market-sentiment — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Скилл собирает новости криптовалют из RSS-лент, оценивает тональность статей и рассчитывает общий балл рыночных настроений от -1 до +1.
npx skills add kukapay/crypto-skills --skill market-sentiment -a claude-codeЧто делает market-sentiment
Скилл автоматизирует оценку новостного фона криптовалютного рынка. Он берёт публикации из списка RSS-лент и определяет тональность каждой статьи. Позитивными считаются новости о запусках продуктов и росте цен (+1). К негативным относятся взломы и давление регуляторов (-1). Нейтральные факты получают оценку 0.
Затем инструмент рассчитывает средний балл по выборке. В ответе агент выводит число от -1 до 1 и сводку с ключевыми драйверами рынка. Для запуска автоматического сбора через sentiment_analyzer.py в системе потребуется Python. Список источников хранится в файле references/rss_feeds.md, поэтому ленты можно скорректировать под свои задачи.
Какие задачи решает
- рассчитать индекс новостного фона крипторынка от -1 до +1
- собрать свежие публикации из профильных RSS-лент
- выявить главные негативные и позитивные триггеры для трейдинга
- получить обоснованную сводку настроений перед сделками
Примеры запросов агенту
- Оцени текущие настроения на крипторынке по новостям из RSS
- Запусти
python sentiment_analyzer.pyи покажи итоговый балл - Разбери позитивные и негативные драйверы рынка по списку лент из
references/rss_feeds.md
Как установить market-sentiment
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add kukapay/crypto-skills --skill market-sentiment -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/market-sentiment/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/market-sentiment/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add kukapay/crypto-skills --skill market-sentiment -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/market-sentiment/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add kukapay/crypto-skills --skill market-sentiment -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/market-sentiment/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install kukapay/crypto-skills market-sentiment2Вручную: положить файлы
.github/skills/market-sentiment/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add kukapay/crypto-skills --skill market-sentiment -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/kukapay/crypto-skills --path skills/market-sentimentВручную: положить файлы
.devin/skills/market-sentiment/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add kukapay/crypto-skills --skill market-sentiment -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 market-sentiment
Как установить market-sentiment в Claude Code?
Выполните команду npx skills add kukapay/crypto-skills --skill market-sentiment -a claude-code. Навык будет добавлен в ~/.claude/skills/market-sentiment/SKILL.md.
Что делает market-sentiment?
Скилл агрегирует статьи из криптовалютных RSS-лент, классифицирует тональность каждой новости и формирует средний балл от -1 до +1 с текстовым обоснованием.
Какие файлы входят в состав скилла?
В комплект входят скрипт scripts/sentiment_analyzer.py для автоматического парсинга, список источников references/rss_feeds.md и примеры разметки references/sentiment_examples.md.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: market-sentiment description: Aggregate news from popular cryptocurrency RSS feeds, analyze sentiment of articles, and calculate an overall market sentiment score with detailed explanation. Use when assessing crypto market sentiment for trading decisions, research, or monitoring trends from RSS sources. --- # Crypto Market Sentiment ## Overview This skill enables aggregation of news from popular cryptocurrency RSS feeds, performs sentiment analysis on the articles, and computes a market sentiment score ranging from -1 (highly negative) to +1 (highly positive), along with evidence-based explanations. ## Workflow Follow these steps to analyze crypto market sentiment: 1. **Select RSS Feeds**: Choose popular crypto RSS feeds (see references/rss_feeds.md for a curated list). 2. **Fetch News**: Retrieve recent articles from the selected feeds. 3. **Analyze Sentiment**: Classify each article's sentiment as positive (+1), negative (-1), or neutral (0) based on content keywords and context. 4. **Calculate Score**: Compute the average sentiment score across all articles. 5. **Generate Explanation**: Provide evidence from the news items supporting the score. ## Sentiment Classification Guidelines - **Positive (+1)**: News about adoption, launches, partnerships, ETF approvals, price rallies, regulatory wins, or technological breakthroughs. - **Negative (-1)**: News about hacks, crashes, regulatory crackdowns, liquidations, delays, or criticisms. - **Neutral (0)**: Factual updates, mixed outcomes, or speculative content without clear bias. ## Output Format The skill outputs: - **Sentiment Score**: Numerical value between -1 and 1. - **Explanation**: Breakdown by feed/source, key positive/negative drivers, and overall market implications. ## Resources ### scripts/ - `sentiment_analyzer.py`: Python script to fetch RSS feeds, parse articles, and compute sentiment score. Run with `python sentiment_analyzer.py` to get automated results. ### references/ - `rss_feeds.md`: List of popular crypto RSS feeds with URLs and descriptions. - `sentiment_examples.md`: Examples of sentiment classification for common news types.
© kukapay · MIT · kukapay/crypto-skills
