AlphaEar Sentiment
Hodnotí sentiment finančního textu jako pozitivní, negativní nebo neutrální pomocí FinBERT.
Funguje s nastavením
Co umí
Analyzuje sentiment finančního textu pomocí FinBERT nebo LLM. Použijte, když uživatel potřebuje určit sentiment (pozitivní/negativní/neutrální) a skóre finančních textů trhu.
Testovací report
Testována doslovná instalace přes git clone (čistá; frontmatter validní striktní YAML, všechny odkazované skripty přítomny) plus A/B test klasifikace sentimentu na 5 finančních titulcích. Cesta FinBERT skillu potřebuje torch/transformers a stažitelný model (těžké, ale bez placeného API), zatímco jeho LLM/agentní režim je podle SKILL.md řízený agentem a funguje bez externích závislostí; pomocné funkce pro zápis do DB navíc potřebují inicializovaný sqlite DatabaseManager. A/B ukázal, že agentní klasifikace skillu a přímá klasifikace základní větve (bez skillu) daly prakticky identické, správné štítky a skóre — skill tedy přidává strukturu/návod na skórování, ale na inline textu nepřináší nárůst přesnosti. Výstup je pouze artefakt klasifikace sentimentu, NE investiční doporučení.
Testováno: 2026-07-13 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalace
git clone https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills cd Awesome-finance-skills mkdir -p ~/.claude/skills cp -r skills/alphaear-sentiment ~/.claude/skills/alphaear-sentiment
Příkazy a ukázkové prompty
/alphaear-sentimentHodnotí sentiment finančního textu jako pozitivní, negativní nebo neutrální pomocí FinBERT.
Skilly se spouštějí běžnými požadavky — žádné příkazy k zapamatování. Po instalaci ho aktivují prompty jako tyto (anglicky):
Score the sentiment of this earnings call transcriptAnalyze sentiment in these finance news headlinesClassify this market commentary as bullish or bearish