该技能从新闻头条开始分析中长期（18 个月）投资场景。它依次调用两个专业代理（情景分析师和策略审核员）来生成集成多方面分析和批判性审核的综合报告。

通过与 Alpaca MCP Server 集成来获取实时持仓数据，然后执行涵盖资产配置、多元化、风险指标、个人仓位评估和再平衡建议的全面分析，分析和管理投资组合。生成包含可行见解的详细投资组合报告。

该技能通过配对交易识别和分析统计套利机会。配对交易是一种市场中性策略，无论整体市场方向如何，都可以从两种相关证券的相对价格变动中获利。该技能使用严格的统计方法，包括相关性分析和协整测试来寻找稳健的交易对。

该技能使用理论定价模型提供全面的期权策略分析和教育。它可以帮助交易者理解、分析和模拟期权策略，而无需订阅实时市场数据。

使用定量 6 分量评分系统 (0-100) 检测市场顶部形成的概率。集成了三种经过验证的市场顶级检测方法：

该技能可以对过去 10 天内影响市场的新闻事件进行全面分析，重点关注其对美国股市和大宗商品的影响。该技能使用WebSearch和WebFetch工具自动从可信来源收集新闻，评估市场影响程度，分析实际市场反应，并生成按市场影响重要性排名的结构化英文报告。

全面的分析工具，随时了解市场状况并创建专业的市场报告。

使用数据驱动的 6 部分评分系统 (0-100) 量化市场广度健康状况。使用 TraderMonty 公开的 CSV 数据来衡量市场参与上涨或下跌的范围。

使用月频交叉资产比率分析检测结构性宏观体制转变。该技能可识别 1-2 年的制度转变，从而为战略投资组合定位提供信息。

为股息投资者应用实用的美国税务工作流程，同时保持决策的可审计性。重点关注账户放置和分类，而不是法律/税务建议更换。

实施 Kanchi 的 5 步方法作为美国股息投资的确定性工作流程。优先考虑安全性和可重复性，而不是激进的产量追逐。

检测异常股息风险信号并将其发送至人工审核队列。将自动化视为异常检测，而不是自动交易执行。

该技能通过 13F SEC 文件跟踪机构投资者活动，以识别流入和流出股票的“聪明资金”。通过分析机构持股的季度变化，您可以发现经验丰富的投资者在价格大幅波动之前增持的股票，或者识别机构减仓时的潜在风险。

使用 William O'Neil 经验证的方法检测确认市场底部的后续日 (FTD) 信号。生成质量评分 (0-100)，并提供修正后重新进入市场的曝光指导。

将自然语言股票筛选请求翻译为 FinViz 筛选器过滤器代码，构建 URL，并在 Chrome 中打开它。公共筛选器不需要 API 密钥； FINVIZ Elite 是从 $FINVIZ_API_KEY 自动检测的，以增强功能。

由边缘策略设计器生成的策略草案的确定性质量门。

将概念级假设转化为具体的战略草案规范。该技能位于概念综合之后和管道导出验证之前。

将所有边缘研究阶段协调为单个自动化管道运行。

将原始观察信号（market_summary、异常、新闻反应）转换为结构化边缘提示。该技能是拆分工作流程的第一阶段：观察 -> 抽象 -> 设计 -> 管道。

在检测和策略实施之间创建一个抽象层。该技能对票证证据进行聚类，总结重复出现的条件，并输出具有明确论文和失效逻辑的edge_concepts.yaml。