К основному содержанию
скилл CX Codex

edge-pipeline-orchestrator — скилл для Claude Code: установка

Собирает исследовательский пайплайн от поиска кандидатов до ревью и экспорта стратегий. Нужен для многоэтапной работы с рыночными данными.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add tradermonty/claude-trading-skills --skill edge-pipeline-orchestrator -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает edge-pipeline-orchestrator

Скилл связывает этапы исследования в один запуск: получает тикеты или OHLCV, извлекает подсказки, строит концепции, создаёт черновики стратегий и прогоняет их через цикл ревью. Вердикты PASS и REJECT накапливаются, а REVISE запускает правки и повторную проверку максимум на двух итерациях.

Скрипт scripts/orchestrate_edge_pipeline.py умеет запускать полный процесс, продолжать его с этапа drafts, работать только с ревью и выполнять пробный запуск без экспорта. Результаты складываются в --output-dir: манифест, YAML-файлы тикетов, подсказок, концепций и черновиков, отзывы и каталоги стратегий. Для запуска нужен Python, поскольку пайплайн вызывается через python3.

В LLM-сценарии Claude Code анализирует market_summary.json и anomalies.json, после чего идеи передаются через --llm-ideas-file и --promote-hints. Это повод проверить режим запуска: при --resume-from drafts и --review-only этапы hints и concepts пропускаются, а флаги идей игнорируются.

Какие задачи решает

  • собрать пайплайн от OHLCV до стратегий
  • продолжить обработку с этапа черновиков
  • проверить стратегии через цикл ревью и правок
  • выполнить прогон без экспорта результатов
  • выгрузить прошедшие проверку стратегии и манифест запуска

Примеры запросов агенту

  • Запусти полный пайплайн по тикетам через python3 scripts/orchestrate_edge_pipeline.py --tickets-dir path/to/tickets/ --output-dir reports/edge_pipeline/.
  • Возьми данные из path/to/ohlcv.csv, создай тикеты и сохрани результат в reports/edge_pipeline/.
  • Проведи только ревью черновиков из path/to/drafts/ и выполни пробный запуск без экспорта.

Как установить edge-pipeline-orchestrator

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add tradermonty/claude-trading-skills --skill edge-pipeline-orchestrator -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/edge-pipeline-orchestrator/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/edge-pipeline-orchestrator/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о edge-pipeline-orchestrator

Как установить edge-pipeline-orchestrator в Claude Code?

Выполни npx skills add tradermonty/claude-trading-skills --skill edge-pipeline-orchestrator -a claude-code, затем повтори эту команду ещё раз. После установки скилл находится в ~/.claude/skills/edge-pipeline-orchestrator/SKILL.md.

Что делает edge-pipeline-orchestrator?

Он координирует этапы от обнаружения кандидатов и подсказок до концепций, черновиков, ревью, правок и экспорта подходящих стратегий. Каждый запуск записывается в pipeline_run_manifest.json.

Что происходит при запуске с --resume-from drafts?

Пайплайн продолжает работу с этапа черновиков и пропускает hints и concepts. Поэтому параметры --llm-ideas-file и --promote-hints в этом режиме не применяются.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: edge-pipeline-orchestrator
description: Orchestrate the full edge research pipeline from candidate detection through strategy design, review, revision, and export. Use when coordinating multi-stage edge research workflows end-to-end.
---

# Edge Pipeline Orchestrator

Coordinate all edge research stages into a single automated pipeline run.

## When to Use

- Run the full edge pipeline from tickets (or OHLCV) to exported strategies
- Resume a partially completed pipeline from the drafts stage
- Review and revise existing strategy drafts with feedback loop
- Dry-run the pipeline to preview results without exporting

## Workflow

1. Load pipeline configuration from CLI arguments
2. Run auto_detect stage if --from-ohlcv is provided (generates tickets from raw OHLCV data)
3. Run hints stage to extract edge hints from market summary and anomalies
4. Run concepts stage to synthesize abstract edge concepts from tickets and hints
5. Run drafts stage to design strategy drafts from concepts
6. Run review-revision feedback loop:
   - Review all drafts (max 2 iterations)
   - PASS verdicts accumulated; REJECT verdicts accumulated
   - REVISE verdicts trigger apply_revisions and re-review
   - Remaining REVISE after max iterations downgraded to research_probe
7. Export eligible drafts (PASS + export_ready_v1 + exportable entry_family)
8. Write pipeline_run_manifest.json with full execution trace

## CLI Usage

```bash
# Full pipeline from tickets
python3 scripts/orchestrate_edge_pipeline.py \
  --tickets-dir path/to/tickets/ \
  --output-dir reports/edge_pipeline/

# Full pipeline from OHLCV
python3 scripts/orchestrate_edge_pipeline.py \
  --from-ohlcv path/to/ohlcv.csv \
  --output-dir reports/edge_pipeline/

# Resume from drafts stage
python3 scripts/orchestrate_edge_pipeline.py \
  --resume-from drafts \
  --drafts-dir path/to/drafts/ \
  --output-dir reports/edge_pipeline/

# Review-only mode
python3 scripts/orchestrate_edge_pipeline.py \
  --review-only \
  --drafts-dir path/to/drafts/ \
  --output-dir reports/edge_pipeline/

# Dry run (no export)
python3 scripts/orchestrate_edge_pipeline.py \
  --tickets-dir path/to/tickets/ \
  --output-dir reports/edge_pipeline/ \
  --dry-run
```

