Les questions sur les fondamentaux demandent des chiffres issus de plusieurs publications, recoupés ensemble, et les récupérer à la main est lent et source d'erreurs. Cette équipe les analyse en parallèle.
Les questions sur les fondamentaux demandent des chiffres issus de plusieurs publications, recoupés ensemble, et les récupérer à la main est lent et source d'erreurs. Cette équipe les analyse en parallèle.
L'agent chef assigne chaque état à son propre agent, un agent de ratios fait les calculs, et le chef assemble la réponse. Chaque affirmation arrive avec le chiffre et la publication d'où il vient, pour que vous puissiez vérifier le travail au lieu de faire confiance à un résumé.
Comment il s'exécute
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.
Des agents distincts récupèrent et analysent chaque état à partir des publications, en parallèle.
pending
Un agent de ratios calcule les marges, la croissance et l'endettement à partir des chiffres analysés.
pending
L'agent chef assemble une réponse sur les fondamentaux qui montre les chiffres derrière chaque affirmation.
pending
Exemple de sortie
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.