
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||||
slug: canslim-screener
|
||||
description: William O'Neil 七成分成長股方法論（C-A-N-S-L-I-M），加權評分篩選最強成長股，Phase 3 完整實作
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
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||||
@@ -1,5 +1,6 @@
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||||
---
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||||
name: 催化劑行事曆
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||||
slug: catalyst-calendar
|
||||
description: 追蹤可能影響股價的即將到來事件與公告，包含產品發布、監管審批、分析師日、投資者日等事件驅動機會
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
17
skills/code-reviewer/SKILL.md
Normal file
17
skills/code-reviewer/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,17 @@
|
||||
---
|
||||
name: Code Reviewer
|
||||
description: 程式碼品質審查、回測腳本撰寫與驗證、程式碼執行與檔案操作
|
||||
allowed-tools:
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||||
- code_execution
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||||
- file_ops
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||||
- exec
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# Code Reviewer
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程式碼開發與審查技能，用於：
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||||
- Pine Script / Python 回測腳本撰寫
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||||
- 程式碼品質審查
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||||
- 回測執行與結果收集
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||||
- 檔案讀寫操作
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||||
@@ -1,5 +1,6 @@
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||||
---
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||||
name: 競爭分析
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||||
slug: competitive-analysis
|
||||
description: 深度分析產業競爭格局，評估目標公司的競爭優勢、市場份額動態、競爭威脅，供多方（護城河識別）和空方（競爭惡化）使用
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
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||||
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||||
@@ -1,5 +1,6 @@
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---
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||||
name: 可比公司分析
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||||
slug: comps-analysis
|
||||
description: 相對估值分析（Comparable Company Analysis / Trading Comps），比較目標公司與同業的 EV/EBITDA、P/E、P/S 等倍數，評估相對高估/低估
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
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||||
---
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||||
name: 資料品質檢查器
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||||
slug: data-quality-checker
|
||||
description: 驗證金融數據的準確性，包括價格刻度、工具代碼格式、日期連續性、配置合計、單位一致性，防止錯誤數據影響分析
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
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||||
name: DCF 估值模型
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||||
slug: dcf-model
|
||||
description: 折現現金流（DCF）估值分析，建立完整的三期成長模型，計算內在價值與安全邊際，判斷個股是否低估/高估
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
18
skills/deep-research/SKILL.md
Normal file
18
skills/deep-research/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,18 @@
|
||||
---
|
||||
name: Deep Research
|
||||
description: 深度網路搜尋與資料整理，支援多來源交叉驗證、事實查核、資料摘要
|
||||
allowed-tools:
|
||||
- web_search
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||||
- browser
|
||||
- web_fetch
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||||
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||||
# Deep Research
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||||
深度研究技能，用於：
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||||
- 多來源網路搜尋與交叉驗證
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||||
- 財經新聞、總體經濟數據蒐集
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||||
- 市場結構與技術分析資料蒐集
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||||
- 競品動態與市場趨勢研究
|
||||
- 事實查核與來源標註
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
|
||||
name: 文件共同創作
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||||
slug: doc-coauthoring
|
||||
description: 三階段結構化文件起草工作流程（情境蒐集→精煉與結構→讀者測試），適用於策略報告、會議備忘錄、分析備忘錄等長篇文件
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
|
||||
name: 下跌持續時間分析器
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||||
slug: downtrend-duration-analyzer
|
||||
description: 歷史下跌持續時間統計分析，按板塊與市值分類，產出互動式直方圖，讓空方研究員量化下跌波段的典型長度
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
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||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
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||||
name: 財報後分析
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||||
slug: earnings-analysis
|
||||
description: 財報發布後的深度解讀，分析 EPS/營收 vs 預估、管理層指引、財報電話關鍵訊號，評估對後市的影響
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
|
||||
name: 財報行事曆
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||||
slug: earnings-calendar
|
||||
description: 透過 FMP API 擷取即將發布的美股財報時程，按日期與盤前/盤後排列，讓研究員提前佈局
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
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||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
|
||||
name: 財報預覽分析
|
||||
slug: earnings-preview
|
||||
description: 財報發布前的預期分析，整合分析師預估、選擇權隱含波動率、歷史財報表現，評估財報的上行/下行風險
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
|
||||
name: 財報交易分析器
|
||||
slug: earnings-trade-analyzer
|
||||
description: 五因子 0-100 評分（跳空幅度、趨勢強度、成交量、MA200、MA50 位置），A/B/C/D 分級，快速評估財報後個股的交易價值
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
|
||||
name: 經濟行事曆擷取器
|
||||
slug: economic-calendar-fetcher
|
||||
description: 擷取未來 7-90 天經濟事件（FOMC、NFP、CPI/PPI、GDP），含影響評估
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
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||||
name: Edge 候選代理人
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||||
slug: edge-candidate-agent
|
||||
description: 將每日市場觀察轉為結構化、可重現的研究票據（Research Ticket），作為 Edge 研究流程的第一步輸入
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
