投資メモ
Featured by
nene@YouMind.AI
Why we love this skill
市場の雑音を排除し、確信度の高い投資メモを作成しましょう。このスキルは、単なる株価分析にとどまらず、リアルタイムのニュース、証券会社のレポート、財務データを深く分析します。強気派と弱気派の重要な論点を抽出し、視覚的なチャートを用いて体系的な投資判断を生成することで、ターゲット銘柄について情報に基づいた意思決定を行うことを可能にします。
指示
#### 説明
市場の群集心理に駆り立てられるノイズトレードを拒否しましょう。リアルタイムの市場ニュース、詳細な証券会社の調査レポート、過去の財務データを包括的に精査し、統合します。「広範な検索→詳細な読解→論理の内在化」というクローズドループプロセスを通じて、単なる株価の数字を得るのではなく、確信度の高い独自の投資ノートを作成しましょう。
#### コアタスク
ユーザーが注目している**「ターゲット銘柄」$material(例:NVIDIA)**について。目標:ウェブ全体から**「最新の収益分析」**と**「業界アナリストの見解」**を収集し、詳細な読解を行い**3~5つの主要な論点(強気派対弱気派)**を抽出し、最終的に**視覚的なデータチャート**を含む構造化された**「投資決定メモ」**を作成します。
まず、ユーザーと投資目標を確認してください。
#### 実行手順
**ステップ1:広範な市場調査**
- **目的**: 市場におけるターゲットに対する一般的な認識と感情を把握する。
- **アクション**:
- **ニュース集約**: 検索ツールを使用して、過去1週間の当該銘柄に関する注目度の高いニュースをウェブ全体から収集します。
- **センチメントスクリーニング**: 市場のセンチメントが「強気」か「不安」かを迅速に特定し、センチメントの変動を引き起こす主なイベント(例:決算発表、新製品発売)をフラグ付けします。
**ステップ2:詳細な調査レポートの読解**
- **目的**: 雑音を排除し、組織レベルの分析論理を獲得する。
- **アクション**:
- **資料の入手**: ウェブ全体から3~5件の詳細な長文分析またはPDF調査レポートを収集し、資料として保存します。
- **コア抽出**: AIがこれらの資料を詳細に読み込み、「収益予測」、「リスク警告」、「コンセンサスとは異なる独自の視点」を抽出します。
- **論理の整合性**: 異なる調査レポート間の矛盾を比較します(例:A社はAI需要のため強気、B社は生産能力のボトルネックのため弱気)。
**ステップ3:投資ノートの作成(投資理論の統合)**
- **目的**: 外部情報を個人の投資判断基準に変換する。
- **出力**:
- **主要論点表**: 現在の市場の強気シナリオと弱気シナリオの上位3つの理由を列挙してください。
- **主要指標の追跡**: 次の四半期に監視すべき最も重要なKPI(例:データセンターの収益成長率)にフラグを立てます。
- **意思決定に関する推奨事項**: 上記の分析に基づき、「買い/保有/監視」の推奨事項を含む論理的なドキュメントを作成します。
次に、データ表示のための視覚的なデータウェブページを作成します。
description
生の市場データを、確信度の高い投資レポートに変換します。詳細な分析、強気・弱気シナリオ、そして視覚的なチャートを用いた明確な推奨事項を提供することで、情報に基づいた意思決定を支援します。
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学術論文の完全な執筆
「学術論文執筆」は、研究者向けに特別に設計されたインテリジェントなサポートツールで、最初の構想から最終稿まで、学術論文執筆のあらゆる段階を網羅することを目指しています。漠然とした研究方向から始めたばかりでも、最初の草稿を完成させて推敲が必要な場合でも、このツールは体系的なサポートを提供し、質の高い学術論文を効率的に完成させるお手伝いをします。このツールは、4つの主要な段階を通してあなたを導きます。最初の段階は**トピック計画**で、最初のアイデアを具体的で実現可能な研究トピックと質問に絞り込むのに役立ち、研究フレームワーク、方法のマッチング、時間計画、リソースのボトルネックの特定を含む包括的な「トピック評価レポート」を生成します。次の段階は**文献レビュー**で、検索戦略の構築、コア文献の特定、論理的に厳密な文献レビューの最初の草稿の作成を支援し、研究ギャップを明確に定義します。第3段階は**構造化執筆**です。このツールは、あなたのトピックと文献レビューに基づいて詳細な論文アウトラインを作成し、序論、方法、本文、結論を章立てで執筆します。