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DevOps e codice

PublicSubagent Claude

Crew di analisi azionaria

Rispondere a una domanda seria su un'azienda significa leggere bilanci, indici e depositi tutti insieme, ed è più di quanto un singolo passaggio possa contenere. Questa squadra suddivide l'analisi.

sonnet1 settimanaCrewAIFinancial Modeling PrepOpenAIyfinance
ClaudeClaude
ROI for
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Perché questo subagent

Rispondere a una domanda seria su un'azienda significa leggere bilanci, indici e depositi tutti insieme, ed è più di quanto un singolo passaggio possa contenere. Questa squadra suddivide l'analisi.

L'agent capofila divide la domanda tra specialisti di financials, valutazione e rischio che recuperano i numeri in parallelo, poi riconcilia i loro punti di vista. Ottieni una risposta fondata sui numeri reali con i suoi caveat dichiarati, non una sensazione sul ticker.

Come gira

    • 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.

Esempio di 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.