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||||
---
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||||
name: Edge 概念合成器
|
||||
slug: edge-concept-synthesizer
|
||||
description: 將多個 Edge 線索票據的證據聚類為可重用的 Edge 概念，每個概念附帶核心論點、否定條件與策略手冊
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
|
||||
name: Edge 線索提取器
|
||||
slug: edge-hint-extractor
|
||||
description: 從每日市場觀察、新聞或研究筆記中提取結構化 Edge 線索，輸出標準 hints.yaml 供下游合成器使用
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
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||||
name: Edge 流程協調器
|
||||
slug: edge-pipeline-orchestrator
|
||||
description: 端到端 Edge 研究流程管理（候選→線索→概念→策略→審查），含反饋迴路與斷點續跑，是量化策略師的研究自動化中樞
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
|
||||
name: 優勢訊號整合器
|
||||
slug: edge-signal-aggregator
|
||||
description: 多因子訊號整合器，匯集技術面、基本面、情緒面訊號並計算綜合 Edge 分數
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
|
||||
name: 策略審查工具
|
||||
slug: edge-strategy-reviewer
|
||||
description: 策略審查工具，系統性檢驗策略邏輯、風險盲點、過擬合風險與執行可行性
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
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||||
name: 曝險管理教練
|
||||
slug: exposure-coach
|
||||
description: 部位曝險教練，根據市場環境動態調整建議持倉比例、避險配置與現金水位
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
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||||
name: 跟進日偵測器
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||||
slug: ftd-detector
|
||||
description: 市場底部確認的跟進日（Follow-Through Day, FTD）偵測，採用雙指數（S&P 500 + NASDAQ）狀態機，避免假訊號
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
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---
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||||
name: 啟動追蹤報告
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||||
slug: initiating-coverage
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||||
description: 生成 30-50 頁機構級股票研究報告（啟動追蹤），涵蓋商業模式、財務分析、估值模型、風險評估與投資建議
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metadata:
|
||||
sources:
|
||||
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||||
@@ -1,5 +1,6 @@
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---
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||||
name: 法人資金流向追蹤器
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||||
slug: institutional-flow-tracker
|
||||
description: 追蹤法人資金流向，涵蓋 13F 持倉、ETF 資金流、暗池交易與大戶動向
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
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||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
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||||
name: 內部溝通
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||||
slug: internal-comms
|
||||
description: 撰寫內部溝通文件，包含狀態更新、3P（進度/計畫/問題）報告、事件報告、FAQ、每週通訊等格式
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
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---
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||||
name: 總經環境偵測器
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||||
slug: macro-regime-detector
|
||||
description: 六成分跨資產比率分析（RSP/SPY、殖利率曲線、HYG/LQD、IWM/SPY、SPY/TLT、XLY/XLP），將市場分類為5種環境，指導曝險決策
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
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||||
name: 市場廣度分析器
|
||||
slug: market-breadth-analyzer
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||||
description: 市場廣度分析，追蹤漲跌家數比、新高新低比、成交量分佈等內部結構指標
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
|
||||
name: 總體市場環境分析
|
||||
slug: market-environment-analysis
|
||||
description: 總體市場環境分析，涵蓋股市、外匯、商品、殖利率、情緒指標的結構化報告
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
|
||||
name: 市場新聞分析師
|
||||
slug: market-news-analyst
|
||||
description: 蒐集過去 10 天市場新聞，分析 FOMC、財報、地緣政治等事件的市場影響並評分
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
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||||
name: 市場頂部偵測器
|
||||
slug: market-top-detector
|
||||
description: 市場頂部偵測，綜合技術面背離、資金面轉弱、情緒面過熱的多維度警示系統
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
---
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||||
name: 盤前晨報
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||||
slug: morning-note
|
||||
description: 每日盤前市場摘要，整合美股收盤、亞股動態、台股盤前、重要數據、今日關注事件，含視覺化圖表
|
||||
metadata:
|
||||
sources:
|
||||
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||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
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||||
name: 選擇權策略顧問
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slug: options-strategy-advisor
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description: Black-Scholes 定價、Greeks 計算、17+ 選擇權策略的損益模擬（價差、禿鷹、財報策略等），約 1200 行的完整選擇權分析技能
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name: 配對交易篩選器
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slug: pair-trade-screener
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description: 統計套利技能，執行共整合檢定、計算利差 Z 值，產出市場中性配對交易的進出場建議，約 1100 行的量化套利技能
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metadata:
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name: PEAD 篩選器
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slug: pead-screener
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description: 財報後公告漂移（Post-Earnings Announcement Drift）篩選，自動識別財報跳空後的回調買點與突破訊號
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metadata:
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name: 投資組合管理員
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slug: portfolio-manager
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description: 透過 Alpaca MCP 分析投資組合配置、風險指標、再平衡建議、稅損採收機會與股息分析，約 1100 行的完整投資組合管理技能
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metadata:
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name: 部位規模計算器
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slug: position-sizer
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description: 部位規模計算器，基於風險預算、波動率與凱利公式計算最適部位大小
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metadata:
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name: 情境分析引擎
