earnings-calendar

決算カレンダー

概要

このスキルは、Financial Modeling Prep（FMP）APIを使用して、米国株の今後の決算発表を取得します。市場の動向に影響を与える可能性の高い、時価総額が大きい企業（大型株および中型株、20億ドル超）に焦点を当てています。このスキルは、今後1週間に決算を発表する企業を日付と発表タイミング（市場開始前、市場終了後、または未発表）ごとにまとめた、整理されたMarkdownレポートを生成します。

主な機能：

• 信頼性の高い構造化された決算データを取得するためにFMP APIを使用
• 市場を動かす企業に焦点を当てるため、時価総額でフィルタリング（20億ドル超）
• EPSと売上高の予想を掲載
• 複数環境に対応（CLI、デスクトップ、Web）
• 柔軟なAPIキー管理
• 日付、発表タイミング、時価総額ごとに整理

前提条件

FMP APIキー

このスキルにはFinancial Modeling Prep APIキーが必要です。

無料APIキーの取得方法：

1. 次のURLにアクセスします：https://site.financialmodelingprep.com/developer/docs
2. 無料アカウントに登録します
3. APIキーがすぐに発行されます
4. 無料プラン：1日あたり250回のAPI呼び出し（週間決算カレンダーには十分です）

環境別のAPIキー設定：

Claude Code（CLI）：

export FMP_API_KEY="your-api-key-here"

Claude Desktop： システム環境変数を設定するか、MCP サーバーを設定します。

Claude Web： スキルの実行中にAPIキーの入力を求められます（現在のセッションでのみ保存されます）。

基本的なワークフロー

ステップ1：現在の日付を取得し、対象週を計算する

重要：必ず最初に正確な現在の日付を取得してください。

現在の日付と時刻を取得します：

• システムの日付と時刻を使用して今日の日付を取得します
• 注：「今日の日付」は環境内の（タグで）提供されます
• 対象週を計算します：現在の日付から今後7日間

日付範囲の計算：

Current Date: [e.g., November 2, 2025]
Target Week Start: [Current Date + 1 day, e.g., November 3, 2025]
Target Week End: [Current Date + 7 days, e.g., November 9, 2025]

重要な理由：

• 決算カレンダーは時間に左右されます
• 「来週」は実際の現在の日付を基準に計算する必要があります
• APIリクエストに正確な日付範囲を指定できます

APIとの互換性のため、日付はYYYY-MM-DD形式にします。

ステップ2：FMP APIガイドを読み込む

データを取得する前に、包括的なFMP APIガイドを読み込みます：

Read: references/fmp_api_guide.md

このガイドには次の内容が含まれます：

• FMP APIエンドポイントの構造とパラメーター
• 認証要件
• 時価総額によるフィルタリング方法（Company Profile APIを使用）
• 決算発表のタイミングに関する表記（BMO、AMC、TAS）
• レスポンス形式とフィールドの説明
• エラー処理方法
• ベストプラクティスと最適化のヒント

ステップ3：APIキーの検出と設定

環境に応じてAPIキーが利用可能かどうかを検出します。

複数環境でのAPIキー検出：

3.1 環境変数を確認する（CLI／デスクトップ）

if [ ! -z "$FMP_API_KEY" ]; then
  echo "✓ API key found in environment"
  API_KEY=$FMP_API_KEY
fi

環境変数が設定されている場合は、ステップ4に進みます。

3.2 ユーザーにAPIキーを尋ねる（デスクトップ／Web）

環境変数が見つからない場合は、AskUserQuestionツールを使用します：

質問の設定：

Question: "This skill requires an FMP API key to retrieve earnings data. Do you have an FMP API key?"
Header: "API Key"
Options:
  1. "Yes, I'll provide it now" → Proceed to 3.3
  2. "No, get free key" → Show instructions (3.2.1)
  3. "Skip API, use manual entry" → Jump to Step 8 (fallback mode)

3.2.1 ユーザーが「いいえ、無料キーを取得します」を選んだ場合：

手順を案内します：

To get a free FMP API key:

1. Visit: https://site.financialmodelingprep.com/developer/docs
2. Click "Get Free API Key" or "Sign Up"
3. Create account (email + password)
4. Receive API key immediately
5. Free tier includes 250 API calls/day (sufficient for daily use)

Once you have your API key, please select "Yes, I'll provide it now" to continue.

