Broad investment themes often hide the scarce components that control growth. This skill maps value chains, grades evidence, and ranks research priorities with clear risks.

長時間のAIセッションでは重要なコンテキストが埋もれ、エージェントが誤って回答する原因になることがあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code のワークフローで劣化パターンを特定し、緩和戦略を選ぶのに役立ちます。

Tracking important AI news across the day takes repeated filtering and organization. This skill builds structured Chinese briefings from configured AIMPACT and ME News feeds.

Monitoring AI news across a busy day takes time and produces inconsistent summaries. This skill builds ranked, categorized briefings from configured ME News feeds.

Crypto news is fragmented and difficult to review quickly. This skill collects configured feeds, ranks relevant items, and formats concise Chinese briefings.

Tracking AI news across the day takes time and produces duplicate results. AIMPACT fetches fixed news feeds, filters them, and creates ranked briefings.

信頼できる技術調査には、時間と情報源の確認が必要です。このスキルは一次情報を調査し、引用付きの調査結果を Markdown ファイルに記録します。

バリュー投資家には、価格、品質、財務諸表の整合性にわたる規律あるチェックが必要です。このスキルは、Longbridge データと出典付録を使って Graham と Buffett の分析を支援します。

投資家には、リサーチ、イベント、保有シグナルのための信頼できる市場データが必要です。このスキルは、Longbridgeデータを構造化された株式リサーチワークフローに整理します。

市場調査には、多くの場合、複数のツールや確認作業が必要です。Longbridge Intelは、Longbridgeの市場分析向けに構造化されたワークフローをClaude、Codex、Claude Codeに提供します。

投資家には、財務諸表、バリュエーション、配当、同業他社にわたる整理された財務コンテキストが必要です。このスキルは、構造化された分析のために、Claude、Codex、Claude CodeをLongbridgeデータワークフローに沿って案内します。

決算レビューには、データが提出書類、予想、ニュース、トランスクリプトに分散しているため時間がかかります。このスキルは Longbridge データを収集し、プレビュー、要約、Markdown レポートに変換します。

オプションとワラントの分析には、契約データ、グリークス、ボラティリティ、流動性の文脈が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude CodeがLongbridgeワークフローを通じて明確なデリバティブのスナップショットを作成できるよう支援します。

投資家には、ニュース、提出書類、議論を1つの生フィードに混在させずに、最新の市場背景を把握することが求められます。このスキルはLongbridgeのソースを使用してイベントを分類し、SEC提出書類を要約し、主要な市場ルールに関する質問に回答します。

AI の再現作業は、コマンドやエントリーポイントが不明確だと停滞しがちです。このスキルはリポジトリ内のエビデンスを調査し、保守的な再現計画を返します。

AIリポジトリの再現は、READMEファイルに重要な論文の詳細が1つ欠けているだけで行き詰まることがよくあります。このスキルは、問いを絞り込み、主要な論文ソースを確認し、READMEの指針を置き換えることなく矛盾を記録します。

再現作業には、選択したコマンドから得られる明確な証拠が必要です。このスキルは、短い文書化済みコマンドを実行し、標準化された出力ファイルを書き出します。

研究チームには、信頼済みベースラインを汚染しない探索的実行が必要です。このスキルは、範囲を限定したバリアントスイープを計画し、候補をランク付けし、結果を限定的な根拠として位置づけます。

研究の再現は、エージェントが証拠を省略したり、広範なコマンドを実行したり、プロトコルを変更したりすると失敗しがちです。このスキルは Claude、Codex、Claude Code に対し、監査可能な出力を伴う README-first の再現をガイドします。

研究チームには、結果を過大評価せずに候補アイデアを検証するための規律ある方法が必要です。このスキルは、ソース検索、アイデアの順位付け、範囲を限定した実行、監査可能な出力を体系化します。