AlphaEar Predictor
Prevede serie temporali dei mercati finanziari usando il modello Kronos con aggiustamenti basati sulle notizie.
Tested · Didn't pass
Cosa fa
Skill di previsione di mercato che usa Kronos. Da usare quando l'utente ha bisogno di forecasting di serie temporali dei mercati finanziari o di aggiustamenti di mercato basati sulle notizie.
Rapporto di test
L'Example Usage dello skill stesso è rotto: l'import è sbagliato (la documentazione dice scripts.utils.kronos_predictor ma il file è scripts/kronos_predictor.py) e chiama un inesistente predictor.predict(ticker, horizon) — la classe espone solo get_base_forecast(df, lookback, pred_len, news_text), che richiede un DataFrame pandas OHLC, non una stringa ticker. Questo conferma un rilievo precedente di SkillProof. L'installazione letterale (clone + cp) e il frontmatter YAML sono a posto, ma l'esecuzione dello skill richiede anche dipendenze pesanti non installate (sentence-transformers, scikit-learn, loguru) più il download del modello base Kronos e dell'embedder. Qualsiasi output di previsione è solo un artefatto di correttezza del codice, non un consiglio di investimento.
Testato il: 2026-07-13 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installazione
git clone https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills cd Awesome-finance-skills mkdir -p ~/.claude/skills cp -r skills/alphaear-predictor ~/.claude/skills/alphaear-predictor
Comandi e prompt di esempio
/alphaear-predictorPrevede serie temporali dei mercati finanziari usando il modello Kronos con aggiustamenti basati sulle notizie.
Gli skill si attivano con richieste in linguaggio naturale, senza comandi da ricordare. Dopo l'installazione, prompt come questi lo attivano (in inglese):
Forecast this stock's price movement using KronosPredict market direction adjusted for recent newsRun a time-series forecast on this asset's price