3.3 APIキーの入力を求める

ユーザーがAPIキーを持っている場合は、入力を求めます：

プロンプト：

Please paste your FMP API key below:

(Your API key will only be stored for this conversation session and will be forgotten when the session ends. For regular use, consider setting the FMP_API_KEY environment variable.)

APIキーをセッション変数に保存します：

API_KEY = [user_input]

ユーザーに確認します：

✓ API key received and stored for this session.

Security Note:
- API key is stored only in current conversation context
- Not saved to disk or persistent storage
- Will be forgotten when session ends
- Do not share this conversation if it contains your API key

Proceeding with earnings data retrieval...

ステップ 4：FMP API 経由で決算データを取得する

Python スクリプトを使用して、FMP API から決算データを取得します。

スクリプトの場所：

scripts/fetch_earnings_fmp.py

実行方法：

オプション A：環境変数を使用する（CLI）：

python scripts/fetch_earnings_fmp.py 2025-11-03 2025-11-09

オプション B：セッション API キーを使用する（デスクトップ／Web）：

python scripts/fetch_earnings_fmp.py 2025-11-03 2025-11-09 "${API_KEY}"

スクリプトのワークフロー（自動）：

1. API キーと日付パラメーターを検証します
2. 指定した期間について FMP Earnings Calendar API を呼び出します
3. 企業プロフィール（時価総額、セクター、業種）を取得します
4. 時価総額が 20 億ドルを超える企業に絞り込みます
5. 発表タイミング（BMO／AMC／TAS）を標準化します
6. 日付 → 発表タイミング → 時価総額（降順）で並べ替えます
7. JSON を標準出力に出力します

想定される出力形式（JSON）：

[
  {
    "symbol": "AAPL",
    "companyName": "Apple Inc.",
    "date": "2025-11-04",
    "timing": "AMC",
    "marketCap": 3000000000000,
    "marketCapFormatted": "$3.0T",
    "sector": "Technology",
    "industry": "Consumer Electronics",
    "epsEstimated": 1.54,
    "revenueEstimated": 123400000000,
    "fiscalDateEnding": "2025-09-30",
    "exchange": "NASDAQ"
  },
  ...
]

ファイルに保存する（レポート生成スクリプトでの使用に推奨）：

python scripts/fetch_earnings_fmp.py 2025-11-03 2025-11-09 "${API_KEY}" > earnings_data.json

または、変数に格納します：

earnings_data=$(python scripts/fetch_earnings_fmp.py 2025-11-03 2025-11-09 "${API_KEY}")

エラー処理：

スクリプトでエラーが返された場合：

• 401 Unauthorized：API キーが無効です → キーを確認するか、再入力してください
• 429 Rate Limit：1 日あたり 250 回の呼び出し上限を超えています → 待つか、プランをアップグレードしてください
• 空の結果：指定した期間に決算がありません → 期間を広げるか、レポートにその旨を記載してください
• 接続エラー：ネットワークの問題です → 再試行するか、利用可能であればキャッシュデータを使用してください

ステップ 5：データを処理して整理する

決算データ（JSON 形式）を取得したら、処理して整理します。

5.1 JSON データを解析する

スクリプトの出力から JSON データを読み込みます：

import json
earnings_data = json.loads(earnings_json_string)

または、ファイルに保存した場合：

with open('earnings_data.json', 'r') as f:
    earnings_data = json.load(f)

5.2 データ構造を確認する

データに必要なフィールドが含まれていることを確認します：

• ✓ symbol
• ✓ companyName
• ✓ date
• ✓ timing（BMO／AMC／TAS）
• ✓ marketCap
• ✓ sector

5.3 日付ごとにグループ化する

すべての決算発表を日付ごとにグループ化します：

• 日曜日、[Full Date]（該当する場合）
• 月曜日、[Full Date]
• 火曜日、[Full Date]
• 水曜日、[Full Date]
• 木曜日、[Full Date]
• 金曜日、[Full Date]
• 土曜日、[Full Date]（該当する場合）

