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证据驱动的命令行操作

该工作流用于指导用户进行证据驱动的终端操作。适用于需要执行实际命令行命令、检查Git状态、调试CI失败或推送狭窄修复的场景。它强调将修复范围保持最小化，并准确报告代码的当前状态和验证结果。

tinystruct 框架开发模式

tinystruct-patterns

本文档介绍了使用 tinystruct Java 框架构建应用程序模块或微服务所遵循的架构和实现模式。它涵盖了路由、上下文管理、使用Builder进行JSON处理以及同时支持CLI和HTTP双模式的开发实践，帮助开发者构建轻量级、结构化的应用。

智能交易历史回测及签名

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使用高性能的`neural-trader`引擎执行全面的历史回测，支持前视验证和多指标计算。该工具的核心价值在于利用Ed25519加密算法对回测结果进行签名，为从研究验证到实盘部署提供不可否认的防篡改证据，是量化交易流程的关键安全环节。

云端重载交易回测

trader-cloud-backtest

该技能用于将计算密集型的量化交易任务（如多年回测、大型蒙特卡罗模拟、参数扫描或模型训练）卸载至云端托管代理环境。适用于本地计算能力不足的大规模、生产级回测，确保任务的鲁棒执行和完整的成果物管理。

交易信号特征归因分析

该技能用于计算算法交易信号的模型可解释性。它通过构建特征贡献图并运行单入口PageRank算法，确定驱动预测结果的Top-K关键特征。这提供了一个符合监管要求的审计路径，对于满足欧盟AI法案等合规性要求至关重要。

投资组合优化与再平衡

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本技能提供了一个完整的投资组合优化流程，利用均值-方差引擎和神经网络模型。它可以根据设定的风险目标，计算出最优的资产配置权重，并进行全面的风险评估。最终生成详细的再平衡交易计划，实现专业的量化投资管理。

共轭梯度投资组合优化求解器

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该技能用于执行均值-方差投资组合优化。它采用共轭梯度（CG）方法高效求解资产权重（Σ · x = μ）。相比传统的Neumann级数方法，该实现速度更快、数值更稳定。输入包括协方差矩阵和预期收益向量，输出最优资产权重，并记录详细的执行过程和性能指标。

市场环境检测与策略推荐

该工具利用神经模型检测当前的市场环境（牛市、熊市、震荡或波动），提供准确的市场结构分类和推荐的交易策略。适用于进行市场条件分析、交易策略制定或准备回测分析。

投资组合与仓位风险评估

该工具利用神经网络交易员的风险引擎，全面评估投资组合和单个仓位风险。功能包括计算风险价值（VaR）、条件风险价值（CVaR）和夏普比率，并进行专业的仓位规模优化。此外，它还能监控市场熔断器状态，如高相关性或波动性异常，帮助用户做出稳健的投资决策。

基于异常检测的交易信号生成

本工具利用先进的异常检测引擎，扫描金融资产，识别出尖峰、漂移、震荡等各类市场异常模式。它结合神经网络预测和历史模式匹配，输出高精度的行动交易信号，包括入场点、止损点和目标价位，支持量化交易策略。

市场数据神经网络模型训练

该工具用于在时间序列市场数据上训练和评估高级神经网络模型（包括LSTM、Transformer和N-BEATS）。它支持生成带置信区间的预测结果，并能比较不同架构的性能表现，适用于量化交易研究和金融预测。

AI代理本地持久记忆管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于AI代理的本地化、持久化记忆管理框架。它允许用户结构化地记录项目决策、关键证据、历史审计和需要遗忘的信息，从而在不依赖原始对话记录的情况下，保持代理知识库的准确性和可追溯性。

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