llmquant-prediction-markets — скилл для Claude Code: прогнозные рынки
Скилл-маршрутизатор для работы с прогнозными рынками: вероятности событий, условия расчёта контрактов, арбитраж между площадками.
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-prediction-markets -a claude-codeЧто делает llmquant-prediction-markets
Скилл разбирает запрос на части: событие, площадка, контракт, правило расчёта, дедлайн, связанные активы и нужный формат ответа. Дальше он выбирает один из трёх сценариев и открывает только его — бриф по вероятности события, проверку арбитража между площадками или сравнение рыночных шансов с тем, что заложено в опционах и ценах активов.
Данные берутся из LLMQuant Data: контракты, котировки, глубина стакана, объём, комиссии, даты закрытия, а также новости, макро-релизы и цены связанных активов. В отчёте сохраняются метки времени контрактов, критерии расчёта, ликвидность и окна торговли. Если рыночных данных или правил расчёта нет, скилл не выводит справедливую вероятность и не объявляет арбитраж — это повод проверить, чем вы вообще подкрепляете вывод. Когда на входе только ваши собственные котировки, они помечаются как предоставленные пользователем.
Установка идёт через npx skills add, файл скилла лежит в ~/.claude/skills/llmquant-prediction-markets/SKILL.md.
Какие задачи решает
- собрать бриф по вероятности события из рыночных котировок
- проверить арбитраж между площадками и контрактами
- сравнить шансы прогнозного рынка с вероятностями из опционов
- зафиксировать условия расчёта контракта и дедлайн
- отделить пользовательские котировки от рыночных данных
Примеры запросов агенту
- Оцени вероятность события по контрактам на этой площадке и собери бриф
- Проверь, есть ли арбитраж между двумя площадками по этому событию
- Сравни котировки прогнозного рынка с тем, что заложено в опционах
Как установить llmquant-prediction-markets
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-prediction-markets -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/llmquant-prediction-markets/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/llmquant-prediction-markets/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-prediction-markets -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/llmquant-prediction-markets/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-prediction-markets -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/llmquant-prediction-markets/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install LLMQuant/skills llmquant-prediction-markets2Вручную: положить файлы
.github/skills/llmquant-prediction-markets/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-prediction-markets -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/LLMQuant/skills --path skills/llmquant-prediction-marketsВручную: положить файлы
.devin/skills/llmquant-prediction-markets/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-prediction-markets -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-prediction-markets
Как установить llmquant-prediction-markets в Claude?
Выполните npx skills add LLMQuant/skills --skill llmquant-prediction-markets -a claude-code. Скилл окажется в ~/.claude/skills/llmquant-prediction-markets/SKILL.md.
Что делает llmquant-prediction-markets?
Это скилл-маршрутизатор: он определяет событие, площадку и контракт, а затем запускает один из трёх сценариев — бриф по вероятности, проверку арбитража или сравнение с опционными ценами.
Что нужно, чтобы скилл работал?
Данные LLMQuant Data: контракты, котировки, ликвидность, опционы, макро и новости. Без рыночных данных или правил расчёта скилл не выводит арбитраж и справедливую вероятность.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: llmquant-prediction-markets description: Router skill for LLMQuant prediction-market workflows. Use when the user needs event odds, settlement criteria, probability gaps, cross-market pricing, or prediction-market arbitrage review. input_data_source: LLMQuant Data category: prediction-markets --- # LLMQuant Prediction Markets This category routes event-probability workflows for prediction markets, options-implied probabilities, and tradable event risk. ## Routing Rules 1. Identify the event, venue, contract, settlement rule, deadline, related assets, and requested output. 2. Select the closest workflow below. 3. Open only that workflow and any referenced local resources. 4. Use LLMQuant Data for prediction-market contracts, prices, liquidity, options, macro, news, and related asset prices. 5. Report contract timestamps, settlement criteria, liquidity, fees, market windows, and missing inputs. ## Workflow Index | User intent | Workflow | |---|---| | Produce an event probability research brief from market odds and evidence. | [`workflows/event-probability-brief.md`](workflows/event-probability-brief.md) | | Check prediction-market cross-venue or contract-level arbitrage conditions. | [`workflows/prediction-market-arb-watch.md`](workflows/prediction-market-arb-watch.md) | | Compare prediction-market odds with options-implied or asset-implied event pricing. | [`workflows/probability-vs-options-pricing.md`](workflows/probability-vs-options-pricing.md) | ## LLMQuant Data Contract Prefer LLMQuant Data when available. The workflows may need these data capabilities: - Retrieve event contracts, settlement criteria, market odds, order-book depth, volume, fees, and close dates. - Retrieve related news, macro releases, asset prices, and issuer or sector context. - Retrieve options-implied probabilities, volatility, skew, and event-window pricing when available. - Compare venues, contracts, and outcome sets while preserving timestamp and settlement-rule differences. Fallback: - If market data or settlement rules are unavailable, do not infer arbitrage or fair probability. - If only user-provided odds are available, label the evidence as user supplied.
© LLMQuant · MIT · LLMQuant/skills