llmquant-data — скилл для Claude Code: SEC, 13F и макро
Скилл-маршрутизатор для запросов к LLMQuant Data: разбирает задачу и открывает нужный рабочий процесс по SEC-отчётности, держателям 13F или макро-снимкам.
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-data -a claude-codeЧто делает llmquant-data
Скилл работает как маршрутизатор. Сначала он выясняет сущность, тикер, макро-индикатор, период и то, что нужно на выходе, потом выбирает подходящий рабочий процесс и открывает только его. Внутри четыре сценария: разбор бизнеса, рисков и MD&A из 10-K, поиск крупнейших держателей тикера по 13F с признаками скученности, компактный снимок макрорежима США и макро-бриф для рынка из макро-, рыночных и исследовательских данных.
Внешние факты скилл берёт из LLMQuant Data: чтение SEC-филингов по разделам, списки держателей 13F и концентрация владения, снимки и истории макро-индикаторов с датами публикации, рыночные цены и крипто-снимки. Если LLMQuant Data или совместимый data MCP недоступен, скилл попросит данные у вас или назовёт недостающие входы — и продолжит только на том, что реально получено, отдельно помечая выводы, сделанные по догадке.
Это заметно для результата: даты, отчётные периоды и уведомления о покрытии попадают в ответ, поэтому видно, на чём он стоит. Ставить есть смысл, если вы уже работаете с LLMQuant Data или готовы подключать свой источник.
Какие задачи решает
- разобрать риски и MD&A из 10-K конкретной компании
- найти крупнейших держателей тикера по 13F
- собрать снимок макрорежима США
- написать макро-бриф для рынка
- отделить факты из источника от собственных выводов
Примеры запросов агенту
- разбери риски и MD&A из последнего 10-K по тикеру NVDA
- кто из менеджеров с 13F держит этот тикер и есть ли скученность
- собери компактный снимок макрорежима США за последний квартал
Как установить llmquant-data
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-data -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/llmquant-data/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/llmquant-data/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-data -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/llmquant-data/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-data -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/llmquant-data/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install LLMQuant/skills llmquant-data2Вручную: положить файлы
.github/skills/llmquant-data/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-data -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/LLMQuant/skills --path skills/llmquant-dataВручную: положить файлы
.devin/skills/llmquant-data/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-data -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 llmquant-data
Как установить llmquant-data в Claude?
Выполните npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-data -a claude-code. После установки скилл лежит в ~/.claude/skills/llmquant-data/SKILL.md.
Что делает llmquant-data?
Определяет сущность, тикер, индикатор и период из запроса, затем открывает один из четырёх рабочих процессов: разбор 10-K, держатели 13F, макро-снимок США или макро-бриф.
Что нужно, чтобы скилл заработал?
Доступ к LLMQuant Data или совместимому data MCP. Без них скилл попросит данные у вас либо перечислит недостающие входы и продолжит только на подтверждённых фактах.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: llmquant-data description: Router skill for LLMQuant Data primitive workflows. Use when the user needs SEC filings, 13F holders, macro snapshots, or source-grounded macro briefs. input_data_source: LLMQuant Data category: data --- # LLMQuant Data This category routes data-primitive research tasks to focused workflows. Use it when the user needs a direct LLMQuant Data-backed answer before any higher-level strategy or portfolio overlay. ## Routing Rules 1. Identify the user's entity, ticker, macro indicator, period, and requested deliverable. 2. Select the closest workflow below. 3. Open only that workflow and any explicitly referenced local resources. 4. Use LLMQuant Data as the source of external facts. 5. Report returned dates, filing periods, coverage notices, and missing inputs. ## Workflow Index | User intent | Workflow | |---|---| | Review business, risk, and MD&A evidence from a company's 10-K. | [`workflows/10k-risk-review.md`](workflows/10k-risk-review.md) | | Identify top 13F managers holding a ticker and crowding signals. | [`workflows/ticker-smart-money-holders.md`](workflows/ticker-smart-money-holders.md) | | Build a compact U.S. macro regime snapshot. | [`workflows/us-macro-snapshot.md`](workflows/us-macro-snapshot.md) | | Compose a market-facing macro brief from macro, market, and research inputs. | [`workflows/macro-brief.md`](workflows/macro-brief.md) | ## LLMQuant Data Contract Prefer LLMQuant Data when available. The workflows may need these data capabilities: - Read SEC filings and specific filing sections such as business, risk factors, and MD&A. - Query 13F holder lists, manager holdings, and ownership concentration for a ticker. - Retrieve macro indicator snapshots, histories, release dates, and metadata. - Retrieve market prices, crypto snapshots, research knowledge, and paper/wiki context when relevant. Fallback: - If LLMQuant Data or a compatible data MCP is unavailable, ask for user-provided data or name the missing inputs. - Continue only with retrieved or user-provided evidence and label inference separately.
© LLMQuant · MIT · LLMQuant/skills
