community-automations/stock-analysis-crew

DevOps & Code

PublicClaude-Subagent

Aktienanalyse-Crew

Eine echte Frage zu einem Unternehmen zu beantworten heißt, Abschlüsse, Kennzahlen und Filings auf einmal zu lesen, was mehr ist, als ein Durchgang fassen kann. Diese Crew teilt die Analyse auf.

sonnet1 WocheCrewAIFinancial Modeling PrepOpenAIyfinance
ClaudeClaude
ROI for
README.md

Warum dieser Subagent

Eine echte Frage zu einem Unternehmen zu beantworten heißt, Abschlüsse, Kennzahlen und Filings auf einmal zu lesen, was mehr ist, als ein Durchgang fassen kann. Diese Crew teilt die Analyse auf.

Der Lead-Agent verteilt die Frage auf Spezialisten für Finanzkennzahlen, Bewertung und Risiko, die die Zahlen parallel ziehen, und gleicht dann ihre Sichten ab. Sie bekommen eine auf den tatsächlichen Zahlen gegründete Antwort mit ihren Vorbehalten, kein Bauchgefühl zum Ticker.

So läuft er

    • Read

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • Write

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebFetch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebSearch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

Beispiel-Output

json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)

As the lead agent, decompose a fundamental-analysis question into financials, valuation, and risk sub-agents running in parallel, then return an answer citing the figures and noting it is not investment advice.

Unlock the rest

The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.

Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.