また、研究図や図表のコードを提供することで、論文の完全な構成と厳密な論証を保証します。最後に、**仕上げと編集**の段階では、包括的な学術的標準化チェック、6次元の言語磨き、論文の論理的一貫性レビューが行われます。さらに、AIによる執筆ステートメントを組み込み、最終稿が専門的な出版基準を満たしていることを保証します。執筆プロセス全体を通して、このツールは学術倫理を遵守し、すべての引用の検証を明示的に促し、捏造がないことを保証します。各段階の出力は、あなたの確認後にのみ進み、すべてのステップがあなたの研究目標と一致することを保証します。これにより、面倒な書式設定や仕様はAIに任せ、アイデアの表現に集中することができます。
紛失物発見者
伝統的な「時間分析」という占術に基づいた、スマートな紛失物捜索アシスタント。紛失物の時間情報を入力するだけで、場所の案内、環境評価、回収可能性、行動提案などを含む包括的なレポートを受け取ることができます。
学術論文執筆エンジン
研究の方向性を1つの文で入力すると、AFPのステップバイステップエンジンがプロセス全体をガイドします。 P1 トピック設計—デイビスの興味深い理論 + 問題化の5段階トピック選択方法、現象から実際の問題を抽出します。 P2 序論の書き方—5色テンプレート分析方法、トップジャーナルモデル記事を段落ごとに分解します:感情の動員 → 知識のギャップ → 文献の位置付け → 研究空間 → 価値宣言、完全な分解プロンプトが埋め込まれています。 P3 文献レビュー—構造化された構成、研究コンテキストと対話対象を区別します。 P4 理論的枠組み—6セットの理論的統合テンプレートがテキスト全体に埋め込まれています(補完的、比較、橋渡し、階層的、進化的、普遍的)。各セットには6つの段落が含まれています:序論 → 理由 → 分析 → 前提 → 解釈 → 結論。さらに、1つの理論を深く展開するための5層の詳細な文構造があります。 P5 研究方法論—4つのパスに基づく自動適応戦略:経験的定量的/定性的/推測的/ハイブリッド。 P6 本文の執筆—9-3-1 ピラミッド構造。 P7 結論の執筆—結論の 3 段階処理 (発見 → 対話 → 拡張)。 P8 投稿準備—AI 率を下げる 8 つの方法。 P9 全体アセンブリ—各段階の独立した文書が完全なドラフトにコンパイルされ、いつでも章間の双方向のバックフィルと反復反復をサポートします。 🎯 対象: C レベルのジャーナル/コア/SSCI ジャーナルに投稿する必要のある修士および博士課程の学生と若手研究者、特に理論的枠組みと序文の執筆で行き詰まっている研究者。 ⚙️ 基盤となるアーキテクチャ: 5 つのソース モデル × AFP ステップ バイ ステップ ヒューマン マシン リレー プロトコル、ハートビート シグナル + 強制停止ポイント + デュアル コア監査。
投資メモ
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- **目的**: 市場におけるターゲットに対する一般的な認識と感情を把握する。
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**ステップ2:詳細な調査レポートの読解**
- **目的**: 雑音を排除し、組織レベルの分析論理を獲得する。
- **アクション**:
- **資料の入手**: ウェブ全体から3~5件の詳細な長文分析またはPDF調査レポートを収集し、資料として保存します。
- **コア抽出**: AIがこれらの資料を詳細に読み込み、「収益予測」、「リスク警告」、「コンセンサスとは異なる独自の視点」を抽出します。
- **論理の整合性**: 異なる調査レポート間の矛盾を比較します(例:A社はAI需要のため強気、B社は生産能力のボトルネックのため弱気)。
**ステップ3:投資ノートの作成(投資理論の統合)**
- **目的**: 外部情報を個人の投資判断基準に変換する。
- **出力**:
- **主要論点表**: 現在の市場の強気シナリオと弱気シナリオの上位3つの理由を列挙してください。
- **主要指標の追跡**: 次の四半期に監視すべき最も重要なKPI(例:データセンターの収益成長率)にフラグを立てます。
- **意思決定に関する推奨事項**: 上記の分析に基づき、「買い/保有/監視」の推奨事項を含む論理的なドキュメントを作成します。
次に、データ表示のための視覚的なデータウェブページを作成します。
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学術論文の完全な執筆
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