AlphaEar Sentiment
Puntúa el sentimiento de textos financieros como positivo, negativo o neutral usando FinBERT.
Funciona con configuración
Qué hace
Analiza el sentimiento de textos financieros usando FinBERT o un LLM. Úsala cuando el usuario necesite determinar el sentimiento (positivo/negativo/neutral) y la puntuación de textos de mercados financieros.
Informe de la prueba
Probamos la instalación literal con git clone (limpia; frontmatter en YAML estricto válido, todos los scripts referenciados presentes) más un A/B de clasificación de sentimiento financiero con 5 titulares. La ruta FinBERT de la skill necesita torch/transformers y un modelo descargable (pesado, pero sin API de pago), mientras que su modo LLM/agéntico está impulsado por el agente según SKILL.md y funciona sin dependencias externas; los helpers de escritura a base de datos además necesitan un DatabaseManager de sqlite inicializado. El A/B mostró que la clasificación agéntica de la skill y la clasificación directa de la base (sin skill) produjeron etiquetas y puntuaciones prácticamente idénticas y correctas, así que la skill añade estructura/guía de puntuación pero ninguna mejora de precisión en texto en línea. El resultado es solo un artefacto de clasificación de sentimiento, NO un consejo de inversión.
Probado el: 2026-07-13 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalación
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
Comandos y prompts de ejemplo
/alphaear-sentimentPuntúa el sentimiento de textos financieros como positivo, negativo o neutral usando FinBERT.
Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):
Score the sentiment of this earnings call transcriptAnalyze sentiment in these finance news headlinesClassify this market commentary as bullish or bearish