5.4 発表タイミングごとにサブグループ化する

各日付の中に、次の 3 つのサブセクションを作成します：

1. 市場開始前（BMO）
2. 市場終了後（AMC）
3. 発表時刻未発表（TAS）

スクリプトによって発表タイミング順に並べ替えられているため、この順序を維持します。

5.5 各発表タイミンググループ内で整理する

企業はすでに時価総額の降順で並べ替えられています（スクリプトの出力）：

• メガキャップ（2,000 億ドル超）を先頭に配置
• 大型株（100 億～2,000 億ドル）を次に配置
• 中型株（20 億～100 億ドル）を最後に配置

この優先順位により、市場への影響が最も大きい企業が先に表示されます。

5.6 概要統計を計算する

次の項目を計算します：

• 企業の合計数：データセット内の企業数
• メガ／大型株の数：marketCap が 100 億ドル以上の企業数
• 中型株の数：marketCap が 20 億～100 億ドルの企業数
• ピーク日：決算発表が最も多い曜日
• セクター別内訳：セクター別の企業数（テクノロジー、ヘルスケア、金融など）
• 時価総額上位企業：時価総額上位 5 社

ステップ 6：Markdown レポートを生成する

レポート生成スクリプトを使って、JSON データから書式設定済みの Markdown レポートを作成します。

スクリプトの場所：

scripts/generate_report.py

実行方法：

オプション A：標準出力に出力する：

python scripts/generate_report.py earnings_data.json

オプション B：ファイルに保存する：

python scripts/generate_report.py earnings_data.json earnings_calendar_2025-11-02.md

スクリプトの処理内容：

1. JSON ファイルから決算データを読み込みます
2. 日付と発表タイミング（BMO／AMC／TAS）ごとにグループ化します
3. 各グループ内で時価総額順に並べ替えます
4. 概要統計を計算します
5. 書式設定済みの Markdown レポートを生成します
6. 標準出力に出力するか、ファイルに保存します

スクリプトは、次の項目を含むすべての書式設定を自動的に処理します：

• 適切な Markdown テーブル構造
• 日付ごとのグループ化と曜日名
• 時価総額順の並べ替え
• EPS と売上高の書式設定
• 概要統計の計算

レポートの構成：

# Upcoming Earnings Calendar - Week of [START_DATE] to [END_DATE]

**Report Generated**: [Current Date]
**Data Source**: FMP API (Mid-cap and above, >$2B market cap)
**Coverage Period**: Next 7 days
**Total Companies**: [COUNT]

---

## Executive Summary

- **Total Companies Reporting**: [TOTAL_COUNT]
- **Mega/Large Cap (>$10B)**: [LARGE_CAP_COUNT]
- **Mid Cap ($2B-$10B)**: [MID_CAP_COUNT]
- **Peak Day**: [DAY_WITH_MOST_EARNINGS]

---

## [Day Name], [Full Date]

### Before Market Open (BMO)

| Ticker | Company | Market Cap | Sector | EPS Est. | Revenue Est. |
|--------|---------|------------|--------|----------|--------------|
| [TICKER] | [COMPANY] | [MCAP] | [SECTOR] | [EPS] | [REV] |

### After Market Close (AMC)

| Ticker | Company | Market Cap | Sector | EPS Est. | Revenue Est. |
|--------|---------|------------|--------|----------|--------------|
| [TICKER] | [COMPANY] | [MCAP] | [SECTOR] | [EPS] | [REV] |

### Time Not Announced (TAS)

| Ticker | Company | Market Cap | Sector | EPS Est. | Revenue Est. |
|--------|---------|------------|--------|----------|--------------|
| [TICKER] | [COMPANY] | [MCAP] | [SECTOR] | [EPS] | [REV] |

---

[Repeat for each day of week]

---

## Key Observations

### Highest Market Cap Companies This Week
1. [COMPANY] ([TICKER]) - [MCAP] - [DATE] [TIME]
2. [COMPANY] ([TICKER]) - [MCAP] - [DATE] [TIME]
3. [COMPANY] ([TICKER]) - [MCAP] - [DATE] [TIME]

### Sector Distribution
- **Technology**: [COUNT] companies
- **Healthcare**: [COUNT] companies
- **Financial**: [COUNT] companies
- **Consumer**: [COUNT] companies
- **Other**: [COUNT] companies

### Trading Considerations
- **Days with Heavy Volume**: [DATES with multiple large-cap earnings]
- **Pre-Market Focus**: [BMO companies that may move markets]
- **After-Hours Focus**: [AMC companies that may move markets]

---

## Timing Reference

- **BMO (Before Market Open)**: Announcements typically around 6:00-8:00 AM ET before market opens at 9:30 AM ET
- **AMC (After Market Close)**: Announcements typically around 4:00-5:00 PM ET after market closes at 4:00 PM ET
- **TAS (Time Not Announced)**: Specific time not yet disclosed - monitor company investor relations

---

## Data Notes

- **Market Cap Categories**:
  - Mega Cap: >$200B
  - Large Cap: $10B-$200B
  - Mid Cap: $2B-$10B

- **Filter Criteria**: This report includes companies with market cap $2B and above (mid-cap+) with earnings scheduled for the next week.

