Maintaining current A-share market data across several tables is slow and operationally complex. This skill configures, updates, and queries a compatible local DuckDB database through MCP tools.

Large A-share datasets make factor testing and strategy validation slow and inconsistent. QuantAll runs vectorized local analysis and returns measurable backtest, IC, screening, and visualization results.

Azure Data Explorer のデータは、適切な KQL 構造とスキーマコンテキストがないと調査が難しい場合があります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が焦点を絞った KQL クエリを作成し、スキーマを探索し、ADX の結果をトラブルシューティングするのに役立ちます。

Azure のコストデータは、スコープをまたいだクエリ、予測、説明が困難です。このスキルは、Azure コスト分析ワークフローを通じて Claude、Codex、Claude Code をガイドします。

Prediction market changes can be difficult to track across frequent updates. This skill polls approved feeds and formats alerts for notable events and movements.

WeChat Macのデータは暗号化されており、検索やエクスポートが困難です。このスキルは、許可されたクエリ、エクスポート、要約のためのローカル保管領域を構築します。

トレーダーには、多くのフレームワークにわたる一貫したテクニカル分析が必要です。このスキルは、Longbridgeの市場データをパターン、インジケーター、波動カウント、Turtleシグナルのワークフローに適用します。

クオンツ取引のリサーチには、一貫したデータワークフローと明確な方法論が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude CodeがLongbridgeベースのファクター、ヘッジ、季節性、戦略分析をガイドするのに役立ちます。

証券口座データは、資産、損益、注文、明細をまたいで確認するのが困難です。このスキルは、分析と確認済みの取引操作のために、Claude、Codex、Claude CodeをLongbridgeのワークフローに沿って案内します。

投資家やアナリストは、アジア市場と米国市場全体の最新の市場コンテキストを必要としています。このスキルは Longbridge データを使用して、気配値、チャート、板情報、資金フロー、取引セッション、FX、IPO カレンダーを取得します。

市場調査には、ライブデータ、口座コンテキスト、明確なAPIガイダンスが必要です。このスキルは、AIアシスタント向けにLongbridge CLI、SDK、MCP、ドキュメントのワークフローを整理します。

加盟店は在庫を選定する前に、最新のサプライヤー商品データを必要とします。このスキルは、プラットフォームAPIを通じてLegendShopの商品、在庫、価格、残高データをクエリします。

データベーススキーマ設計は、メモ、SQLドラフト、図の間で断片化しがちです。DB Craftは、テーブルをモデル化し、構造を検証し、SQLをエクスポートするためのローカルのビジュアルスタジオを開きます。

大規模な表形式データセットはローカルメモリを超えることが多く、pandas ワークフローを低速にします。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が、遅延分析、変換、可視化、ML のための Vaex ワークフローを進められるようガイドします。

Transformerワークフローでは、推論、生成、トークン化、トレーニングのために多くのAPIが必要になることがよくあります。このスキルは、Hugging Face Transformersを使用するための的を絞ったガイダンスをClaude、Codex、Claude Codeに提供します。

数式に厳密な代数的結果が必要な場合、記号数学のタスクはエラーが発生しやすくなります。このスキルは、Claude、Codex、Claude CodeがSymPyのワークフローを通じて、求解、簡約、微分、積分、数学的出力の生成を行えるようにガイドします。

タンパク質相互作用解析では、多くの場合、手動のAPIクエリと慎重な識別子マッピングが必要です。このスキルはSTRINGにクエリを実行し、識別子をマッピングし、ネットワークを取得して、エンリッチメント結果を要約します。

強化学習のセットアップは設定ミスが起きやすいものです。このスキルは、SB3のトレーニング、カスタム環境、コールバック、評価、モデルの永続化をガイドします。

創薬チームには、信頼できるデータセットと公正な評価プロトコルが必要です。このスキルは、ClaudeがPyTDCを使用して、キュレーション済みの治療薬MLデータ、ベンチマーク分割、メトリクス、分子オラクルを扱うのに役立ちます。

DICOMファイルには、安全に調査するのが難しい複雑な画像データと医療メタデータが含まれています。このスキルは、DICOMデータの読み取り、変換、匿名化、抽出のためのpydicomワークフローを通じて、Claude、Codex、Claude Codeをガイドします。