Analice la opinión sobre los textos financieros utilizando FinBERT o LLM. Úselo cuando el usuario necesite determinar el sentimiento (positivo/negativo/neutral) y la puntuación de los mercados de textos financieros.
Instala rápidamente el skill de IA alphaear-sentiment en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos
Fuente: rkiding/awesome-finance-skills.
This skill provides sentiment analysis capabilities tailored for financial texts, supporting both FinBERT (local model) and LLM-based analysis modes.
Use scripts/sentimenttools.py for high-speed, local sentiment analysis using FinBERT.
For higher accuracy or reasoning capabilities, YOU (the Agent) should perform the analysis using the Prompt below, calling the LLM directly, and then update the database if necessary.
Analice la opinión sobre los textos financieros utilizando FinBERT o LLM. Úselo cuando el usuario necesite determinar el sentimiento (positivo/negativo/neutral) y la puntuación de los mercados de textos financieros. Fuente: rkiding/awesome-finance-skills.
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
npx skills add https://github.com/rkiding/awesome-finance-skills --skill alphaear-sentimentAnalice la opinión sobre los textos financieros utilizando FinBERT o LLM. Úselo cuando el usuario necesite determinar el sentimiento (positivo/negativo/neutral) y la puntuación de los mercados de textos financieros. Fuente: rkiding/awesome-finance-skills.
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/rkiding/awesome-finance-skills --skill alphaear-sentiment Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
https://github.com/rkiding/awesome-finance-skills