- **Data Source**: Financial Modeling Prep (FMP) API

- **Data Freshness**: Earnings dates and times can change. Verify critical dates through company investor relations websites for the most current information.

- **EPS and Revenue Estimates**: Analyst consensus estimates from FMP API. Actual results will be reported on earnings date.

---

## Additional Resources

- **FMP API Documentation**: https://site.financialmodelingprep.com/developer/docs
- **Seeking Alpha Calendar**: https://seekingalpha.com/earnings/earnings-calendar
- **Yahoo Finance Calendar**: https://finance.yahoo.com/calendar/earnings

---

*Report generated using FMP Earnings Calendar API with mid-cap+ filter (>$2B market cap). Data current as of report generation time. Always verify earnings dates through official company sources.*

書式設定のベストプラクティス：

• 見やすく表示するために Markdown テーブルを使用します
• 必要に応じて、重要な企業名（メガキャップ）を太字にします
• 時価総額を読みやすい形式（$3.0T、$150B、$5.2B）で記載します（スクリプトによってすでに書式設定されています）
• 日付、次に発表タイミングの順に論理的にグループ化します
• 概要をすばやく把握できるよう、先頭にサマリーセクションを含めます
• 利用可能な場合は、EPS と売上高の予想を追加します

Step 7：品質保証

レポートを完成させる前に、次の項目を確認してください。

データ品質の確認：

1. ✓ すべての日付が対象週（今後7日間）に含まれている
2. ✓ すべての企業の時価総額が記載されている
3. ✓ 各企業の発表タイミング（BMO/AMC/TAS）が指定されている
4. ✓ 各セクション内で、企業が時価総額順に並んでいる
5. ✓ サマリー統計が正確である
6. ✓ レポートの生成日が明記されている
7. ✓ 入手可能な場合、EPS と売上高の予想が含まれている

網羅性の確認：

1. ✓ 対象週のすべての日が含まれている（決算発表がない日も含む）
2. ✓ 主要な既知の企業が漏れていない（必要に応じて外部情報源と照合する）
3. ✓ 入手可能な場合、セクター情報が含まれている
4. ✓ 発表タイミングの参照セクションがある
5. ✓ データソース（FMP API）が明記されている

書式の確認：

1. ✓ Markdown の表が正しく整形されている
2. ✓ 日付の書式が統一されている
3. ✓ 時価総額の単位が統一されている（10億単位は B、1兆単位は T）
4. ✓ すべてのセクションがテンプレートの構成に沿っている
5. ✓ プレースホルダーテキスト（[PLACEHOLDER]）が残っていない
6. ✓ EPS と売上高の予想が適切な書式で記載されている

Step 8：レポートの保存と納品

生成したレポートを、適切なファイル名で保存します。

ファイル名の規則：

earnings_calendar_[YYYY-MM-DD].md

例：earnings_calendar_2025-11-02.md

ファイル名の日付はレポートの生成日を表し、決算発表の対象週を表すものではありません。

納品：

• Markdown ファイルを作業ディレクトリに保存します
• レポートを生成したことをユーザーに伝えます
• 主な調査結果を簡潔にまとめます（例：「来週は45社が決算を発表し、月曜日には Apple と Microsoft が発表します」）

要約の例：

✓ Earnings calendar report generated: earnings_calendar_2025-11-02.md

Summary for week of November 3-9, 2025:
- 45 companies reporting earnings
- 28 large/mega-cap, 17 mid-cap
- Peak day: Thursday (15 companies)
- Notable: Apple (Mon AMC), Microsoft (Tue AMC), Tesla (Wed AMC)

Top 5 by market cap:
1. Apple - $3.0T (Mon AMC)
2. Microsoft - $2.8T (Tue AMC)
3. Alphabet - $1.8T (Thu AMC)
4. Amazon - $1.6T (Fri AMC)
5. Tesla - $800B (Wed AMC)

フォールバックモード（Step 8 の代替）：手動でのデータ入力

API を利用できない場合、またはユーザーが API の利用を省略する場合：

手動入力の手順を提示する：

Since FMP API is not available, you can manually gather earnings data:

1. Visit Finviz: https://finviz.com/screener.ashx?v=111&f=cap_midover%2Cearningsdate_nextweek
2. Or Yahoo Finance: https://finance.yahoo.com/calendar/earnings
3. Note down companies reporting next week

Please provide the following information for each company:
- Ticker symbol
- Company name
- Earnings date
- Timing (BMO/AMC/TAS)
- Market cap (approximate)
- Sector

I will format this into the standard earnings calendar report.

手動入力の処理：

1. ユーザーが提供した決算データを解析します
2. 日付、発表タイミング、時価総額ごとに整理します
3. 同じテンプレートを使ってレポートを生成します
4. レポートに「データソース：手動入力」と記載します

使用例とユースケース

ユースケース 1：週次レビュー（主なユースケース）

ユーザーの依頼：「来週の決算カレンダーを取得して」

ワークフロー：

1. 現在の日付を取得します（例：2025年11月2日）
2. 対象週を計算します（2025年11月3日～9日）
3. FMP API ガイドを読み込みます
4. API キーを検出、または要求します
5. 決算データを取得します：

   python scripts/fetch_earnings_fmp.py 2025-11-03 2025-11-09 > earnings_data.json
   

6. Markdown レポートを生成します：

   python scripts/generate_report.py earnings_data.json earnings_calendar_2025-11-02.md
   

7. 要約とともにユーザーに通知します

一行での実行例：

python scripts/fetch_earnings_fmp.py 2025-11-03 2025-11-09 > earnings_data.json && \
python scripts/generate_report.py earnings_data.json earnings_calendar_2025-11-02.md

ユースケース 2：特定の日に注目

ユーザーの依頼：「月曜日に発表される決算は？」

ワークフロー：

1. 現在の日付を取得し、次の月曜日を特定します（例：2025年11月4日）
2. 週全体のデータを取得します（ユースケース 1 と同じ）
3. レポート全体を生成し、月曜日のセクションを強調します
4. 月曜日の決算について、要点を強調して口頭で説明します

ユースケース 3：超大型株に注目

ユーザーの依頼：「来週、時価総額が1,000億ドルを超える企業の決算を見せて」

ワークフロー：

1. すべての決算データを取得します（スクリプトではすでに20億ドル超に絞り込まれています）
2. 通常どおりデータを処理して整理します
3. レポートの生成時に、先頭に「超大型株に注目」セクションを追加します
4. 表を1,000億ドル超の企業のみ表示するように絞り込みます
5. 参照用として、付録には全データを含めます

ユースケース 4：特定のセクターに注目

ユーザーの依頼：「来週、決算を発表するテクノロジー企業は？」

ワークフロー：

1. すべての決算データを取得します
2. 通常どおりデータを処理して整理します
3. セクターが「Technology」の結果に絞り込みます
4. テクノロジーセクターに注目したレポートを生成します
5. テンプレートの構成はそのままで、内容を絞り込むことを明記します

トラブルシューティング

問題：API キーが機能しない

解決策：

• API キーが正しいことを確認します（慎重にコピーして貼り付けてください）
• API キーが有効であることを確認します（FMP ダッシュボードにログインしてください）
• キーの前後に余分なスペースがないことを確認します
• FMP ダッシュボードで新しい API キーを生成してみます

問題：スクリプトが空の結果を返す

解決策：

• 日付範囲が未来であること（過去の日付ではないこと）を確認します
• 日付形式が YYYY-MM-DD であることを確認します
• より広い日付範囲を試します（例：7 日ではなく 14 日）
• 該当週に企業が実際に決算日を発表していることを確認します

問題：主要企業が表示されない

解決策：

• 企業がまだ決算日を発表していない可能性があります
• 発表が非常に遅い企業もあります（1～2 日前）
• 企業の投資家向け情報サイトで照合します
• 時価総額が 20 億ドルの基準を下回った可能性があります

問題：レート制限に達した（429 エラー）

解決策：

• 無料枠：1 日あたり 250 回の呼び出し
• 週次レポート 1 件につき、API を約 3～5 回呼び出します
• 同じ API キーを使っているほかのツールやスクリプトがないか確認します
• レート制限がリセットされるまで 24 時間待ちます
• 頻繁に必要な場合は、有料プランへのアップグレードを検討します

問題：スクリプトの実行エラー

解決策：

• Python 3 がインストールされていることを確認します：python3 --version
• requests ライブラリをインストールします：pip install requests
• スクリプトに実行権限があることを確認します：chmod +x fetch_earnings_fmp.py
• python3 を明示して実行します：python3 fetch_earnings_fmp.py ...

ベストプラクティス

推奨事項

✓ データ取得の前に、必ず現在の日付を確認します ✓ 信頼性を高めるため、FMP API を主な情報源として使用します ✓ CLI での使用時は、API キーを環境変数に保存します ✓ 影響の大きい企業を優先できるよう、時価総額順に並べます ✓ 論理的に整理できるよう、日付、次に発表タイミングの順でグループ化します ✓ すぐに概要を把握できるよう、要約統計を含めます ✓ レポートの末尾にデータソースを記載します ✓ 読みやすい、簡潔な Markdown テーブルを使用します ✓ 明確になるよう、発表タイミングの説明を含めます ✓ データの鮮度と変更される可能性を明記します ✓ 入手可能な場合は、EPS と売上高の予想を含めます

禁止事項

✗ 現在の日付をもとに計算せず、「来週」と決めつけないでください ✗ 発表タイミングの情報（BMO/AMC/TAS）を省略しないでください ✗ レポート内で日付形式を混在させないでください（統一してください） ✗ 特に指定がない限り、超小型株や小型株を含めないでください ✗ セクション内で時価総額順に並べることを忘れないでください ✗ 会話やレポートで API キーを共有しないでください ✗ 今週の決算や過去の日付の決算を含めないでください ✗ 品質確認を行わずにレポートを生成しないでください ✗ API キーをバージョン管理にコミットしないでください

セキュリティに関する注意

API キーのセキュリティ

重要な注意事項：

1. ✓ テストには無料枠の API キーを使用します
2. ✓ キーを定期的にローテーションします
3. ✓ API キーを含む会話を共有しないでください
4. ✓ CLI では API キーを環境変数として設定します
5. ✓ チャットで提供したキーはセッション中のみ有効です（セッション終了後は忘れられます）
6. ✗ API キーを Git リポジトリにコミットしないでください
7. ✗ 機密データにアクセスできる本番用 API キーを使用しないでください

ベストプラクティス： Claude Code（CLI）では、必ず環境変数を使用します：

# Add to ~/.zshrc or ~/.bashrc
export FMP_API_KEY="your-key-here"

Claude Web では、次の点を理解してください：

• チャットに入力した API キーは一時的なものです
• 会話のコンテキスト内にのみ保存されます
• ディスクには保存されません
• セッション終了時に忘れられます

リソース

FMP API：

• 主なドキュメント：https://site.financialmodelingprep.com/developer/docs
• API キーの取得：https://site.financialmodelingprep.com/developer/docs
• 決算カレンダー API：https://site.financialmodelingprep.com/developer/docs/earnings-calendar-api
• 企業プロフィール API：https://site.financialmodelingprep.com/developer/docs/companies-key-metrics-api
• 料金／レート制限：https://site.financialmodelingprep.com/developer/docs/pricing

補足情報源（検証用）：

• Seeking Alpha：https://seekingalpha.com/earnings/earnings-calendar
• Yahoo Finance：https://finance.yahoo.com/calendar/earnings
• MarketWatch：https://www.marketwatch.com/tools/earnings-calendar

スキルのリソース：

• FMP API ガイド：references/fmp_api_guide.md
• Python スクリプト：scripts/fetch_earnings_fmp.py
• 同梱の FMP 互換レイヤー：scripts/_fmp_compat.py（v3 を stable に書き換える shim）
• 同梱の FMP クライアント：scripts/fmp_client.py（生成済み。レート制限、単一の 429 再試行、ヘッダー認証に対応）— HTTP エラーが発生すると、汎用的なクライアント行 ERROR: API request failed: … と、スクリプトによる対応する ❌ ERROR: メッセージがそれぞれ 1 回出力されます
• レポートテンプレート：assets/earnings_report_template.md

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概要

このスキルは、米国株の週間決算カレンダーを生成するための、信頼性の高い API 駆動型の手法を提供します。FMP API を使用することで、EPS／売上高の予想などの追加情報を含む、構造化された正確なデータを確実に取得できます。複数の環境に対応しているため、CLI、デスクトップ、Web で柔軟に使用でき、フォールバックモードにより API にアクセスできない場合でも機能します。

主なワークフロー：日付の計算 → API キーの設定 → API データの取得 → 処理 → レポートの生成 → QA → 提供

出力：日付、発表タイミング、時価総額ごとに決算をまとめた、見やすく整理された Markdown レポート。概要統計と取引上の留意点も含みます。