# alphaear-sentiment

Скилл для финансового анализа тональности текстов с помощью локальной модели FinBERT или обращений к LLM. Определяет тональность и оценку новостей рынка.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 645 установок · ★ 3085
- Автор: RKiding
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills/tree/HEAD/skills/alphaear-sentiment/SKILL.md
- Обновлён: 2026-03-29
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/alphaear-sentiment

## Что делает

Скилл оценивает тональность финансовых текстов в двух режимах. Для быстрой локальной обработки скрипт `scripts/sentiment_tools.py` использует модель FinBERT. Метод `analyze_sentiment` выдаёт числовой скор от -1.0 до 1.0, текстовую метку и причину оценки, а функция `batch_update_news_sentiment` обновляет неразобранные записи в базе данных.

Когда контекст сложнее или нужны развёрнутые рассуждения, агент переключается на прямой анализ через LLM. Результат форматируется в JSON со значениями positive, negative или neutral. Для сохранения ручных ответов предусмотрен метод `update_single_news_sentiment`.

Без установленных библиотек `torch` и `transformers` локальный запуск FinBERT сразу упадёт с ошибкой. Также для записи результатов требуется инициализированный `DatabaseManager` и встроенный модуль `sqlite3`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-sentiment -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/alphaear-sentiment/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/alphaear-sentiment/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-sentiment -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/alphaear-sentiment/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-sentiment -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/alphaear-sentiment/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install RKiding/Awesome-finance-skills alphaear-sentiment
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/alphaear-sentiment/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-sentiment -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills --path skills/alphaear-sentiment
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/alphaear-sentiment/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add RKiding/Awesome-finance-skills --skill alphaear-sentiment -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills/tree/HEAD/skills/alphaear-sentiment/SKILL.md

## Когда брать
- рассчитать оценку тональности финансовой новости от -1.0 до 1.0 через FinBERT
- пакетно обновить тональность неразобранных записей в базе данных
- разобрать эмоциональную окраску сложного рыночного текста с помощью LLM
- сохранить метку и причину оценки новости через update_single_news_sentiment

## Примеры запросов агенту
- Оцени тональность текста финансовой новости через FinBERT и верни скор с обоснованием
- Проанализируй рыночную сводку с помощью LLM и запиши оценку через update_single_news_sentiment
- Запусти пакетный пересчёт тональности неразобранных новостей в базе

## Похожие
- [sentiment-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/agiprolabs-sentiment-analysis.md) — скилл · 476 установок
- [us-market-sentiment](https://affpapa.org/nevibecode/skills/us-market-sentiment.md) — скилл · 581 установка
- [azure-ai-textanalytics-py](https://affpapa.org/nevibecode/skills/azure-ai-textanalytics-py.md) — скилл · 2 установки
- [tracking-brand-sentiment-across-platforms](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tracking-brand-sentiment-across-platforms.md) — скилл · 767 установок
- [okx-sentiment-tracker](https://affpapa.org/nevibecode/skills/okx-sentiment-tracker.md) — скилл · 8100 установок
- [chunking-strategy](https://affpapa.org/nevibecode/skills/chunking-strategy.md) — скилл · 3800 установок

Из того же набора: [rkiding/awesome-finance-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/rkiding/awesome-finance-skills.md) — 9 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md