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opportunity-scanner

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senpi-ai/senpi-skillsGitHub: senpi-ai/senpi-skillsFuente: senpi-ai/senpi-skills

Embudo de 4 etapas que analiza a los más de 500 delincuentes de Hyperliquid hasta las principales oportunidades comerciales. Configuraciones de puntuaciones de 0 a 400 en dinero inteligente, estructura de mercado, aspectos técnicos y financiación. Filtro macro BTC, puerta de tendencia horaria (contratendencia = salto brusco), seguimiento de impulso de escaneo cruzado. Tokens LLM casi nulos: todos los cálculos en Python. Úselo cuando busque nuevas oportunidades comerciales en Hyperliquid, evalúe configuraciones o verifique las condiciones del mercado.

senpi-ai·opportunity·scanner
65Instalaciones·3Tendencia·@senpi-ai

Instalación

GitHub: senpi-ai/senpi-skills
$npx skills add https://github.com/senpi-ai/senpi-skills --skill opportunity-scanner

Cómo instalar opportunity-scanner

Instala rápidamente el skill de IA opportunity-scanner en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos

  1. Abrir Terminal: Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Ejecutar comando de instalación: Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/senpi-ai/senpi-skills --skill opportunity-scanner
  3. Verificar instalación: 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

Fuente: senpi-ai/senpi-skills.

SKILL.md

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521 perps on Hyperliquid. Fetching candles + computing technicals for all = 500k+ tokens. This scanner screens everything but only burns tokens on real opportunities.

Stage 0: BTC Macro Context Source: BTC 4h + 1h candles (2 API calls). Output: btctrend (strongdown/down/neutral/up/strongup) and a macromodifier applied to all final scores. Configurable via scanner-config.json.

Stage 1: Bulk Screen (0 LLM tokens) Source: Single API call — metaAndAssetCtxs. Filter: 24h volume > $500K (configurable). Output: 70 assets that pass minimum liquidity.

Embudo de 4 etapas que analiza a los más de 500 delincuentes de Hyperliquid hasta las principales oportunidades comerciales. Configuraciones de puntuaciones de 0 a 400 en dinero inteligente, estructura de mercado, aspectos técnicos y financiación. Filtro macro BTC, puerta de tendencia horaria (contratendencia = salto brusco), seguimiento de impulso de escaneo cruzado. Tokens LLM casi nulos: todos los cálculos en Python. Úselo cuando busque nuevas oportunidades comerciales en Hyperliquid, evalúe configuraciones o verifique las condiciones del mercado. Fuente: senpi-ai/senpi-skills.

Datos (listos para citar)

Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.

Comando de instalación
npx skills add https://github.com/senpi-ai/senpi-skills --skill opportunity-scanner
Fuente
senpi-ai/senpi-skills
Categoría
</>Desarrollo
Verificado
✓
Primera vez visto
2026-03-01
Actualizado
2026-03-11
URL
https://www.learn-skills.dev/es/skills/senpi-ai/senpi-skills/opportunity-scanner

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Respuestas rápidas

¿Qué es opportunity-scanner?

Embudo de 4 etapas que analiza a los más de 500 delincuentes de Hyperliquid hasta las principales oportunidades comerciales. Configuraciones de puntuaciones de 0 a 400 en dinero inteligente, estructura de mercado, aspectos técnicos y financiación. Filtro macro BTC, puerta de tendencia horaria (contratendencia = salto brusco), seguimiento de impulso de escaneo cruzado. Tokens LLM casi nulos: todos los cálculos en Python. Úselo cuando busque nuevas oportunidades comerciales en Hyperliquid, evalúe configuraciones o verifique las condiciones del mercado. Fuente: senpi-ai/senpi-skills.

¿Cómo instalo opportunity-scanner?

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/senpi-ai/senpi-skills --skill opportunity-scanner 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

¿Dónde está el repositorio de origen?

https://github.com/senpi-ai/senpi-skills

Detalles

Categoría
</>Desarrollo
Fuente
skills.sh
Primera vez visto
2026-03-01

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