Les équipes ont souvent besoin de présentations rapides à partir d’articles, de rapports et de notes. OpenShow convertit les formats de documents courants et les URLs en un diaporama HTML unique et lisible.

Les investisseurs ont besoin d'un moyen fiable d'organiser les listes de suivi Longbridge, les alertes et les listes publiques d'actions. Cette compétence fournit à Claude, Codex et Claude Code des workflows CLI avec confirmation obligatoire pour ces tâches.

Les investisseurs value ont besoin de contrôles disciplinés sur le prix, la qualité et la cohérence des états financiers. Cette compétence guide l’analyse selon Graham et Buffett avec les données Longbridge et des annexes de sources.

Les traders ont besoin d'une analyse technique cohérente entre de nombreux cadres d'analyse. Cette compétence applique les données de marché Longbridge aux figures, indicateurs, décomptes de vagues et workflows de signaux Turtle.

Les investisseurs ont besoin de données de marché fiables pour la recherche, les événements et les signaux de détention. Cette compétence organise les données Longbridge en workflows structurés de recherche actions.

La recherche en trading quantitatif nécessite des flux de données cohérents et une méthodologie claire. Cette compétence aide Claude, Codex et Claude Code à guider les analyses basées sur Longbridge portant sur les facteurs, la couverture, la saisonnalité et les stratégies.

Les données de compte de courtage sont difficiles à examiner à travers les actifs, les P&L, les ordres et les relevés. Cette skill guide Claude, Codex et Claude Code dans les workflows Longbridge pour l’analyse et les actions de trading confirmées.

Les investisseurs et analystes ont besoin d'un contexte de marché à jour sur les marchés asiatiques et américains. Cette skill utilise les données Longbridge pour récupérer les cotations, graphiques, profondeur de marché, flux, séances, FX et calendriers IPO.

La recherche de marché nécessite souvent de nombreux outils et vérifications distincts. Longbridge Intel fournit à Claude, Codex et Claude Code des workflows structurés pour l'analyse de marché Longbridge.

Les investisseurs ont besoin d’un contexte financier clair couvrant les états financiers, la valorisation, les dividendes et les pairs. Cette skill guide Claude, Codex et Claude Code dans les workflows de données Longbridge pour une analyse structurée.

Les revues de résultats prennent du temps, car les données sont réparties entre dépôts réglementaires, estimations, actualités et transcriptions. Cette compétence rassemble les données Longbridge et les transforme en aperçus, résumés et rapports Markdown.

L’analyse des options et des warrants nécessite des données de contrat, les Grecs, la volatilité et le contexte de liquidité. Cette skill guide Claude, Codex et Claude Code dans les workflows Longbridge afin de produire des instantanés clairs sur les dérivés.

Les investisseurs ont besoin d’un contexte de marché actuel sans mélanger les actualités, les dépôts et les discussions dans un seul flux brut. Ce skill utilise les sources Longbridge pour classer les événements, résumer les dépôts SEC et répondre aux questions clés sur les règles de marché.

La recherche de marché nécessite des données en direct, du contexte de compte et des indications d'API claires. Cette skill organise les workflows Longbridge CLI, SDK, MCP et de documentation pour les assistants IA.

Le travail de traduction se casse souvent lorsque les chaînes source, les termes du glossaire et les fichiers cibles divergent. Cette skill aide Claude, Codex et Claude Code à mettre à jour les chaînes source et à utiliser les workflows Localhero.ai de manière cohérente.

Les échecs d'entraînement peuvent pousser les agents à appliquer des patchs risqués avant que la cause racine soit claire. Cette compétence guide un diagnostic conservateur, la planification de points de sauvegarde et des corrections fondées sur l'approbation.

Les exécutions d’entraînement perdent souvent le contexte des commandes, des journaux et des points de contrôle. Cette skill exécute une commande sélectionnée et enregistre des preuves limitées dans train_outputs.

Le travail de reproduction en IA bloque souvent lorsque les commandes et les points d'entrée ne sont pas clairs. Cette skill analyse les éléments probants du dépôt et retourne un plan de reproduction prudent.

La reproduction de dépôts d’IA bloque souvent lorsque les fichiers README omettent un détail critique de l’article. Cette compétence précise la question, vérifie les sources primaires de l’article et consigne les conflits sans remplacer les consignes du README.

Le travail de reproduction nécessite des preuves claires provenant d’une commande sélectionnée. Cette compétence exécute une courte commande documentée et écrit des fichiers de sortie standardisés.