Een echte vraag over een bedrijf beantwoorden betekent tegelijk cijfers, ratio's en filings lezen, en dat is meer dan één doorloop kan vasthouden. Deze crew verdeelt de analyse.
Een echte vraag over een bedrijf beantwoorden betekent tegelijk cijfers, ratio's en filings lezen, en dat is meer dan één doorloop kan vasthouden. Deze crew verdeelt de analyse.
De lead-agent splitst de vraag over specialisten in financials, waardering en risico die parallel de cijfers ophalen, en rijmt dan hun inzichten. Je krijgt een antwoord gegrond in de echte cijfers met de kanttekeningen erbij, geen onderbuikgevoel over de ticker.
Hoe hij werkt
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.
Specialist-agents halen parallel de cijfers, ratio's en recente filings voor hun invalshoek op.
pending
Elke agent rapporteert bevindingen met de gebruikte cijfers en bronnen, zodat niets blind beweerd wordt.
pending
De lead-agent rijmt de inzichten tot één antwoord dat de onderbouwende cijfers en de kanttekeningen benoemt.
pending
Voorbeelduitvoer
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.