## Output

All artifacts are written to `--output-dir`:

```
output-dir/
├── pipeline_run_manifest.json
├── tickets/          (from auto_detect)
├── hints/hints.yaml  (from hints)
├── concepts/edge_concepts.yaml
├── drafts/*.yaml
├── exportable_tickets/*.yaml
├── reviews_iter_0/*.yaml
├── reviews_iter_1/*.yaml  (if needed)
└── strategies/<candidate_id>/
    ├── strategy.yaml
    └── metadata.json
```

## Claude Code LLM-Augmented Workflow

Run the LLM-augmented pipeline entirely within Claude Code:

1. Run auto_detect to produce `market_summary.json` + `anomalies.json`
2. Claude Code analyzes data and generates edge hints
3. Save hints to a YAML file:

```yaml
- title: Sector rotation into industrials
  observation: Tech underperforming while industrials show relative strength
  symbols: [CAT, DE, GE]
  regime_bias: Neutral
  mechanism_tag: flow
  preferred_entry_family: pivot_breakout
  hypothesis_type: sector_x_stock
```

4. Run orchestrator with `--llm-ideas-file` and `--promote-hints`:

```bash
python3 scripts/orchestrate_edge_pipeline.py \
  --tickets-dir path/to/tickets/ \
  --llm-ideas-file llm_hints.yaml \
  --promote-hints \
  --as-of 2026-02-28 \
  --max-synthetic-ratio 1.5 \
  --strict-export \
  --output-dir reports/edge_pipeline/
```

### Optional Flags

- `--as-of YYYY-MM-DD` — forwarded to hints stage for date filtering
- `--strict-export` — export-eligible drafts with any warn finding get REVISE instead of PASS
- `--max-synthetic-ratio N` — cap synthetic tickets to N × real ticket count (floor: 3)
- `--overlap-threshold F` — condition overlap threshold for concept deduplication (default: 0.75)
- `--no-dedup` — disable concept deduplication

Note: `--llm-ideas-file` and `--promote-hints` are effective only during full pipeline runs.
`--resume-from drafts` and `--review-only` skip hints/concepts stages, so these flags are ignored.

## Resources

- `references/pipeline_flow.md` — Pipeline stages, data contracts, and architecture
- `references/revision_loop_rules.md` — Review-revision feedback loop rules and heuristics

© tradermonty · MIT · tradermonty/claude-trading-skills

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты» →
bigquery-pipeline-audit официальный github Скилл проверяет Python-скрипты с BigQuery на затраты, надёжность и готовность к production. Находит уязвимости в циклах, отсутствующие лимиты на запросы и проблемы идемпотентности, выдаёт отчёт с точными номерами строк. 8 800установок doc-pipeline claude-office-skills Собирает повторно используемые конвейеры обработки документов: данные переходят между извлечением, преобразованием и выводом. Подходит для цепочек с PDF, изображениями и таблицами. CX Codex +1 4 600установок om-pipeline-retro open-mercato Анализирует завершённые прогоны пайплайна, находит причины повторных попыток и считает потерянные часы. Пригодится на ретроспективе разработки. CX Codex +1 2 400установок dx-devops-pipeline-manage forcedotcom Скилл ведёт пайплайны DevOps Center из терминала: создаёт, добавляет стадии и окружения, подключает проекты и активирует релизную цепочку. CX Codex +1 2 200установок mantis-pipeline-adapter официальный google Скилл-консультант: помогает спроектировать и написать свой харнесс, который детерминированно запускает скиллы Mantis. CX Codex +1 1 500установок research-refine-pipeline wanshuiyin Скилл связывает доработку исследовательской идеи и планирование экспериментов в один проход: от сырого направления до финального предложения и дорожной карты опытов. CX Codex +1 504установок

Из того же набора73

dividend-growth-pullback-screener Ищет дивидендные акции с ростом выплат от 12% в год, которые просели по RSI до 40 и ниже. Для входа в качественные бумаги на короткой слабости. CX Codex +1 3 300установок theme-detector Находит трендовые рыночные темы и стадии их зрелости по данным FINVIZ. Пригодится для отслеживания ротации секторов, перегретых идей и ранних рыночных нарративов. CX Codex +1 3 300установок edge-signal-aggregator Собирает выходы нескольких аналитических скиллов в один ранжированный список идей с весами, дедупликацией и пометкой противоречий. CX Codex +1 3 200установок kanchi-dividend-review-monitor Отслеживает дивидендные риски по триггерам T1–T5 и отправляет аномалии на ручную проверку. Помогает контролировать выплаты и отчёты 8-K без автопродажи бумаг. CX Codex +1 3 200установок kanchi-dividend-sop Скилл превращает かんち式配当投資 в повторяемый процесс отбора дивидендных акций США: скрининг, проверка качества роста, планирование входа на откате. CX Codex +1 3 200установок exposure-coach Сводит рыночные сигналы в единую сводку Market Posture и рассчитывает лимит доли акций в портфеле перед открытием новых сделок. CX Codex +1 3 200установок trade-hypothesis-ideator Превращает трейд-логи, заметки и рыночные данные в проверяемые гипотезы с планом эксперимента и критериями отказа. CX Codex +1 3 200установок signal-postmortem Записывает исходы торговых сигналов, сравнивает прогноз с фактической доходностью и готовит правки весов для агрегатора. CX Codex +1 3 300установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой