alphaear-deepear-lite — скилл для Claude Code: как установить
Получает свежие финансовые сигналы и цепочки трансмиссионного анализа из DeepEar Lite. Помогает следить за динамикой рынков и факторами движения акций прямо в чате с агентом.
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-deepear-lite -a claude-codeЧто делает alphaear-deepear-lite
Скилл запрашивает поток высокочастотных сигналов DeepEar Lite через скрипт scripts/deepear_lite.py. Инструмент DeepEarLiteTools вызывает функцию fetch_latest_signals(), собирая заголовки, сводки, ссылки на источники и оценки уверенности модели.
Вся логика опирается на Python-библиотеки requests и loguru. Для работы не требуется локальная база данных, но скрипту нужен прямой доступ к сетевому источнику данных сервиса: при сбое связи отчёт собрать не получится.
Проверить корректность подключения и выгрузки данных можно прямым запуском python scripts/deepear_lite.py.
Какие задачи решает
- получить сводку свежих рыночных сигналов с оценками уверенности
- разобрать цепочки влияния и факторы движения акций
- протестировать выгрузку рыночной аналитики без развёртывания базы данных
Примеры запросов агенту
- Загрузи свежие финансовые сигналы из DeepEar Lite и покажи метрики уверенности
- Проверь факторы движения акций по последним данным DeepEar Lite
Как установить alphaear-deepear-lite
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-deepear-lite -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/alphaear-deepear-lite/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/alphaear-deepear-lite/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-deepear-lite -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/alphaear-deepear-lite/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-deepear-lite -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/alphaear-deepear-lite/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install RKiding/Awesome-finance-skills alphaear-deepear-lite2Вручную: положить файлы
.github/skills/alphaear-deepear-lite/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-deepear-lite -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills --path skills/alphaear-deepear-liteВручную: положить файлы
.devin/skills/alphaear-deepear-lite/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-deepear-lite -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о alphaear-deepear-lite
Как установить alphaear-deepear-lite в Claude Code?
Выполните команду npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-deepear-lite -a claude-code. Скилл добавится в окружение проекта.
Что делает скилл alphaear-deepear-lite?
Он обращается к потоку сигналов DeepEar Lite и возвращает структурированный отчёт с заголовками событий, сводками и коэффициентами настроений.
Какие зависимости нужны для работы скилла?
Для запуска скрипта требуются установленные библиотеки requests и loguru. Локальная база данных не нужна.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: alphaear-deepear-lite
description: Fetch the latest financial signals and transmission-chain analyses from DeepEar Lite. Use when the user needs immediate insights into financial market trends, stock performance factors, and reasoning from the DeepEar Lite dashboard.
---
# DeepEar Lite Skill
## Overview
Fetch high-frequency financial signals, including titles, summaries, confidence scores, and reasoning directly from the DeepEar Lite platform's real-time data source.
## Capabilities
### 1. Fetch Latest Financial Signals
Use `scripts/deepear_lite.py` via `DeepEarLiteTools`.
- **Fetch Signals**: `fetch_latest_signals()`
- Retrieves all latest signals from `https://deepear.vercel.app/latest.json`.
- Returns a formatted report of signal titles, sentiment/confidence metrics, summaries, and source links.
## Dependencies
- `requests`, `loguru`
- No local database required for this skill.
## Testing
Run the test script to verify the connection and data fetching:
```bash
python scripts/deepear_lite.py
```
© RKiding · Apache-2.0 · RKiding/Awesome-finance-skills
