什么是 sec-shenanigans-orchestrator？
通过链接证据提取、恶作剧分类、比率诊断和备忘录生成来协调端到端 SEC 取证分析。当用户要求完整的管道运行、完整的尽职调查工作流程或单命令分析时使用。 来源：toolanzyhhh1234/sec-shenanigans-agent-skills。
·sec-shenanigans-orchestrator
{}
sec-shenanigans-orchestrator
toolanzyhhh1234/sec-shenanigans-agent-skillsGitHub: toolanzyhhh1234/sec-shenanigans-agent-skills来源: toolanzyhhh1234/sec-shenanigans-agent-skills
通过链接证据提取、恶作剧分类、比率诊断和备忘录生成来协调端到端 SEC 取证分析。当用户要求完整的管道运行、完整的尽职调查工作流程或单命令分析时使用。
如何安装 sec-shenanigans-orchestrator
通过命令行快速安装 sec-shenanigans-orchestrator AI 技能到你的开发环境
- 打开终端: 打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等）
- 运行安装命令: 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/toolanzyhhh1234/sec-shenanigans-agent-skills --skill sec-shenanigans-orchestrator
- 验证安装: 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
来源：toolanzyhhh1234/sec-shenanigans-agent-skills。
SKILL.md
查看原文Before running any fetch scripts, the Orchestrator must instruct agents to check the local filesystem for / directories containing user-provided filings (10-K, 10-Q, .xlsx). Only rely on external SEC crawls or fetch scripts if the local data is incomplete or missing.
Use output as numeric support material; keep forensic evidence anchored to filing sections.
Use exact filenames and required fields in references/bundle-contract.md.
通过链接证据提取、恶作剧分类、比率诊断和备忘录生成来协调端到端 SEC 取证分析。当用户要求完整的管道运行、完整的尽职调查工作流程或单命令分析时使用。 来源：toolanzyhhh1234/sec-shenanigans-agent-skills。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/toolanzyhhh1234/sec-shenanigans-agent-skills --skill sec-shenanigans-orchestrator- 分类
- {}数据分析
- 认证
- —
- 收录时间
- 2026-02-22
- 更新时间
- 2026-03-10
Browse more skills from toolanzyhhh1234/sec-shenanigans-agent-skills
快速解答
如何安装 sec-shenanigans-orchestrator？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/toolanzyhhh1234/sec-shenanigans-agent-skills --skill sec-shenanigans-orchestrator 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/toolanzyhhh1234/sec-shenanigans-agent-skills
详情
- 分类
- {}数据分析
- 来源
- user
- 收录时间
- 2026-02-22