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slug: scenario-analyzer
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description: 情境分析引擎，建構牛熊中性多重情境，量化各情境機率與預期報酬
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metadata:
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sources:
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name: 板塊輪動分析師
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slug: sector-analyst
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description: 從 CSV 數據分析美股十一大板塊的輪動模式與市場週期定位，識別強勢/弱勢板塊
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metadata:
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sources:
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name: 板塊概況分析
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slug: sector-overview
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description: 產出特定板塊的全面概況報告，涵蓋板塊基本面趨勢、主要催化劑、龍頭股表現、估值水平與相對強弱
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metadata:
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sources:
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name: 訊號事後分析
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slug: signal-postmortem
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description: 訊號事後分析，回顧歷史訊號準確率、獲利因子分解與策略衰退偵測
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metadata:
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sources:
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name: Druckenmiller 策略合成器
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slug: stanley-druckenmiller-investment
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description: 整合 8 個上游技能輸出，以 Stanley Druckenmiller 的宏觀投資方法論產出統一信心評分（0-100）、型態分類與倉位配置建議
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metadata:
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sources:
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name: 策略轉向設計師
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slug: strategy-pivot-designer
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description: 偵測回測策略停滯或陷入局部最優，自動提出結構性不同的策略轉向方案，突破策略開發瓶頸
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metadata:
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sources:
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name: 技術分析師
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slug: technical-analyst
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description: 技術分析工具，支援均線、RSI、MACD、布林通道等指標運算與圖表判讀
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metadata:
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sources:
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name: 市場主題偵測器
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slug: theme-detector
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description: 偵測當前市場的趨勢主題（AI、能源轉型、利率等），評估各主題的熱度、生命週期階段與信心評分
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metadata:
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sources:
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name: 投資論點追蹤器
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slug: thesis-tracker
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description: 長期追蹤投資論點的進展，監控關鍵假設是否仍然成立，在論點失效時自動預警
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metadata:
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sources:
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name: 交易假設發想器
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slug: trade-hypothesis-ideator
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description: 生成 1-5 個可偽證的交易假設卡，每張包含實驗設計、否定條件（Kill Criteria）與可選的 strategy.yaml 匯出
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metadata:
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sources:
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name: 交易員記憶核心
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slug: trader-memory-core
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description: 持久化論點生命週期管理，追蹤從想法到平倉的完整交易記錄（IDEA→ENTRY_READY→ACTIVE→CLOSED），含 P&L、MAE/MFE 與事後分析
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metadata:
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sources:
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name: 漲勢分析器
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slug: uptrend-analyzer
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description: 五成分 0-100 漲勢健康度綜合評分（廣度30%、板塊參與25%、動量20%、輪動15%、歷史10%），判斷多頭趨勢強度
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metadata:
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name: 美股泡沫偵測器
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slug: us-market-bubble-detector
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description: 美股泡沫偵測，分析估值偏離、槓桿水位、散戶狂熱指標與歷史泡沫比對
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metadata:
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sources:
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name: 美股個股分析
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slug: us-stock-analysis
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description: 美股個股深度分析，涵蓋基本面、財報、估值模型與產業比較
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metadata:
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sources:
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name: VCP 篩選器
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slug: vcp-screener
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description: Minervini 的波動收縮型態（Volatility Contraction Pattern）偵測，在第 2 階段上升趨勢中識別低風險進場點
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metadata:
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sources:
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name: Excel 試算表
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slug: xlsx
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description: 建立、編輯、分析符合金融建模標準的 Excel 試算表，含色碼規範（藍色=輸入、黑色=公式）、財務格式化與績效分析
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