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Aktien-Fundamentaldaten-Crew

Fundamentale Fragen brauchen Zahlen aus mehreren Filings, gemeinsam gegengeprüft, und sie von Hand zu ziehen ist langsam und fehleranfällig. Diese Crew parst sie parallel.

sonnet1 WocheCrewAISEC EDGARFinancial Modeling PrepOpenAI
ClaudeClaude
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Warum dieser Subagent

Fundamentale Fragen brauchen Zahlen aus mehreren Filings, gemeinsam gegengeprüft, und sie von Hand zu ziehen ist langsam und fehleranfällig. Diese Crew parst sie parallel.

Der Lead-Agent weist jeden Abschluss einem eigenen Agent zu, ein Kennzahlen-Agent macht die Rechnung, und der Lead stellt die Antwort zusammen. Jede Aussage kommt mit der Zahl und dem Filing, aus dem sie stammt, sodass Sie die Arbeit prüfen können, statt einer Zusammenfassung zu vertrauen.

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, dispatch sub-agents to parse income, balance-sheet, and cash-flow data in parallel, compute the relevant ratios, and return a fundamentals answer that shows every figure and its filing source.

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.